🤖 kimi-k3-in-c📦 AI 大模型 ｜ 本地部署 ｜ 开源项目

1. 2小时前

   

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   🤖 kimi-k3-in-c
   
   📦 AI 大模型 ｜ 本地部署 ｜ 开源项目
   
   
   

   ➤ 纯 C99 实现 Kimi K3 推理引擎
   ➤ 支持 2.78 万亿参数 MoE 大模型运行
   ➤ 无需 GPU、无需 PyTorch、无需 CUDA
   ➤ 仅需约 8GB 内存即可进行推理
   ➤ 推理结果与完整加载版本保持一致
   ➤ 引擎体积仅约 176KB
   ➤ 无外部框架依赖，极致轻量
   ➤ 支持 AVX2 CPU 加速
   ➤ 使用流式加载技术降低内存占用
   ➤ 专家缓存机制按需加载模型参数
   ➤ 支持 4-bit 专家权重优化
   ➤ 内存越低仅影响速度，不影响输出
   ➤ 提供完整测试套件
   ➤ 支持 Linux x86-64 环境
   ➤ 开源免费项目

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   📌 简单说：
   👉 kimi-k3-in-c 是一个挑战硬件极限的开源项目，通过纯 C99 推理引擎和创新内存管理技术，让拥有 2.78T 参数的 Kimi K3 大模型能够在普通 CPU 和低内存设备上运行，展示了超大模型轻量化部署的可能性。
   
   ⚙️ 运行要求：
   ➤ Linux x86-64 系统  
   ➤ 至少 8GB 内存  
   ➤ 约 1.7TB 硬盘空间存储模型权重  
   ➤ 较快磁盘可提升运行速度  
   
   🔗 项目地址：
   https://github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c
   
   📂 #AI #大模型 #KimiK3 #本地部署 #开源项目