Kimi-Linear в llama.cpp: как использовать новую китайскую модель локально

Китайский локальный AI: зачем вам Kimi-Linear?

В феврале 2026 года llama.cpp получил поддержку Kimi-Linear - новой китайской языковой модели от Moonshot AI. Если вы думали, что локальный AI - это только западные модели вроде Llama 3.3 или Gemma3, пора пересмотреть свои взгляды. Kimi-Linear приносит в локальные LLM китайскую языковую специфику, понимание местного контекста и, что важно, работает без интернет-соединения с Китаем.

Что умеет Kimi-Linear (и чего не умеет)

Модель тренировалась преимущественно на китайских данных, что дает ей несколько уникальных преимуществ:

• Идеальное понимание китайских идиом, культурных ссылок и исторического контекста
• Работа с упрощенным и традиционным китайским одновременно
• Специализация на технической документации на китайском языке
• Понимание местных реалий (от нормативных документов до мемов)

Но есть и ограничения: английский язык модель знает на уровне B2, а русский - еще хуже. Если вам нужен универсальный переводчик, лучше посмотреть на сравнение локальных LLM с традиционным переводом.

Собираем llama.cpp с поддержкой Kimi-Linear

Теоретически последняя версия llama.cpp (на 06.02.2026 это v0.11.0) должна поддерживать Kimi-Linear из коробки. Практически - иногда нужно пересобрать с флагами.

1Скачиваем и собираем

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make clean && make -j$(nproc)

Если сборка падает с ошибкой архитектуры, проверьте, что у вас CUDA 12.5+ (актуально на февраль 2026). Для Apple Silicon используйте make clean && make LLAMA_METAL=1.

2Ищем модель в GGUF

На Hugging Face ищете "Kimi-Linear-GGUF". Важно: берите квантованную версию. Для 16GB RAM подойдет Q4_K_M, для 8GB - Q3_K_S. Полная 32B версия требует 64GB+ RAM, так что если у вас скромный железный бюджет, читайте про архитектуру MoE и экономию VRAM.

3Запускаем и тестируем

./main -m ./models/kimi-linear-13b-q4_k_m.gguf \
  -p "请用中文解释什么是量子计算" \
  -n 512 --temp 0.7

Если видите кракозябры вместо китайских иероглифов - проверьте кодировку терминала. В Linux/Mac обычно все хорошо, в Windows может потребоваться установка шрифтов или использование WSL.

Альтернативы: когда llama.cpp - не лучший выбор

llama.cpp - король локального запуска, но не единственный вариант. Сравниваем:

Если вам нужен просто попробовать модель без танцев с бубном - LM Studio. Если планируете встроить в свое приложение - читайте про интеграцию llama.cpp без оберток.

Реальные кейсы: кому это вообще нужно?

Запускать китайскую модель локально - звучит как решение в поисках проблемы. Но нет, вот кому это реально пригодится:

• Исследователи китайского рынка: анализ местных соцсетей, форумов, новостей без VPN и цензуры
• Разработчики для Китая: тестирование локализации, понимание культурных нюансов
• Лингвисты и переводчики: изучение современных китайских языковых тенденций
• Студенты китайского: персональный репетитор, который всегда под рукой

Особенно полезно для бизнеса: представьте анализ отзывов на Taobao или понимание регуляторных документов без отправки данных в облако. Для сравнения с другими локальными моделями смотрите тесты Llama 3.3 8B-Instruct.

Оптимизация: как выжать максимум из своего железа

Kimi-Linear 32B на ноутбуке 2022 года - звучит как шутка. Но с правильными настройками можно:

# Для GPU с 8GB VRAM
./main -m kimi-linear-13b-q4_k_m.gguf \
  -ngl 40 \  # 40 слоев на GPU
  -c 4096 \  # контекст
  --temp 0.8 \
  --repeat-penalty 1.1

# Для CPU-only
./main -m kimi-linear-7b-q3_k_s.gguf \
  -t 8 \  # 8 потоков
  -c 2048 \  # меньший контекст
  --mlock  # держать в RAM

Ключевой параметр - -ngl (layers on GPU). Чем больше слоев на GPU, тем быстрее, но нужно балансировать с размером модели. Для 13B модели на RTX 4070 (12GB) ставьте 35-40 слоев.

Если у вас H200 или аналогичная монструозная карта, вам скорее подойдет vLLM с оптимизациями для Kimi 2.5. Но для обычных смертных llama.cpp - оптимальный выбор.

Проблемы и решения: что делать, когда все ломается

Самые частые проблемы на февраль 2026:

• "Illegal instruction" при запуске: ваше CPU не поддерживает AVX2. Собирайте с make LLAMA_NO_AVX2=1
• Модель не загружается: скачали битый файл. Проверьте sha256 сумму
• Китайские иероглифы отображаются как квадратики: проблема с терминалом. Используйте GUI-обертку или web-интерфейс
• Слишком медленно: используйте более агрессивную квантозацию (Q2_K) или меньшую модель

Для самых сложных случаев есть инструкция по запуску KimiLinear-48B с MLA KV Cache - но это для энтузиастов с серьезным железом.

Будущее локальных китайских моделей

Kimi-Linear в llama.cpp - только начало. К концу 2026 года ожидаем:

• Поддержку китайско-русских двуязычных моделей (уже в работе у DeepSeek)
• Специализированные модели для юридических, медицинских, технических текстов
• Интеграцию с инструментами вроде RAG для работы с локальными документами

Пока западные компании концентрируются на английском и европейских языках, китайские разработчики создают инструменты для своего рынка. И это хорошо - больше разнообразия, больше выбора.

Если вы устали от централизованных AI-сервисов, пора последовать примеру из статьи "Чемодан без ручки" и перетащить AI к себе. С Kimi-Linear это проще, чем кажется.

P.S. Не пытайтесь использовать Kimi-Linear для обхода цензуры или доступа к заблокированному контенту. Для таких задач лучше подходят специализированные решения вроде Gemma3 и Qwen3 с настройкой для обхода блокировок. Kimi-Linear - инструмент для работы с языком, а не политический активист.