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最后验证时间：2026-10-14
Kimi K3 是你关注的模型，但它无法装入你现有的硬件。其 2.8T 参数需要约 1.4 TB 空间（原生 4-bit 最低精度）——即使 8 台 DGX Spark（合计 1 TB）仍差 376 GB，而 Moonshot 将 K3 定位于配备 64 个或更多加速器的超级节点。请参阅在本地运行 Kimi K3了解可用性概况，以及 DGX Spark 内存计算了解完整计算过程。 因此，真正有用的问题不是”如何运行 K3”，而是”今天什么最接近它的模型能在我的机器上运行？“本页按硬件层级回答这个问题。
已经在运行下方列出的某个模型？在 Tokios 注册该模型，即可通过任何兼容 OpenAI 或 Anthropic 的客户端以 https://api.tokios.com 访问——详见页面底部的通过 Tokios 连接所选模型。

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按硬件划分的简要结论

上述每个模型都可以立即下载并部署。表格按内存排序，而非按能力排序——先选择你的硬件，再阅读对应层级的说明。关于大内存行的一个注意事项：Kimi K2.6 和 K2.7-Code 在多 GPU 服务器上可以达到交互速度，但在仅靠内存卸载的工作站上，它们每秒只能生成个位数 token——适合批处理，但对编程智能体来说太慢。

找到了你的层级？接下来连接它

用约 5 分钟配对 Tokios 连接器并注册部署名称，然后从任意位置调用你的模型。

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最接近 K3 本身的替代：Kimi K2.6 和 K2.7-Code

如果你选择 K3 正是因为它属于 Kimi，那么最可靠的替代就是 Kimi 家族的其他成员。Kimi K2.6（通用旗舰）和 Kimi K2.7-Code（编程专用，Moonshot 的 Kimi Code CLI 默认模型）都是 1T 参数的开放权重 MoE——比 K3 低一个完整硬件层级。它们以原生 INT4 发布（磁盘上约 595 GB），因此需要多 GPU 服务器或大内存工作站，而非台式机，但它们确实可以立即下载。 这是本页最有力的”替代运行”答案，因为它根本不是替代品——而是同一个家族，具备相同的智能体工具调用和多模态输入能力，只是体积在真实硬件可承载的范围内。请参阅 Kimi 模型了解 vLLM/SGLang 部署路径和量化选项。
Kimi 在 Ollama 上的 kimi-* 标签均为 :cloud 专属——它们运行在 Ollama 的基础设施上而非你的机器上，因此连接器无法访问任何本地资源。如果你希望在自有硬件上运行 Kimi，请使用 vLLM 或 SGLang 自行托管权重。

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Strix Halo（128 GB 统一内存）

AMD Ryzen AI Max+ 395 在 BIOS 和驱动分配后可为 GPU 提供约 96 GB。35B 至 122B 范围的 MoE 模型是最佳选择——它们比同等参数量的密集模型快 3–14 倍。
  • 编程 / 智能体： Qwen3-Coder-30B（Q4_K_M，约 19 GB）是 Cline、Aider 和 opencode 社区的首选，速度约为 10–15 tok/s。
  • 通用 / 推理： GLM-4.5-Air（106B MoE，约 60 GB）是质量最优之选；Qwen3.5-122B-A10B（约 70 GB）是能力上限之选。两者均为约 10–15 tok/s（Q4_K_M）。
完整的适配表、量化格式以及 Vulkan 与 ROCm 的对比，请参阅 Strix Halo 模型兼容性 和 在 Strix Halo 上部署模型。

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1 台 DGX Spark（128 GB 统一内存）

单台 Spark 在系统开销后可用内存约为 115–120 GB。它可以运行最高约 70B 的密集模型（Q4）和最高约 120B 总参数的 MoE 模型（NVFP4）——NVFP4 是 SM121 GPU 上的推荐默认值。
  • 编程 / 智能体： Qwen3.5-35B-A3B（NVFP4，约 18 GB）可持续达到 47–50 tok/s；较新的 Qwen3.6-35B-A3B 搭配 Atlas 引擎可达约 120 tok/s。Qwen3-Coder-30B 是面向编程调优的替代方案。
  • 通用 / 推理： GLM-4.5-Air（106B MoE，约 53 GB）是广泛报告的质量最优之选；Qwen3.5-122B-A10B（约 61 GB）是可容纳的最大 MoE，速度约为 30 tok/s。
完整模型列表请参阅 DGX Spark 模型兼容性，启动命令请参阅 DGX Spark 上的 vLLM。

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2 台 DGX Spark（合计 256 GB）

第二台 Spark 不会解锁”更大的 Kimi”。但它能解锁 DeepSeek-V4-Flash-0731：2 个节点提供 256 GB 合计统一内存，满足其约 162–167 GB 的权重最低需求。该方案对 0731 而言是社区测试而非厂商验证的路线，因此请从 32K 上下文开始，重新验证模型加载、工具调用和持续生成。405B 密集模型在 FP8 下仅权重就需要约 405 GB，无法装入 2 台 Spark。 如果你的目标是大型编程模型而非更高并发，请直接跳到 4 台 Spark——Qwen3-Coder-480B 需要约 250 GB+ 的内存最低要求，只有在 512 GB 时才能获得真正的 KV 缓存余量。请参阅 一台 vs 两台 DGX Spark了解决策框架和实测吞吐量数据。

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4 台 DGX Spark（合计 512 GB）

4 个节点是 NVIDIA 文档记载的 Spark 集群上限，定位于最高约 700B 参数的模型。这个层级让 K3 的结论变得具体：即使从 4 台翻倍到 8 台，仍然差 376 GB 才能运行 K3——因此 4 台 Spark 就是你能运行确实装得下的最大模型的地方。
  • 编程 / 智能体： Qwen3-Coder-480B（大型 MoE 编程模型，约 250 GB+ 内存最低需求）在这里运行时拥有在 256 GB 时所缺乏的 KV 缓存余量。
  • 通用 / 推理： 首选 DeepSeek-V4-Flash-0731（当前官方版本，带工具调用和 1M 上下文），或 DeepSeek-R1 671B（Q4_K_M，约 404 GB），适合需要旧版 R1 系列的工作负载。
本仓库未公布此集群规模下的实测 tok/s 数据，因此此处的任何吞吐量数字都应视为估算值，直到你自行测试。请参阅 DGX Spark 模型兼容性 和 Kimi K3 硬件深度解析了解集群计算。

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大内存或多 GPU 服务器（256 GB+）

这是最接近 K3 的替代方案所在的层级，因为其余 Kimi 家族模型就在这里运行。在 8×80 GB 的数据中心服务器上，部署 Kimi K2.6 或 K2.7-Code，使用 vLLM 以 --tensor-parallel-size 8 即可达到交互速度。在 256 GB+ 内存并支持 GPUU 卸载的工作站上，社区 GGUF 可以缓慢运行低比特量化——每秒个位数 token，无法交互。
  • 编程 / 智能体： Kimi K2.7-Code——Moonshot 的编程专用 1T MoE。
  • 通用 / 推理： Kimi K2.6 用于混合智能体工作；MiniMax M3（428B / 23B 活跃参数）或 GLM-5.2 是该层级下优秀的非 Kimi 选项。
部署命令和量化选项请参阅 Kimi 模型；家庭实验室 GPU 服务器介绍硬件搭建，哪个本地模型适合哪个任务？帮助你选择。

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单张消费级 GPU（8–24 GB）

单张 24 GB 显卡是与 K3 完全不同的工具类别——请据此设定预期。它非常适合快速本地编程辅助和通用对话，但不适合前沿推理。
  • 编程 / 智能体： Qwen3-Coder-30B-A3B（Q4_K_M，19 GB）在 24 GB 显卡上轻松装下。
  • 通用 / 推理： gpt-oss-20b（MXFP4，14 GB）轻松装下，并支持低 / 中 / 高推理力度。
使用模型适配计算器对照你的具体显卡检查任何模型，并参阅 RTX 工作站了解完整配置。

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通过 Tokios 连接所选模型

当所选模型在本地运行时上启动后——Ollama、llama.cpp、vLLM 或 SGLang 暴露兼容 OpenAI 的 /v1 端点——Tokios 连接器会向外拨号，为你提供 https://api.tokios.com 上的一个认证端点，无需入站端口，无需 VPN。上方每个模型页面都包含完整的连接指南；简要步骤如下：
1

配对连接器

在 tokios.com/console 登录，打开 Setup，点击 Start pairing，然后在运行模型的机器上使用一次性 TKS-XXXX-XXXX 配对码运行安装程序。
Windows
macOS
Linux
然后 approve 该设备，在 Setup 或 Connectors 标签页上。
2

注册部署

将连接器指向运行时的 /v1 基础 URL，并以公共部署名称注册上游模型 ID——请参阅注册模型。
3

创建 API 密钥

在 Keys 标签页中，点击 Create key 并立即复制 sk-tok-… 密钥——它仅显示一次。

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从任意位置调用

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常见问题

取决于你的硬件。如果你需要 Kimi，在多 GPU 服务器上运行 Kimi K2.6（通用）或 Kimi K2.7-Code（编程）——同系列，低一个层级。在单台 DGX Spark 上，质量最优选 GLM-4.5-Air，速度优先选 Qwen3.5-35B-A3B。在 Strix Halo 上，编程用 Qwen3-Coder-30B，通用用 GLM-4.5-Air。
Qwen3.5-35B-A3B（NVFP4）——47–50 tok/s（1 台 Spark）（较新的 Qwen3.6-35B-A3B 搭配 Atlas 引擎可达约 120 tok/s）——或编程调优的 Qwen3-Coder-30B。大型编程 MoE 需要 4 台 Spark 集群（Qwen3-Coder-480B）。请参阅 DGX Spark 模型兼容性。
K3 本身无法运行——其最低需求约为 1.4 TB。但 128 GB（1 台 DGX Spark 或 Strix Halo 主机）可以轻松运行 100B 级 MoE 模型（如 GLM-4.5-Air），提供强大的智能体和推理质量。这是单台 128 GB 机器现实可达的前沿相邻层级。
可以——Kimi K2.6 和 Kimi K2.7-Code 是开放权重的 1T MoE，原生 INT4（约 595 GB），因此可在多 GPU 服务器上交互运行，或在大内存工作站上配合卸载缓慢运行——每秒个位数 token。只有 K3 在自有硬件上无法运行。请参阅 Kimi 模型。
权重已经发布（27 日，2026 年七月——请参阅在本地运行 Kimi K3），但 K3 约 1.4 TB 的最低需求排除了所有消费级和专业级配置，因此本页上的模型仍然是你现实的本地选项。

在本地运行 Kimi K3

可用性概况以及为什么你现有的硬件无法运行 K3。

Kimi 模型

自行托管 K2.6 和 K2.7-Code——最接近的可下载 Kimi 模型。

DGX Spark 模型兼容性

完整的适配表、量化格式和每个用例的推荐模型。

什么大小的模型适合你的 GPU？

在决定之前，对照你的具体硬件检查任何模型。