01Ce qu'il sait faire
- #1 open-weight sur Artificial Analysis
- Licence MIT
- 58.4 SWE-Bench Pro (#1 open)
- —445+ Go en Q4 — serveur dédié requis
- —Pas de tag Ollama officiel
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.
Quel GPU pour faire tourner GLM-5.1 ?
Pour exécuter GLM-5.1 en local en quantification Q4, il faut environ 445 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.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.