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// GLM / CogVideoX(智谱) · 文本大模型

GLM-4.5-Air 本地部署与显存需求

总 106B · 激活 12B(MoE) 参数。4 位量化约 72.7 GB,BF16 约 235 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-07-20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) · GLM-4.5-Air
类型文本大模型 (text-generation)
参数量总 106B · 激活 12B(MoE) 来源:官方模型卡“GLM-4.5-Air … 106 billion total parameters and 12 billion active parameters”
上下文长度128K tokens (131,072)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构46 层 · GQA · MoE
发布权重BF16 · 221 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2025-07-20 (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合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)212 GB 235 GB240 GB258 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 512GB
FP8 / INT8 / Q8_0113 GB 126 GB131 GB149 GB H200 141GBMac 256GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)64.3 GB 72.7 GB77.4 GB95.9 GB RTX PRO 6000 96GBMac 128GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.5 GB · 32K 6.2 GB · 128K 24.7 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 4 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 2025-08-11。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)