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GLM 4.5 Air 如何本地部署?

GLM 4.5 Air 是 MoE 模型,總參數 106B,每 token 啟用 12B。Q4 量化整機放顯存需要 62GB;把專家放進系統記憶體後只需 7GB 顯存 + 56GB 記憶體。目前最便宜能跑的顯示卡是 Ryzen AI Max+ 395 128GB,約 NT$123,134,預估 15.9 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 Tesla V100 16GB,預估 12 tokens/s。

GLM 4.5 Air 版本資訊

發布日期2025年7月20日
Hugging Face 倉庫zai-org/GLM-4.5-Air
小版本
授權MIT
架構MoE
Ollama 標籤glm4.5:air
Q4 最低記憶體62 GB · Q4_K_M · 8K
專家卸載7 GB 顯存 + 56 GB 記憶體
參數量106B
MoE12B
層數46
隱藏維度4,096
KV 頭8
頭維度128
上下文上限128K
廠商Z.ai / Zhipu AI

GLM 4.5 Air 本地部署需要多少顯示記憶體?

MoE:總參數 106B 全部要常駐記憶體,速度按每 token 啟用的 12B 計算。

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體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

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 128K 上下文上限的檔位寫「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案,優先 unsloth 動態量化,所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 GLM 4.5 Air?

AmazonJP
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
Ryzen AI Max+ 395 128GB128NT$123,1346 筆掛單15.9128K
DGX Spark 128GB128NT$258,7793 筆掛單23128K
CMP 170HX 64GB64暫無掛單898K
Instinct MI21064暫無掛單75.68K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72暫無掛單83.132K
RTX PRO 6000D84暫無掛單91.9128K
RTX PRO 6000 Blackwell96暫無掛單99.7128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暫無掛單34.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暫無掛單37.9128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暫無掛單34.3128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暫無掛單37.9128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暫無掛單48.1128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

GLM 4.5 Air 混合推論推薦顯示卡

AmazonJP

專家權重放系統記憶體,需要 ≥ 56 GB 記憶體;顯存只放注意力層、共享專家和 KV cache,Q4 下最低 7 GB。速度受記憶體頻寬限制(按 70 GB/s 估算),比整機放顯存慢得多。

裝置顯存GB需記憶體GB預估 t/s
Tesla V100 16GB16NT$20,7395612
Radeon RX 9070 XT16NT$27,8355611.2
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$29,0915611.2
GeForce RTX 507012NT$30,0795611.7
Radeon RX 7800 XT16NT$30,4055611.2
Tesla V100 32GB32NT$35,9035612
Arc Pro B6024NT$36,6355610.4
Radeon RX 7900 XT20NT$39,1345611.5
Radeon RX 6950 XT16NT$44,1835611
GeForce RTX 5070 Ti16NT$49,6015612
Radeon RX 7900 XTX24NT$54,6825611.7
GeForce RTX 508016NT$58,7725612.1
Arc Pro B7032NT$65,2605610.9
GeForce RTX 408016NT$68,8305611.8
Radeon AI PRO R970032NT$70,6045611.2
GeForce RTX 309024NT$79,3115612.1
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$124,4815611.7
GeForce RTX 409024NT$154,3505612.1
GeForce RTX 509032NT$235,6695612.5
GeForce RTX 2080 Ti 22GB225611.6
GeForce RTX 5090 D V2245612.3
Arc Pro B65325610.9
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB325611.8
GeForce RTX 5090 D325612.5
Instinct MI100325612
Instinct MI50 32GB325611.8
Radeon PRO W7800325611
RTX PRO 4500 Blackwell325612
A100 40GB PCIe405612.4
CMP 170HX 40GB405612.4
GeForce RTX 4090 48GB485612.1
Radeon PRO W7900485611.6
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB485612.3

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 GLM 4.5 Air

Ollama

Ollama 一行指令拉起,量化檔位由官方標籤決定。

ollama run glm4.5:air
llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

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

vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

GLM 4.5 Air 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 GLM 4.5 Air 約需 62GB 記憶體,留到 76GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 GLM 4.5 Air?

Ryzen AI Max+ 395 128GB,128GB 記憶體,目前中位價約 NT$123,134,預估 15.9 tokens/s。

GLM 4.5 Air 能用 Ollama 跑嗎?

能,指令是 ollama run glm4.5:air。