// GLM / CogVideoX（智谱） · 视觉语言
GLM-5.3-Flash 本地部署与显存需求
总 320B · 激活 18B（MoE） 参数。4 位量化约 214 GB，BF16 约 705 GB（1 个 8K token 请求）。
发布 2026-08-25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-5.3-Flash |
| 类型 | 视觉语言 (image-text-to-text) |
| 参数量 | 总 320B · 激活 18B（MoE） 来源：官方模型卡“320B total parameters and just 18B active parameters” |
| 上下文长度 | 1M tokens (1,048,576)取自 config.json 的 max_position_embeddings |
| 结构 | 45 层（11 层全注意力） · MLA+HYBRID · MoE |
| 发布权重 | FP8 (E4M3) · 328 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 | 2026-08-25 （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） | 640 GB | 705 GB | 705 GB | 706 GB | 8 × H200（1,128GB） | — |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 340 GB | 375 GB | 375 GB | 376 GB | 8 × H100（640GB） | — |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 194 GB | 214 GB | 214 GB | 215 GB | 4 × RTX PRO 6000（384GB） | Mac 512GB |
每个请求的 KV 缓存：8K 0.1 GB · 32K 0.4 GB · 128K 1.5 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-5.3-Flash main
- GLM-5.3-Flash-BF16 BF16
05GLM / CogVideoX（智谱） 其他模型
全部 35 个 →06来源
数据核对于 2026-10-15。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。