开源WASTE推理引擎发布:仅需29GB内存即可本地运行2700亿参数Kimi K3模型
thinkindev • 2026-07-31
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近日,开源推理引擎WASTE正式亮相,其核心亮点在于能够运行权重规模远超宿主设备物理内存的模型。该引擎作为让强大模型在更多硬件上可用的初步举措,旨在为个人和机构在基础设施成本、数据隐私、可用性及部署方式上提供更大掌控力。WASTE首个全面支持的模型是参数量高达2.78万亿的Kimi K3,在搭载64GB统一内存的MacBook Pro上即可顺畅运行,实际内存占用仅约29GB。这意味着以往需要昂贵服务器集群才能驱动的大参数模型,如今在消费级笔记本电脑上就能离线推理,极大降低了使用门槛,并从根本上避免了数据传输带来的隐私风险。WASTE的出现或将推动大模型从云端向边缘设备下沉,重塑行业对算力部署的认知。
核心要点
- WASTE是可在远小于模型参数量的物理内存上运行大模型的开源推理引擎
- 首个全面支持的模型为2.78万亿参数的Kimi K3,仅需29GB内存即可在MacBook Pro上运行
- 该引擎旨在让用户对成本、数据隐私和模型部署拥有更高控制权