収録 GPU45価格追跡8 日2026年9月3日 から直近 24h の価格データ6,955 件24h 最大の値下げ24h 最大の値上げデータ更新

GLM 5.3 Flash をローカルに導入するには?

GLM 5.3 Flash は総パラメータ 320B、1 トークンあたり 18B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 202GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 30GB + RAM 174GB で動きます。収まる最も安いデバイスは Mac Studio M3 Ultra 512GB ですが、価格のデータはまだなく、推定 19.3 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 32GB で、推定 8 tokens/s です。

GLM 5.3 Flash のバージョン情報

発売日2026年8月25日
Hugging Face リポジトリzai-org/GLM-5.3-Flash
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-5.3-Flash-GGUF
Ollama タグ
Q4 最小VRAM202 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 30 GB + RAM 174 GB
パラメータ数320B
MoE18B
レイヤー数45
隠れ層次元4,096
KV ヘッド数64
ヘッド次元256
最大コンテキスト1M
提供元Z.ai / Zhipu AI

GLM 5.3 Flash のローカル実行に必要なVRAMは?

MoE:総パラメータ 320B 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 18B 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-bit97.6GGUF98.6166.1436.1
2-bit108.7GGUF142.4209.9479.9
3-bit147.5GGUF176.8244.3514.3
4-bit199.7GGUF201.9269.4539.4
5-bit240.3GGUF239.4306.9576.9
8-bit341GGUF355.2422.7692.7
FP16641.6GGUF649.3716.8986.8

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 1M 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 5.3 Flash を動かせるGPUは?

AmazonJP
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Mac Studio M3 Ultra 512GB512出品なし19.332K

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 5.3 Flash のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU

AmazonJP

エキスパート重みはシステム RAM に置き(174 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 30 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 32GB32¥175,2271747.7
Arc Pro B7032¥318,5101746.1
Radeon AI PRO R970032¥344,5921746.4
Ryzen AI Max+ 395 128GB128¥600,9711744.3
GeForce RTX 509032¥1,150,2081748.5
DGX Spark 128GB128¥1,262,9981745.2
Arc Pro B65321746.1
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB321747.3
GeForce RTX 5090 D321748.5
Instinct MI100321747.6
Instinct MI50 32GB321747.3
Radeon PRO W7800321746.2
RTX PRO 4500 Blackwell321747.6
A100 40GB PCIe401748.4
CMP 170HX 40GB401748.4
GeForce RTX 4090 48GB481747.8
Radeon PRO W7900481747
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB481748.2
CMP 170HX 64GB641748.3
Instinct MI210641748
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB721748.2
RTX PRO 6000D841748.4
RTX PRO 6000 Blackwell961748.5
Mac Studio M4 Max 128GB1281746.3
Mac Studio M5 Max 128GB1281746.5
MacBook Pro M4 Max 128GB1281746.3
MacBook Pro M5 Max 128GB1281746.5

Ollama / llama.cpp / vLLM で GLM 5.3 Flash をローカルに導入する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

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-5.3-Flash-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-5.3-Flash

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 5.3 Flash 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 5.3 Flash に約 202GB のVRAMが必要で、244GB あれば余裕があります。

GLM 5.3 Flash を動かせる最も安いGPUは?

Mac Studio M3 Ultra 512GB です。VRAM 512GB、推定 19.3 tokens/s。このデバイスの価格データはまだありません。

GLM 5.3 Flash は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。