随着NVIDIA H200等顶级算力硬件的普及，如何充分发挥其性能成为AI开发者关注的焦点。近期，技术社区发起了一场关于“8卡H200服务器最佳模型匹配”的讨论，重点对比了Moonshot AI的Kimi-2.6与智谱AI的GLM-5.1-FP8。数据显示，Kimi-2.6采用MoE架构，拥有约1万亿总参数量，模型权重达595GB；而GLM-5.1-FP8总参数约为7440亿，激活参数约40B，权重文件为756GB。此次讨论不仅涉及具体的部署参数对比，更折射出国产大模型在万亿参数规模下，对极致算力平台的适配性与性能释放的激烈竞争。
