Famiglia GLM · 320B parametri

GLM 5.3 Flash 320B-A18B

GLM 5.3 Flash (Zhipu): MoE 320B/18B attivi, contesto di 128k, ~186 GB di VRAM in Q4. Multimodale per chat/codice, di classe server multi-GPU.

🇨🇳 Zhipu AI·Licenza MIT·Contesto 125k tokens·Data di uscita 2026-08-27← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • MoE 320B/18B attivi: flagship multimodale
  • Licenza MIT permissiva
  • Contesto nativo da 128k
  • Chat multimodale / codice / visione
Limiti da conoscere
  • —Di classe server multi-GPU (~186 GB di VRAM in Q4)
  • —Pesi ad accesso vincolato su Hugging Face (accettazione richiesta)
  • —Velocità moderata vista la dimensione totale
Architettura
MoE multimodale · 320B parametri totali / 18B attivi per token · contesto da 128k
Addestramento
Variante Flash di GLM 5.3 (Zhipu AI / THUDM), architettura Mixture-of-Experts multimodale. Licenza MIT (famiglia GLM).
Ideale per
Server multi-GPUCodice e chat multimodaleMultilingue zh / en

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.

$ollama pull glm-5.3-flash
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

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.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
186 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
227 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
342 GB
FP16
Piena precisione — uso server
640 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 416 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per GLM 5.3 Flash 320B-A18B?

Per eseguire GLM 5.3 Flash 320B-A18B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 186 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.

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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.

Entry-level
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900