Apple Silicon で 2.8T の Kimi K3 をSSDから流し込むという実験
Apple Silicon の Mac で、2.8兆パラメータ級の MoE モデルをどう動かすか。argonautlabsai/deltafin は、その無茶にかなり真面目に挑んだ GitHub リポジトリだ。単なる「動いた」報告ではなく、SSD から expert をストリーミングしながら、どこまで実用速度に近づけるかをベンチマーク付きで公開している。しかも、モデルを削ったり「だいたい同じ」で済ませたりしない。そこがこの話の面白いところだと思う。 元記事が扱っているのは、ARGODRIVE Deltafin という fork だ。元になっているのは gavamedia/deltafin で、そこに ARGODRIVE の storage work と benchmark package を足したものだという。狙いははっきりしていて、Kimi K3 を「フルのまま」、しかも Apple Silicon 上でできるだけ速く動かすことにある。 README の TL;DR では、Kimi K3 は 2.8T-parameter の MoE モデルで、expert weights は 1.4
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