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// GLM / CogVideoX(智谱) · 视觉语言

AutoGLM-Phone-9B 本地部署与显存需求

9B 参数。4 位量化约 6.8 GB,BF16 约 20.6 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-12-08许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方智谱 Z.ai · zai-org
系列GLM / CogVideoX(智谱) · AutoGLM-Phone
类型视觉语言 (image-text-to-text)
参数量9B 来源:官方型号名
上下文长度64K tokens (65,536)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构40 层 · GQA
发布权重BF16 · 20.6 GB下载量
许可MIT · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2025-12-08 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)18.0 GB 20.6 GB21.6 GB RTX 4090 24GBMac 36GB
FP8 / INT8 / Q8_09.6 GB 11.4 GB12.4 GB 16GB 显卡Mac 24GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)5.5 GB 6.8 GB7.8 GB 8GB 显卡Mac 16GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.3 GB · 32K 1.3 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

zai-org 官方发布的 1 个仓库。

05GLM / CogVideoX(智谱) 其他模型

全部 35 个 →
模型参数4 位合计发布
GLM-5.3753.3B504 GB2026-08-25
GLM-5.3-Flash320B / 18B214 GB2026-08-25
GLM-5.2753.3B504 GB2026-06-16
SCAIL-2——2026-06-09
GLM-5.1753.9B504 GB2026-04-03
GLM-5744B / 40B497 GB2026-02-11
GLM-OCR1.32B1.9 GB2026-01-30
GLM-4.7-Flash31.2B / 3B21.8 GB2026-01-19

06来源

数据核对于 2026-01-07。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)