Famiglia GLM · 744B parametri

GLM 5 744B-A40B

GLM 5 (744B/40B attivi, Zhipu/THUDM): modello di punta MoE con contesto da 128k, di classe server (HuggingFace), multilingue zh/en. Uscita febbraio 2026.

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

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Contesto nativo da 128k
  • MoE attivo efficace (40B su 744B)
  • Multilingue, particolarmente efficace in zh / en
  • Licenza MIT permissiva
Limiti da conoscere
  • —Hardware server multi-GPU obbligatorio (432 GB VRAM Q4)
  • —Gated su Hugging Face
  • —Non disponibile in self-hosting con Ollama al di fuori di :cloud
Architettura
Mixture of Experts · 744B parametri totali / 40B attivi · 128k contesto
Addestramento
Famiglia GLM 5 di Zhipu AI / THUDM (Tsinghua). Modello di punta MoE di classe server, multilingue zh/en.
Ideale per
Server multi-GPUMultilingue zh / enCompiti lunghi 128k

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.

$# HuggingFace : THUDM/glm-5
⚠
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
432 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
528 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
796 GB
FP16
Piena precisione — uso server
1488 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 967 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per GLM 5 744B-A40B?

Per eseguire GLM 5 744B-A40B in locale con quantizzazione Q4, servono circa 432 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
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900