Famille GLM · 1.1B paramètres

GLM-OCR 1.1B

GLM-OCR (1,1B Zhipu/THUDM) : modèle vision OCR ultra-compact, ~0,6 Go VRAM Q4, 131k contexte, extraction de documents, tableaux et code. Sortie février 2026.

🇨🇳 Zhipu AI·Licence MIT·Contexte 128k tokens·Sortie Février 2026← Catalogue

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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En mobilité : GLM-OCR 1.1B tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →

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
~110t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~170t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~220t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama pull glm-ocr
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.