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NT$ TWD

GLM 5.2 如何本地部署?

GLM 5.2 是智譜 2026 年 6 月發布的 744B 旗艦 MoE,4-bit 約 466 GB,單卡和 128GB 整機都放不下。8 月推出的 GLM 5.3 用的是同一個底座,硬體需求幾乎相同、能力更強,新部署直接用 5.3 就好。還值得留著 5.2 的理由主要有兩個:它能完全關閉思考,授權則是不帶附加條款的 MIT。

GLM 5.2 模型資訊

  • 4-bit 最低顯示記憶體468 GB · 8K
  • 參數量744B
  • 激活參數40B
  • 上下文上限1M
架構
MoE
專家卸載
14 GB 顯存 + 455 GB 記憶體
授權
MIT
發布日期
2026年6月16日
廠商
Z.ai / Zhipu AI
Hugging Face 倉庫
zai-org/GLM-5.2
NVFP4 倉庫(Blackwell)
nvidia/GLM-5.2-NVFP4
MLX 倉庫(Apple)
mlx-community/GLM-5.2-4bit
層數
78
隱藏維度
6,144
KV 頭
64
頭維度
192

GLM 5.2 本地部署需要多少顯示記憶體?

量化權重體積GB32K 上下文GB128K 上下文GB256K 上下文GB1M 上下文(最大)GB
1-bit228.5GGUF232.5241.4253.1323.8
2-bit253.9GGUF257.9266.8278.5349.2
3-bit343GGUF347355.9367.6438.3
4-bit465.8GGUF469.8478.7490.4561.1
5-bit560.8GGUF564.8573.7585.4656.1
8-bit801.4GGUF805.4814.3826896.7
BF16/FP161,508GGUF1,5121,520.91,532.61,603.3

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

單卡能跑 GLM 5.2 嗎?

不行,沒有任何一張顯示卡放得下它。就算壓到 2-bit 也要約 254 GB,最大的 96GB 顯示卡還差一大截。單機唯一的例外是 512GB 記憶體的 Mac Studio M3 Ultra:2-bit、3-bit 可以整個放進去,4-bit 則超出 macOS 預設允許 GPU 使用的記憶體,要改一項系統設定調高上限才放得下。它每產生一個字只讀取約 40B 參數,在 Mac 上跑 2-bit 每秒還有三十多個 token,關掉思考拿來問答不算慢。手上只有顯示卡的話,出路是多卡,或是一張大卡搭配大容量記憶體的伺服器、把專家放進系統記憶體。

閒魚
裝置價格速度 t/s最大上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB整機 · 512 GBNT$573,1654 筆掛單22.1900K

只列常見的顯示卡和整機,50B 以下和以上的模型各一組,按價格從低到高。

多卡跑 GLM 5.2 要幾張顯示卡?

多卡配置和 GLM 5.3 通用,兩者的檔案大小幾乎一樣。4-bit 要 8 張大顯示記憶體卡,8 張 96GB 的 RTX PRO 6000 每秒約 42 個 token,8 張 80GB 的 A100 約 44 個:4-bit 加 32K 上下文約 470 GB,4 張 96GB 卡加起來的 384GB 放不下。只有 4 張就改跑 2-bit,速度反而更快。24GB、32GB 的消費級顯示卡插滿 8 張也放不下 2-bit。4 台 DGX Spark 放得下 4-bit,但每秒只有 8 個左右;在這麼慢的配置上,5.2 能完全關閉思考的好處就很明顯,簡短問答不必先等一大段推理。

閒魚
裝置需要幾張總價總顯示記憶體速度 t/s總功耗
Instinct MI210單卡 64 GB8 張NT$721,598512 GB38.82,400 W
DGX Spark 128GB單台 128 GB4 台NT$838,660512 GB7.6960 W
RTX PRO 5000 72GB單卡 72 GB8 張NT$2,301,438576 GB32.92,400 W
RTX PRO 6000單卡 96 GB8 張NT$4,875,929768 GB41.74,800 W
A100 80GB PCIe單卡 80 GB8 張NT$5,461,040640 GB44.32,400 W

Mac Studio 以 Thunderbolt 5 線串接,要用 MLX 或 exo 執行,vLLM 不支援。詳細計算規則可在資料方法頁查看。

用整機跑 GLM 5.2 要什麼配置?

把專家放進系統記憶體的配置也和 GLM 5.3 一樣:2-bit 用 8 通道 DDR4 的二手伺服器(插滿 256GB)加一張 RTX 3090,約 14 tokens/s;12 通道 DDR5 伺服器加 RTX PRO 6000 約 42。4-bit 只有後面那套配得起來,約 23。在這種每秒只有十幾到幾十個字的機器上,能關閉思考的好處更明顯:簡短問答不必先等一大段推理。

閒魚

Tesla V100 32GB + E5 雙路 DDR4

低價
生成速度5.2t/s
記憶體頻寬137GB/s
顯示卡
Tesla V100 32GB3 / 78 層專家放進 32 GB 顯示記憶體
NT$20,479
記憶體
512 GB DDR4-213316 條 × 32 GB
NT$77,937
CPU
2 × Intel Xeon E5-2680 v4共 28 核 56 執行緒 · 8 通道
NT$780
主機板
Supermicro X10DRi16 個記憶體插槽
NT$5,873
電源
海盜船 RM750e750 W
NT$4,871
整機參考價NT$109,940

GeForce RTX 3090 + EPYC 雙路 DDR4

性價比
生成速度11.1t/s
記憶體頻寬341GB/s
顯示卡
GeForce RTX 30902 / 78 層專家放進 24 GB 顯示記憶體
NT$41,445
記憶體
512 GB DDR4-266616 條 × 32 GB
NT$109,611
CPU
2 × AMD EPYC 7532共 64 核 128 執行緒 · 16 通道
NT$16,966
主機板
Supermicro H12DSi-N616 個記憶體插槽
NT$35,889
電源
海盜船 RM1200x SHIFT1,200 W
NT$8,772
整機參考價NT$212,683

GeForce RTX 5090 + EPYC 雙路 DDR5

旗艦
生成速度26t/s
記憶體頻寬922GB/s
顯示卡
GeForce RTX 50903 / 78 層專家放進 32 GB 顯示記憶體
NT$253,543
記憶體
768 GB DDR5-480024 條 × 32 GB
NT$760,645
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 執行緒 · 24 通道
NT$119,413
主機板
Gigabyte MZ73-LM024 個記憶體插槽
NT$42,414
電源
海韻 PRIME PX-16001,600 W
NT$15,603
整機參考價NT$1,191,618

4 × RTX PRO 6000 + EPYC 雙路 DDR5

超大模型
生成速度39.3t/s
記憶體頻寬922GB/s
顯示卡
4 × RTX PRO 600067 / 78 層專家放進 384 GB 顯示記憶體
NT$2,437,964
記憶體
384 GB DDR5-480024 條 × 16 GB
NT$409,578
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 執行緒 · 24 通道
NT$119,413
主機板
Gigabyte MZ73-LM024 個記憶體插槽
NT$42,414
電源
2 × 海韻 PRIME PX-22004,400 W
NT$38,998
整機參考價NT$3,048,367

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

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本地部署 GLM 5.2 要注意什麼?

  1. 和 GLM 5.3 差在哪裡

    官方說明 5.3 和 5.2 用的是同一個底座,進步全部來自後訓練:複雜程式開發和長任務明顯更強,智譜內部的程式測試提升了 50%。參數、架構、檔案大小幾乎一樣,從 5.2 換到 5.3 不必更換硬體。

  2. 能關閉思考是它的長處

    5.2 有不思考、High、Max 三檔。關閉思考時用 chat_template_kwargs 傳入 enable_thinking: false,llama.cpp 也可以直接加上 --reasoning off。5.3 的思考關不掉,只能在 low、high、max 之間調整,所以需要快速簡答的服務,還是用得上 5.2。

  3. 授權條款

    5.2 是純 MIT,官方還特別註明不設地區限制。5.3 改用自家的授權條款,多了一條:營收規模極大的模型 API 服務商,在商用前要先通過智譜的安全審查。對個人和一般企業的自用部署來說,兩版授權條款沒有實際差別。

  4. llama.cpp 要用 7 月下旬之後的版本

    GLM 5 系列的稀疏注意力要靠一個「索引器」挑出該看的內容,這個索引器到 2026 年 7 月 24 日才併入 llama.cpp 主線(PR #25407)。更早的版本會略過它,當初的 PR 也明確指出這樣品質會打折扣。已經下載的 Unsloth GGUF 不必重新下載,升級 llama.cpp 即可。

啟動指令

llama.cpp

  • NVIDIA
  • AMD
  • Mac
  • CPU
全部放進顯示記憶體
終端機
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192
專家卸載

顯示記憶體不夠時加上 --cpu-moe,把路由專家放進系統記憶體(約需 455 GB)。

終端機
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192 -ngl 99 --cpu-moe

vLLM

  • Linux
  • NVIDIA

執行前請依部署指南準備適配的執行環境與硬體。

終端機
vllm serve zai-org/GLM-5.2-FP8 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 5 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm47 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name glm-5.2-fp8

MLX

  • Apple 晶片

在 Mac 上先 pip install mlx-lm,這條指令會從 Hugging Face 下載 MLX 權重,並啟動相容 OpenAI 介面的服務。

終端機
mlx_lm.server --model mlx-community/GLM-5.2-4bit

Ollama

  • Windows
  • macOS
  • Linux

Ollama 只有雲端版 glm-5.2:cloud,在 Ollama 的伺服器上執行,不在你自己的電腦上跑。

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

GLM 家族的其他模型

模型總參數激活參數4-bit 模型大小
GLM 4.7 FlashMoE30B3B18.3 GB
GLM 4.5 AirMoE106B12B73 GB
GLM 5.3 FlashMoE320B18B199.7 GB
GLM 5.3MoE744B40B467.3 GB

關於 GLM