Famille GLM · 744B paramètres

GLM 5 744B-A40B

GLM 5 (744B/40B actifs Zhipu/THUDM) : MoE flagship 128k contexte, classe serveur (HuggingFace), multilingue zh/en. Sortie février 2026.

🇨🇳 Zhipu AI·Licence MIT·Contexte 125k tokens·Sortie Février 2026← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • 128k contexte natif
  • MoE actif efficace (40B sur 744B)
  • Multilingue fort zh / en
  • Licence MIT permissive
Limites à connaître
  • —Hardware serveur multi-GPU obligatoire (432 Go VRAM Q4)
  • —Gated sur Hugging Face
  • —Pas dispo en self-host Ollama hors :cloud
Architecture
Mixture of Experts · 744B paramètres totaux / 40B actifs · 128k contexte
Entraînement
Famille GLM 5 de Zhipu AI / THUDM (Tsinghua). Flagship MoE classe serveur, multilingue zh/en.
Idéal pour
Serveur multi-GPUMultilingue zh / enTâches longues 128k

04Installer

Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.

$# HuggingFace : THUDM/glm-5
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
432 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
528 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
796 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
1488 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 967 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour GLM 5 744B-A40B ?

Pour exécuter GLM 5 744B-A40B en local en quantification Q4, il faut environ 432 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — ce modèle dépasse la capacité GPU de ce mini-PC : choisissez un modèle plus petit ou une infrastructure adaptée.

Offre actuelle : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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  • Espace en ligne à vie
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900