kimi-k3-in-c

在普通 CPU 上跑起万亿参数大模型，内存仅需 8G。

kimi-k3-in-c 是一个用纯 C99 语言实现的 Kimi K3 模型推理引擎，它声称能在单颗 CPU 上、仅用 8.24 GB 内存运行一个 2.78 万亿参数的模型。该项目不依赖任何 BLAS 库、深度学习框架或 GPU，完全通过极致的量化与内存优化，将超大规模模型的推理门槛降到普通消费级硬件。它解决了大模型部署中硬件成本高昂、依赖复杂的问题，核心能力包括模型量化、内存映射加载、纯 C 推理内核等，适合在资源受限或需要高度可控的环境中运行大模型。项目目前处于成长阶段，代码开源，便于研究者与开发者进行定制和移植。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 8267

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队FareedKhan-dev

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C

技术栈/模型avx2,c99,cpu-inference,deep-learning,from-scratch,inference-engine,kimi-k3,linear-attention,llm,llm-inference,machine-learning,memory-efficient,mixture-of-experts,moe,mxfp4,quantization,simd,systems-programming,transformer,zero-dependencies

GitHub 星标★ 8267

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-08-01 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

难度：高级约 20 分钟部署方式：命令行工具 7 步

环境要求

Linux x86-64 平台（README 徽章标明 Platform: Linux x86-64）
C99 编译器与 OpenMP（make -j 只需编译器与 OpenMP，数个 C 文件在数秒内编译完成）
Python 3.9+ 与 numpy（仅在运行 tools/sim_cache.py 复现缓存容量表时需要）
磁盘空间：checkpoint 在磁盘上约 1.56 TB，打包后的 trunk 文件约 109 GB
内存：最小可行配置约 8.24 GB 峰值 RSS（--preset laptop），内存越大速度越快

安装与启动步骤

1克隆仓库

把源码克隆到本地并进入目录，README 说明整个快速上手不需要 checkpoint、网络和 Python。
```
git clone https://github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c.git
cd kimi-k3-in-c
```
2编译引擎

执行默认目标，几秒钟完成，只需编译器与 OpenMP，不依赖 BLAS、框架或 GPU。
```
make -j
```
3跑完整测试

运行无权重测试套件，一分钟内结束，用来确认引擎与参考实现完全一致。
```
make test
```
4环境自检

k3-doctor.sh 可随时运行，会检查工具链、按预设评估内存大小、测量存储并打印下一步命令。
```
./scripts/k3-doctor.sh
```
5打包主干

把 93 个稠密层重写成一个 109 GB 文件，约四分钟只做一次；输出目录要放在你最快的磁盘上。
```
./scripts/pack-trunk.sh ~/k3model ~/k3trunk
```

6运行推理

用 laptop 预设跑最小可行配置，tokenizer 随 checkpoint 提供，所以 --tok 指向模型目录。

./bin/k3 ~/k3model --trunk ~/k3trunk --preset laptop 
         --tok ~/k3model --prompt "Hello! My name is" --gen 16 --incremental

7复现缓存测量

可选步骤，从仓库内的 trace 文件复现 100,096 次专家请求的容量表，需要 Python 3.9+ 和 numpy。
```
python3 tools/sim_cache.py tests/fixtures/expert_trace.bin
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`--trunk`	是	指向 pack-trunk.sh 生成的主干文件目录	`~/k3trunk`
`--preset`	是	内存预设，用于确定驻留层数	`laptop`
`--tok`	是	tokenizer 路径，指向模型目录本身	`~/k3model`
`--prompt`	否	直接写在命令行的提示词	`"The capital of France is"`
`--gen`	否	生成的 token 数量	`16`
`--incremental`	否	启用增量解码，使用 KV cache 与携带的 KDA 状态	`--incremental`

如何确认成功

make test 输出末尾出现 “ALL WEIGHTLESS TESTS PASSED” 及 “VERDICT: ENGINE MATCHES THE REFERENCE EXACTLY”，三个 GATE 均为满分。

常见问题

Q：需要 GPU 或深度学习框架吗？

A：不需要。项目是纯 C99 实现的 CPU 推理引擎，不依赖 BLAS、框架和 GPU，三者的数量都是 0。

Q：make test 需要先下载 1.56 TB 的模型吗？

A：不需要。测试完全无权重，不需要 checkpoint、网络和 Python，整件事大约一分钟，用的是仓库内提交的 fixtures 和 PyTorch 参考结果。

Q：8.24 GB 内存真的够吗？

A：README 给出的 8.24 GB 是实测峰值 RSS。用 --preset laptop 即最小可行运行；内存越多只是越快，不会改变答案。

Q：启动时报 REFUSING TO START 怎么办？

A：说明需求内存超过可用内存的 95%。可选方案是换更大的机器、调小 --cache-gb，或减少层数（--layers）。

Q：为什么 --trunk 和 --tok 都指向模型相关目录？

A：--trunk 指向打包输出的主干文件目录，--tok 指向模型目录，因为 tokenizer 是随 checkpoint 一起发布的。

注意事项

README 节选未给出 checkpoint 的下载地址，需自行准备模型并放到 ~/k3model 这类目录后再执行打包与运行。
pack-trunk.sh 约需四分钟并生成约 109 GB 文件，README 建议把输出放在最快的磁盘上。
引擎在分配内存前会先做一次预测性检查，若预计需求超过可用内存 95% 会拒绝启动。
README 说明内存计划只是预测值，应以运行结束时打印的 PEAK RSS 作为真实内存占用。

核心亮点

纯 C99 实现，无外部依赖，编译和部署极简
内存占用极低（8.24GB），消费级 CPU 即可运行
支持 2.78T 参数模型，展示极致的量化与压缩技术

不足之处

推理速度可能较慢，实际性能待验证
文档/社区待观察

适用场景

在无 GPU 的服务器或边缘设备上部署大模型
研究模型量化与内存优化的教学案例
需要完全离线、可控的推理环境

替代项目

llama.cpp、ggml、whisper.cpp

项目介绍

kimi-k3-in-c 是基础设施领域的开源项目，由 FareedKhan-dev 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（8,267）位列前 6%，在基础设施分类的 1,132 个项目里位列前 8%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 5,187 增加到 8,267，净增 3,080。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0 许可证，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：在无GPU的服务器或边缘设备上部署大模型。同类可对比的替代方案包括 llama.cpp、ggml、whisper.cpp。

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