01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Ultra-compact (0.5 Go VRAM Q4)
- Spécialisé OCR documents
- 128k contexte natif
- Tourne sur CPU et iGPU
Limites à connaître
- —Pas généraliste (OCR only)
- —Modèle gated sur Hugging Face
- —Capacités limitées par la taille 0.9B
Architecture
Transformer multimodal vision · 0.9B paramètres · 128k contexte · spécialisation OCR
Entraînement
Famille GLM-OCR de Zhipu AI / THUDM. Modèle compact dédié extraction de texte depuis images et documents.
Idéal pour
OCR documentsExtraction texte imageEdge / config légère
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
0.6 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
0.8 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
1.2 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
2.2 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 1.4 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner GLM-OCR 1.1B ?
Pour exécuter GLM-OCR 1.1B en local en quantification Q4, il faut environ 0.6 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 (8 Go de VRAM).
Où acheter le RTX 5060
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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.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama pull glm-ocr
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.