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GPU mieten

OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)

Kimi-K2-Instruct auf einer Cloud-GPU ausführen

Kimi-K2-Instruct ist ein Sprachmodelle (LLM)-Modell von moonshotai. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.

A100 mieten ab $42.56/Std.
Parameter
1026B
Benötigter GPU-Speicher
≈ 1233 GB
Lizenz
—
Downloads
247.690
Aktualisiert 23.04.2026

GPUs, auf die es heute passt

Unsere Schätzung: etwa 1233 GB für Inferenz mit F8_E4M3-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab. Mit 4-Bit-Quantisierung reichen etwa 741 GB.

GPUSpeicherPro Stunde10 Stunden
16× A1001280 GB$42.56$425.60Mieten
8× B2001432 GB$100.24$1,002.40Mieten

Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.

So führen Sie Kimi-K2-Instruct aus

  1. 01

    GPU mieten

    Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.

  2. 02

    Terminal oder Jupyter öffnen

    Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.

  3. 03

    Modell laden und starten

    Führen Sie die Befehle unten aus. Die Gewichte kommen direkt von Hugging Face auf Ihre Maschine.

pip install -U vllm
vllm serve moonshotai/Kimi-K2-Instruct --host 0.0.0.0 --port 8000

Warum selbst betreiben?

Ihr eigener LLM-Server hat keine Kosten pro Token und kein Ratenlimit, und Ihre Daten bleiben privat. Wählen Sie die GPU nach Speicher und stellen Sie das Modell mit vLLM bereit.

Fragen

Wie viel GPU-Speicher braucht Kimi-K2-Instruct?
Nach unserer Schätzung etwa 1233 GB für Inferenz (1026B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
Was kostet der Betrieb von Kimi-K2-Instruct?
Ab $42.56 pro Stunde auf 16× A100, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $425.60.
Brauche ich ein Abo?
Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.

Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU

Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.

  • Sekundengenaue Abrechnung in USD
  • PyTorch und CUDA in Minuten bereit
  • Auch über ChatGPT oder Claude mieten

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