比較
モデルを並べて比べる
モデルを最大 4 つ選ぶと、ファイルサイズ・必要メモリ・ライセンス・外部の評価を横に並べて見られます。
比較の表
| 項目 | Kimi-K2-Instruct moonshotai ✕ 外す |
|---|---|
| パラメータ数 | 1,026.4B |
| アーキテクチャ | deepseek2 |
| 最大コンテキスト長 | 131,072 |
| 代表の量子化とサイズ 実測 | Q4_K_M · 621 GB |
| 8K で必要なメモリ 推定 | 622 GB |
| 32K で必要なメモリ 推定 | 624 GB |
| 収まる VRAM（8K） 推定 | - |
| いちばん小さい量子化（8K） 推定 | UD-TQ1_0 · 244 GB → 245 GB |
| ライセンス | Modified MIT License（Moonshot AI の Kimi） 条件付き |
| llama.cpp の対応 | llama.cpp b4409 より前から |
| ダウンロード（30日・合計） | 40,124 |
| 人の評価（LMArena） | - |
| 総合能力（Epoch AI） | - |
| 科学の難問（GPQA） | - |
- 代表の量子化は Q4_K_M（無ければいちばん小さいもの）で、ダウンロード数のいちばん多い配布元のものです。必要メモリは KV キャッシュ f16 の推定です。
- 外部の評価は、量子化する前の元のモデルを他の機関が評価した値で、当サイトの評価ではありません（出典はランキングのページ）。
- 当サイトは、どれが優れているかの判定や総合点は出しません。