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
- GGUF 倉庫
- unsloth/GLM-5.2-GGUF
- 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GB | 32K 上下文GB | 128K 上下文GB | 256K 上下文GB | 1M 上下文(最大)GB |
|---|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 228.5GGUF | 232.5 | 241.4 | 253.1 | 323.8 |
| 2-bit | 253.9GGUF | 257.9 | 266.8 | 278.5 | 349.2 |
| 3-bit | 343GGUF | 347 | 355.9 | 367.6 | 438.3 |
| 4-bit | 465.8GGUF | 469.8 | 478.7 | 490.4 | 561.1 |
| 5-bit | 560.8GGUF | 564.8 | 573.7 | 585.4 | 656.1 |
| 8-bit | 801.4GGUF | 805.4 | 814.3 | 826 | 896.7 |
| BF16/FP16 | 1,508GGUF | 1,512 | 1,520.9 | 1,532.6 | 1,603.3 |
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。
| 裝置 | 價格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB整機 · 512 GB | NT$573,1654 筆掛單 | 37 | 1M |
| 裝置 | 價格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB整機 · 512 GB | NT$573,1654 筆掛單 | 22.1 | 900K |
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。
| 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 GB | 8 張 | NT$721,598 | 512 GB | 59.8 | 2,400 W |
| 4 台 | NT$838,660 | 512 GB | 13 | 960 W | |
| 4 張 | NT$1,150,719 | 288 GB | 51.7 | 1,200 W | |
| 8 張 | NT$1,248,238 | 384 GB | 33 | 2,400 W | |
| 4 張 | NT$2,437,964 | 384 GB | 63.8 | 2,400 W | |
| 4 張 | NT$2,730,520 | 320 GB | 67.2 | 1,200 W | |
| 8 張 | 暫無 | 384 GB | 41.3 | 3,600 W |
| 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 GB | 8 張 | NT$721,598 | 512 GB | 38.8 | 2,400 W |
| 4 台 | NT$838,660 | 512 GB | 7.6 | 960 W | |
| 8 張 | NT$2,301,438 | 576 GB | 32.9 | 2,400 W | |
| 8 張 | NT$4,875,929 | 768 GB | 41.7 | 4,800 W | |
| 8 張 | NT$5,461,040 | 640 GB | 44.3 | 2,400 W |
| 裝置 | 需要幾張 | 總價 | 總顯示記憶體 | 速度 t/s | 總功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB單台 512 GB | 2 台 | NT$1,146,331 | 1,024 GB | 13.2 | 960 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。
GeForce RTX 3090 + EPYC 雙路 DDR4
性價比GeForce RTX 5090 + EPYC 雙路 DDR5
旗艦2 × RTX PRO 6000 + EPYC 雙路 DDR5
超大模型Tesla V100 32GB + E5 雙路 DDR4
低價GeForce RTX 3090 + EPYC 雙路 DDR4
性價比GeForce RTX 5090 + EPYC 雙路 DDR5
旗艦4 × RTX PRO 6000 + EPYC 雙路 DDR5
超大模型4 × Tesla V100 32GB + E5 雙路 8 卡機
低價- 電源
- 內建 4 × 1,600 W 電源
- 含在準系統內
4 × GeForce RTX 5090 + EPYC 雙路 DDR5
旗艦4 × RTX PRO 6000 + EPYC 雙路 DDR5
超大模型部分購買連結是聯盟連結:透過它們購買時我們可能獲得佣金,你支付的價格不變。
本地部署 GLM 5.2 要注意什麼?
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。
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。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。
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
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192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)。
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192 -ngl 99 --cpu-moe
vLLM
- Linux
- NVIDIA
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。
mlx_lm.server --model mlx-community/GLM-5.2-4bitOllama
- 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 |
|---|---|---|---|
| 30B | 3B | 18.3 GB | |
| 106B | 12B | 73 GB | |
| 320B | 18B | 199.7 GB | |
| 744B | 40B | 467.3 GB |