部署方式 硬件要求 性能表现 成本区间 优势 劣势 本地 Mac (Apple Silicon) M1/M2/M3 Pro/Max 芯片，建议 32GB+ 内存 实测推理吞吐量最高 193 tokens/s（比 LM Studio 快 20%） 一次性设备成本（已有 Mac 则零成本） 数据本地，无需联网，体验流畅 性能低于 GPU 集群，不适合高并发 GPU 云服务器 推荐 8× NVIDIA H100 80GB（完整 BF16 权重约 595GB，需 640GB 显存） 可达到**推理性能（使用 vLLM 或 SGLang） 按小时计费，成本较高 性能最强，可定制，适合大规模压测 配置复杂，个人长期使用昂贵 量化版本（4-bit） 显存需求降低，但仍需多卡（1T 总参数量 4-bit 约 500GB） 性能有一定损失 仍需高端 GPU 集群 降低显存门槛 个人 PC 仍无法单机运行 官方 API 调用 无需任何本地 GPU 稳定、低延迟 按量付费：约 ¥0.95 / 百万输入 tokens 零门槛、免运维、最适合个人开发测试 需联网，高频使用可能累积费用
Model—智能体模型Kimi K2.6开源-20260422
Model—智能体模型Kimi K2.6开源-20260422部署方式 硬件要求 性能表现 成本区间 优势 劣势 本地 Mac Apple Silicon M1 M2 M3 Pro Max 芯片 建议 32GB 内存 实测推理吞吐量最高 193 tokens s 比 LM Studio 快 20 一次性设备成本 已有 Mac 则零成本 数据本地 无需联网 体验流畅 性能低于 GPU 集群 不适合高并发 GPU 云服务器 推荐 8
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