收錄顯卡45價格追蹤8 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料6,955 筆24h 降價最多Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 漲價最多GeForce RTX 5070 Ti+21.0%更新於

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 CMP 170HX 64GB,約 NT$65,743,預估 89 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?

閒魚
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
CMP 170HX 64GB64NT$65,7438 筆掛單898K
Instinct MI21064NT$86,56612 筆掛單75.68K
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$150,67113 筆掛單34.3128K
DGX Spark 128GB128NT$152,07531 筆掛單23128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$165,6454 筆掛單34.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128NT$185,0646 筆掛單37.9128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$256,4227 筆掛單37.9128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$304,15017 筆掛單83.132K
RTX PRO 6000D84NT$318,18817 筆掛單91.9128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$579,7566 筆掛單99.7128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$607,8326 筆掛單48.1128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暫無掛單15.9128K

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

閒魚

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$4,1185612
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$12,1665611.6
Instinct MI50 32GB32NT$12,7515611.8
Radeon RX 6950 XT16NT$14,0335611
Radeon RX 7800 XT16NT$14,5065611.2
Tesla V100 32GB32NT$14,9745612
Radeon RX 7900 XT20NT$20,1165611.5
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$21,9365611.2
Arc Pro B6024NT$24,6835610.4
Radeon RX 7900 XTX24NT$27,1405611.7
Radeon RX 9070 XT16NT$28,5435611.2
GeForce RTX 507012NT$28,8945611.7
GeForce RTX 408016NT$36,2645611.8
GeForce RTX 309024NT$37,9025612.1
Arc Pro B7032NT$46,0905610.9
GeForce RTX 5070 Ti16NT$46,3205612
Radeon AI PRO R970032NT$51,7055611.2
CMP 170HX 40GB40NT$52,8755612.4
Radeon PRO W780032NT$58,0225611
GeForce RTX 508016NT$58,2565612.1
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$73,2305611.7
Radeon PRO W790048NT$102,9435611.6
GeForce RTX 409024NT$109,9625612.1
GeForce RTX 5090 D V224NT$111,8345612.3
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$120,9585612
GeForce RTX 4090 48GB48NT$124,4675612.1
A100 40GB PCIe40NT$144,8225612.4
GeForce RTX 5090 D32NT$153,9475612.5
GeForce RTX 509032NT$204,9505612.5
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$218,9885612.3
Arc Pro B65325610.9
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB325611.8
Instinct MI100325612

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?

CMP 170HX 64GB,64GB 記憶體,目前中位價約 NT$65,743,預估 89 tokens/s。

GLM 4.5 Air 能用 Ollama 跑嗎?

能,指令是 ollama run glm4.5:air。