sqliteai在GitHub上发布了一个名为'waste'的项目，展示了仅用29GB内存即可运行Kimi K3大语言模型，推理速度达到0.50 tok/s。这一成果展示了在消费级硬件上高效运行大模型的显著优化能力。
背景
Kimi K3是由月之暗面开发的大语言模型。随着模型规模不断增长，在有限硬件上高效运行LLM已成为重要的研究方向。
- 来源
- Hacker News (RSS)
- 发布时间
- 2026年7月31日 22:12
- 评分
- 7.0 / 10
sqliteai在GitHub上发布了一个名为'waste'的项目，展示了仅用29GB内存即可运行Kimi K3大语言模型，推理速度达到0.50 tok/s。这一成果展示了在消费级硬件上高效运行大模型的显著优化能力。
Kimi K3是由月之暗面开发的大语言模型。随着模型规模不断增长，在有限硬件上高效运行LLM已成为重要的研究方向。