本文へ移動
localllm
EN

moonshotai

Kimi-K3

画像も入力

パラメータ数
2,779.5B
最大コンテキスト長
1,048,576
アーキテクチャ
kimi-k3
ライセンス
条件付き
元モデル
moonshotai/Kimi-K3
ライセンス
kimi-k3
llama.cpp
b10448+

Kimi-K3 の概要

Kimi-K3 は、Hugging Face の moonshotai/Kimi-K3 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は unsloth/Kimi-K3-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 2,779.5B（27,795億）、アーキテクチャは kimi-k3、最大コンテキスト長は 1,048,576 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 9 種類あり、ファイルサイズは UD-Q1_0 の 466 GB から UD-Q8_K_XL の 1,561 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

UD-Q1_0（466 GB）を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 468 GB、32,768 トークンでは推定 469 GBです。

元のモデルのライセンスは Kimi K3 License で、商用利用には規模・用途などの条件があります。利用条件は原文で確認してください。画像入力用の mmproj ファイルも公開されています。

量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安

  • 8 GB まで
  • 16 GB まで
  • 24 GB まで
  • 48 GB まで
  • 128 GB まで
  • それ以上

ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値（KVキャッシュ f16）。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。

必要メモリはすべて 推定 （KVキャッシュ f16）。このページの「必要メモリ」以上の VRAM（または Mac の統合メモリ）を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧（GPU・Macで探す）に移動します。

画像入力を使う場合：このモデルは画像入力に対応しています。画像を使うときは、追加で mmproj ファイルも読み込みます。

「品質の目安」について（量子化でどれだけ元のモデルからずれるか）

量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。

使っている値は平均 KLD（元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差）で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix（重要度の情報）を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値（無い型は使った値）で分けています。

★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型（UD-Q4_K_XL など）は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。

量子化 品質の目安 KLD（imatrix なし） KLD（imatrix あり） サイズ（Llama-3-8B）
Q8_0 ほぼ同じ 0.0014 - 7.96 GiB
Q6_K ごく小さい 0.0055 - 6.14 GiB
Q5_K_M ごく小さい 0.0108 - 5.33 GiB
Q5_K_S 小さい 0.0166 - 5.21 GiB
Q5_1 小さい 0.0180 - 5.65 GiB
Q5_0 小さい 0.0222 - 5.21 GiB
Q4_K_M 小さい 0.0313 0.0282 4.58 GiB
Q4_K_S 中くらい 0.0431 0.0320 4.37 GiB
IQ4_NL 小さい - 0.0357 4.35 GiB
IQ4_XS 小さい - 0.0363 4.14 GiB
Q4_1 中くらい 0.0717 - 4.78 GiB
Q4_0 中くらい 0.0719 - 4.34 GiB
Q3_K_L 中くらい 0.0872 0.0731 4.03 GiB
Q3_K_M 中くらい 0.1019 0.0844 3.74 GiB
IQ3_M 中くらい - 0.1025 3.53 GiB
IQ3_S 中くらい - 0.1113 3.42 GiB
IQ3_XS 大きい - 0.1387 3.28 GiB
IQ3_XXS 大きい - 0.1836 3.05 GiB
Q3_K_S 大きい 0.2282 0.1998 3.41 GiB
IQ2_M 大きい - 0.3260 2.74 GiB
Q2_K とても大きい 0.4451 0.3322 2.96 GiB
Q2_K_S とても大きい - 0.4034 2.96 GiB
IQ2_S とても大きい - 0.4392 2.56 GiB
IQ2_XS とても大きい - 0.5463 2.43 GiB
IQ2_XXS とても大きい - 0.8120 2.24 GiB
IQ1_M とても大きい - 1.3931 2.01 GiB
IQ1_S とても大きい - 2.2546 1.88 GiB

出典：llama.cpp（MIT）、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方

GGUF配布元

unsloth/Kimi-K3-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
kimi-k3
llama.cpp b10448 以降
パラメータ数
2,779.5B
最大コンテキスト長
1,048,576
ライセンス
kimi-k3 条件付き
Kimi-K3（unsloth/Kimi-K3-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 262,144 1,048,576 最大
UD-Q1_0 （11分割） 466 GB - 468 GB 468 GB 468 GB 469 GB 470 GB 471 GB 475 GB 497 GB
UD-TQ1_0 （12分割） 509 GB - 510 GB 510 GB 511 GB 511 GB 512 GB 514 GB 517 GB 539 GB
UD-TQ2_0 （13分割） 551 GB - 553 GB 553 GB 553 GB 554 GB 555 GB 556 GB 560 GB 582 GB
UD-IQ1_S （14分割） 594 GB - 595 GB 596 GB 596 GB 596 GB 597 GB 599 GB 603 GB 624 GB
UD-IQ1_M （15分割） 649 GB - 650 GB 650 GB 651 GB 651 GB 652 GB 654 GB 657 GB 679 GB
UD-IQ2_XXS （16分割） 711 GB - 713 GB 713 GB 713 GB 713 GB 714 GB 716 GB 720 GB 741 GB
UD-Q2_K_XL （19分割） 861 GB - 863 GB 863 GB 863 GB 864 GB 864 GB 866 GB 870 GB 892 GB
UD-Q4_K_XL （32分割） 1,509 GB - 1,510 GB 1,510 GB 1,510 GB 1,511 GB 1,512 GB 1,514 GB 1,517 GB 1,539 GB
UD-Q8_K_XL （34分割） 1,561 GB - 1,563 GB 1,563 GB 1,563 GB 1,563 GB 1,564 GB 1,566 GB 1,570 GB 1,591 GB

画像入力用の mmproj（F16）は 0.90 GB 実測 。上の必要メモリには含まれていないため、画像を使う場合は別途加算してください。 

Ollama  ollama run hf.co/unsloth/Kimi-K3-GGUF:UD-Q1_0
llama.cpp  llama-server -hf unsloth/Kimi-K3-GGUF:UD-Q1_0

外部の評価

量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。

総合能力（Epoch AI）

158.5 156.5〜160.7

Kimi K3 · 2026年7月16日 版の値

出典：Epoch Capabilities Index (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

ライセンスと商用利用

Kimi K3 License 条件付き

商用利用・改変・再配布ができます。ただし、モデルの推論や微調整を第三者に提供する事業（Model as a Service）を営み、自社と関連会社の収益が連続12か月で2,000万米ドルを超えるときは、商用に使う前に Moonshot AI と別に契約します。商用の製品・サービスの月間アクティブユーザーが1億人超、または月の売上が2,000万米ドル超なら、画面に「Kimi K3」を目立つように表示します。社内の利用や、Moonshot AI の公式の製品・認定された推論パートナー経由の利用には、この2つの条件は適用されません。

元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文（2026年11月1日 に確認）

要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧

動かし方

このモデルの形式（kimi-k3）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b10448（2026年8月15日）以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。

例として UD-Q1_0 を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 ローカルLLMの動かし方

Ollama

Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。

ollama run hf.co/unsloth/Kimi-K3-GGUF:UD-Q1_0

llama.cpp

llama-server（または llama-cli）に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。

llama-server -hf unsloth/Kimi-K3-GGUF:UD-Q1_0

LM Studio

検索欄に unsloth/Kimi-K3-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。

よくある質問

Kimi-K3（UD-Q1_0）を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか？
ファイルサイズは466 GB（実測）。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは468 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
Kimi-K3は商用利用できますか？
元のモデルのライセンスはKimi K3 License（商用利用は条件付き）。商用利用・改変・再配布ができます。ただし、モデルの推論や微調整を第三者に提供する事業（Model as a Service）を営み、自社と関連会社の収益が連続12か月で2,000万米ドルを超えるときは、商用に使う前に Moonshot AI と別に契約します。商用の製品・サービスの月間アクティブユーザーが1億人超、または月の売上が2,000万米ドル超なら、画面に「Kimi K3」を目立つように表示します。社内の利用や、Moonshot AI の公式の製品・認定された推論パートナー経由の利用には、この2つの条件は適用されません。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
Kimi-K3 は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB に収まる量子化は無し、12GB に収まる量子化は無し、16GB に収まる量子化は無し、24GB に収まる量子化は無し（8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル）。
Kimi-K3 を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/unsloth/Kimi-K3-GGUF:UD-Q1_0」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。