01Cosa sa fare
- MIT (uso commerciale libero)
- Contesto nativo da 1M token
- MoE 40B attivi: migliore rapporto tra prestazioni e inferenza su vastissima scala
- Multilingue zh / en avanzato
- —Dimensione totale 753B: richiede più GPU da server (H100/H200 in configurazione multi-scheda)
- —Nessun tag ufficiale Ollama — installazione tramite HuggingFace
- —Non adatto alle configurazioni consumer
04Installare
Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.
02Memoria richiesta
VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.
Quale hardware serve per GLM 5.2 753B-A40B?
Per eseguire GLM 5.2 753B-A40B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 437 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.
Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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03Velocità prevista
Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.