8GB 内存也能跑 Kimi K3？2026 本地部署大模型配置全指南
中文摘要
本文通过8GB内存运行Kimi K3的实验，介绍了MoE架构流式读取技术，并提供2026年本地部署大模型的配置指南。
English Summary
This article demonstrates running Kimi K3 on 8GB RAM via SSD weight streaming and provides a 2026 guide for local LLM deployment.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文以 Kimi K3 在 8GB 内存上跑通的工程实验切入，系统梳理 2026 年本地部署大模型的显存瓶颈、硬件选型与推理软件配置。 📝 详细摘要 文章由 kimi-k3-in-c 项目在 8.24GB 内存下完成 Kimi K3 CPU 推理的现象引入，解释其原理：K3 为 MoE 架构，每层 896 个专家只路由激活 16 个，通过将专家权重留在 SSD、对约 113GB 稠密主干做逐层流式读取，...