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GLM 4.5 Air をローカルに導入するには?

GLM 4.5 Air は総パラメータ 106B、1 トークンあたり 12B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 62GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 7GB + RAM 56GB で動きます。現在最も安く動かせるのは Instinct MI210(で約 ¥775,035)で、推定 75.6 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB で、推定 12 tokens/s です。

GLM 4.5 Air のバージョン情報

発売日2025年7月20日
Hugging Face リポジトリzai-org/GLM-4.5-Air
リビジョン
ライセンスMIT
アーキテクチャMoE
GGUF リポジトリunsloth/GLM-4.5-Air-GGUF
Ollama タグglm4.5:air
Q4 最小VRAM62 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 7 GB + RAM 56 GB
パラメータ数106B
MoE12B
レイヤー数46
隠れ層次元4,096
KV ヘッド数8
ヘッド次元128
最大コンテキスト128K
提供元Z.ai / Zhipu AI

GLM 4.5 Air のローカル実行に必要なVRAMは?

MoE:総パラメータ 106B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 12B で決まります。

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
1-bit40.1GGUF27.331.648.9
2-bit47.4GGUF41.846.163.4
3-bit54.8GGUF53.257.574.8
4-bit73GGUF61.565.883.1
5-bit83.5GGUF7478.395.5
8-bit117.5GGUF112.3116.6133.9
FP16221GGUF209.7214.1231.3

合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 128K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。

GLM 4.5 Air を動かせるGPUは?

eBay
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Instinct MI21064¥775,03511 件の出品75.68K
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥852,2933 件の出品34.3128K
Mac Studio M4 Max 128GB128¥1,005,5804 件の出品34.3128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,113,5575 件の出品37.9128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,608,7944 件の出品99.7128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥3,379,06811 件の出品48.1128K
CMP 170HX 64GB64出品なし898K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72出品なし83.132K
RTX PRO 6000D84出品なし91.9128K
DGX Spark 128GB128出品なし23128K
Mac Studio M5 Max 128GB128出品なし37.9128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128出品なし15.9128K

判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。

GLM 4.5 Air のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU

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エキスパート重みはシステム RAM に置き(56 GB 以上が必要)、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 7 GB。速度は RAM 帯域幅(70 GB/s で推定)に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。

デバイスVRAMGB価格必要 RAMGB推定 t/s
Tesla V100 16GB16¥46,8465612
Radeon RX 6950 XT16¥76,7975611
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥84,6305611.6
Radeon RX 7800 XT16¥87,2415611.2
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,5165611.2
Radeon RX 7900 XT20¥107,5165611.5
Tesla V100 32GB32¥110,5885612
Instinct MI50 32GB32¥117,9605611.8
GeForce RTX 507012¥119,0355611.7
Radeon RX 9070 XT16¥122,1075611.2
Radeon RX 7900 XTX24¥153,4405611.7
Instinct MI10032¥153,4405612
GeForce RTX 5070 Ti16¥184,3135612
GeForce RTX 408016¥193,9895611.8
GeForce RTX 309024¥238,0715612.1
GeForce RTX 508016¥276,4695612.1
RTX PRO 4000 Blackwell24¥453,1025611.7
GeForce RTX 409024¥491,3475612.1
Radeon PRO W790048¥536,8115611.6
RTX PRO 4500 Blackwell32¥660,4545612
A100 40GB PCIe40¥752,4575612.4
GeForce RTX 509032¥998,3615612.5
Arc Pro B60245610.4
GeForce RTX 5090 D V2245612.3
Arc Pro B65325610.9
Arc Pro B70325610.9
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB325611.8
GeForce RTX 5090 D325612.5
Radeon AI PRO R9700325611.2
Radeon PRO W7800325611
CMP 170HX 40GB405612.4
GeForce RTX 4090 48GB485612.1
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB485612.3

Ollama / llama.cpp / vLLM で GLM 4.5 Air をローカルに導入する

Ollama

Ollama は 1 コマンドで取得して起動します。量子化は公式タグに従います。

ollama run glm4.5:air
llama.cpp

llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。

llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-Air-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。

vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air

ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法

よくある質問

GLM 4.5 Air にはどれくらいのVRAMが必要ですか?

Q4_K_M・8K コンテキストでは GLM 4.5 Air に約 62GB のVRAMが必要で、76GB あれば余裕があります。

GLM 4.5 Air を動かせる最も安いGPUは?

Instinct MI210 です。VRAM 64GB、現在の中央値は約 ¥775,035、推定 75.6 tokens/s。

GLM 4.5 Air は Ollama で動かせますか?

はい。ollama run glm4.5:air で動きます。