// GLM / CogVideoX（智谱） · 文本大模型
GLM-5.2 本地部署与显存需求
753.3B（MoE） 参数。4 位量化约 504 GB，BF16 约 1.66 TB（1 个 8K token 请求）。
发布 2026-06-16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-5.2 |
| 类型 | 文本大模型 (text-generation) |
| 参数量 | 753.3B（MoE） 来源：按官方 safetensors 权重统计 |
| 上下文长度 | 1M tokens (1,048,576)取自 config.json 的 max_position_embeddings |
| 结构 | 78 层 · MLA · MoE |
| 发布权重 | BF16 · 1.51 TB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 | 2026-06-16 （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） | 1.51 TB | 1.66 TB | 1.66 TB | 1.67 TB | 8 × B300（2,304GB） | — |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 800 GB | 882 GB | 884 GB | 893 GB | 8 × H200（1,128GB） | — |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 457 GB | 504 GB | 506 GB | 515 GB | 8 × H100（640GB） | — |
每个请求的 KV 缓存：8K 0.7 GB · 32K 2.9 GB · 128K 11.8 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。
- vLLM — 官方模型卡提及
- SGLang — 官方模型卡提及
- Transformers — 官方模型卡提及
- KTransformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
zai-org 官方发布的 2 个仓库。
- GLM-5.2 main
- GLM-5.2-FP8 FP8
05GLM / CogVideoX（智谱） 其他模型
全部 35 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| GLM-5.3 | 753.3B | 504 GB | 2026-08-25 |
| GLM-5.3-Flash | 320B / 18B | 214 GB | 2026-08-25 |
| SCAIL-2 | — | — | 2026-06-09 |
| GLM-5.1 | 753.9B | 504 GB | 2026-04-03 |
| GLM-5 | 744B / 40B | 497 GB | 2026-02-11 |
| GLM-OCR | 1.32B | 1.9 GB | 2026-01-30 |
| GLM-4.7-Flash | 31.2B / 3B | 21.8 GB | 2026-01-19 |
| GLM-Image | 6.93B | 5.1 GB | 2026-01-08 |
06来源
数据核对于 2026-09-01。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。