Variante Flash de GLM 5.3 (Zhipu AI / THUDM), architecture Mixture-of-Experts multimodale. Licence MIT (famille GLM).
Idéal pour
Serveur multi-GPUCode & chat multimodalMultilingue zh / en
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
186 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
227 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
342 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
640 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 416 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner GLM 5.3 Flash 320B-A18B ?
Pour exécuter GLM 5.3 Flash 320B-A18B en local en quantification Q4, il faut environ 186 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).
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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
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.