GLM 5.2 如何本地部署?
GLM 5.2 是智谱 2026 年 6 月发布的 744B 旗舰 MoE,4-bit 约 466 GB,单卡和 128GB 整机都装不下。8 月的 GLM 5.3 用的是同一个底座,硬件需求几乎一样、能力更强,新部署直接用 5.3。还留着 5.2 的理由主要有两个:它能完全关掉思考,许可证是没有附加条款的 MIT。
GLM 5.2 模型信息
- 4-bit 最低显存468 GB · 8K
- 参数量744B
- 激活参数40B
- 上下文上限1M
- 架构
- MoE
- 专家卸载
- 14 GB 显存 + 455 GB 内存
- 许可证
- MIT
- 发布日期
- 2026年6月16日
- 厂商
- Z.ai / Zhipu AI
- Hugging Face 仓库
- zai-org/GLM-5.2
- GGUF 仓库
- unsloth/GLM-5.2-GGUF
- NVFP4 仓库(Blackwell)
- nvidia/GLM-5.2-NVFP4
- MLX 仓库(Apple)
- mlx-community/GLM-5.2-4bit
- 层数
- 78
- 隐藏维度
- 6,144
- KV 头
- 64
- 头维度
- 192
GLM 5.2 本地部署需要多少显存?
| 量化 | 权重体积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 |
详细计算规则可在数据方法页查看。
单卡能跑 GLM 5.2 吗?
不能,没有哪张显卡装得下它。即使压到 2-bit 也要约 254 GB,最大的 96GB 显卡还差一大截。单机唯一的例外是 512GB 内存的 Mac Studio M3 Ultra:2-bit、3-bit 能整个放进去,4-bit 则超过了 macOS 默认允许 GPU 使用的内存,要改一项系统设置调高上限才放得下。它每出一个字只读约 40B 参数,Mac 上跑 2-bit 每秒还能有三十多个 token,关掉思考做问答不算慢。只有显卡的话,出路是多卡,或者一张大卡配大内存服务器、把专家放进内存。
| 设备 | 价格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB整机 · 512 GB | ¥117,5504 条挂单 | 37 | 1M |
| 设备 | 价格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB整机 · 512 GB | ¥117,5504 条挂单 | 22.1 | 900K |
只列常见的显卡和整机,50B 以下和以上的模型各一组,按价格从低到高。
多卡跑 GLM 5.2 要几张显卡?
多卡配置和 GLM 5.3 通用,两者文件大小几乎一样。4-bit 要 8 张大显存卡,8 张 96GB 的 RTX PRO 6000 每秒约 42 个 token,8 张 80GB 的 A100 约 44:4-bit 加 32K 上下文约 470 GB,4 张 96GB 卡合起来的 384GB 装不下。只有 4 张就用 2-bit,速度反而更快。24GB、32GB 的消费卡插满 8 张也装不下 2-bit。4 台 DGX Spark 能装下 4-bit,但每秒只有 8 个左右;在这么慢的配置上,5.2 能完全关掉思考的好处就显出来了,短问答不用先等一大段推理。
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Instinct MI210单卡 64 GB | 8 张 | ¥147,992 | 512 GB | 59.8 | 2,400 W |
| 4 台 | ¥172,000 | 512 GB | 13 | 960 W | |
| 4 张 | ¥236,000 | 288 GB | 51.7 | 1,200 W | |
| 8 张 | ¥256,000 | 384 GB | 33 | 2,400 W | |
| 4 张 | ¥500,000 | 384 GB | 63.8 | 2,400 W | |
| 4 张 | ¥560,000 | 320 GB | 67.2 | 1,200 W | |
| 8 张 | 暂无 | 384 GB | 41.3 | 3,600 W |
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Instinct MI210单卡 64 GB | 8 张 | ¥147,992 | 512 GB | 38.8 | 2,400 W |
| 4 台 | ¥172,000 | 512 GB | 7.6 | 960 W | |
| 8 张 | ¥472,000 | 576 GB | 32.9 | 2,400 W | |
| 8 张 | ¥1,000,000 | 768 GB | 41.7 | 4,800 W | |
| 8 张 | ¥1,120,000 | 640 GB | 44.3 | 2,400 W |
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB单台 512 GB | 2 台 | ¥235,100 | 1,024 GB | 13.2 | 960 W |
Mac Studio 按台联机用雷电 5 线互连,要用 MLX 或 exo 跑,vLLM 不支持。详细计算规则可在数据方法页查看。
用整机跑 GLM 5.2 要什么配置?
把专家放进内存的配置也和 GLM 5.3 一样:2-bit 用 8 通道 DDR4 的二手服务器(插满 256GB)加一张 RTX 3090,约 14 tokens/s;12 通道 DDR5 服务器加 RTX PRO 6000 约 42。4-bit 只有后一套配得出来,约 23。在这种每秒十几到几十个字的机器上,能关思考的好处更明显:短问答不用先等一大段推理。
GeForce RTX 3090 + EPYC 双路 DDR4
性价比GeForce RTX 5090 + EPYC 双路 DDR5
旗舰2 × RTX PRO 6000 + EPYC 双路 DDR5
超大模型Tesla V100 32GB + E5 双路 DDR4
低价GeForce RTX 3090 + EPYC 双路 DDR4
性价比GeForce RTX 5090 + EPYC 双路 DDR5
旗舰4 × RTX PRO 6000 + EPYC 双路 DDR5
超大模型4 × Tesla V100 32GB + E5 双路 8 卡机
低价- 电源
- 自带 4 × 1,600 W 电源
- 含在准系统里
4 × GeForce RTX 5090 + EPYC 双路 DDR5
旗舰4 × RTX PRO 6000 + EPYC 双路 DDR5
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本地部署 GLM 5.2 要注意什么?
和 GLM 5.3 差在哪
官方说明 5.3 和 5.2 用同一个底座,提升全部来自后训练:复杂编程和长任务明显更强,智谱内部的编程测试提升 50%。参数、结构、文件大小几乎一样,从 5.2 换到 5.3 不用换硬件。
能关思考是它的长处
5.2 有不思考、High、Max 三档。关掉思考用
chat_template_kwargs传enable_thinking: false,llama.cpp 也可以直接加--reasoning off。5.3 的思考关不掉,只能在 low、high、max 之间调,所以要快速短答的服务,还用得上 5.2。许可证
5.2 是纯 MIT,官方特意写了不设地区限制。5.3 换成了自己的许可证,多了一条:营收规模极大的模型 API 服务商,商用前要先过智谱的安全审查。对个人和一般企业的自用部署,两版许可证没有实际差别。
llama.cpp 要 7 月下旬之后的版本
GLM 5 系列用的稀疏注意力要靠一个「索引器」挑出该看的内容,这个索引器到 2026 年 7 月 24 日才进 llama.cpp 主线(PR #25407)。更早的版本会忽略它,当初的 PR 明确说这样质量会打折扣。已经下载的 Unsloth GGUF 不用重下,升级 llama.cpp 就行。
启动命令
llama.cpp
- NVIDIA
- AMD
- Mac
- CPU
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192显存不够时加 --cpu-moe,把路由专家放进内存(约需 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 芯片
Mac 上先 pip install mlx-lm,这条命令会从 Hugging Face 下载 MLX 权重,并启动兼容 OpenAI 接口的服务。
mlx_lm.server --model mlx-community/GLM-5.2-4bitOllama
- Windows
- macOS
- Linux
Ollama 只有云端版 glm-5.2:cloud,在 Ollama 的服务器上跑,不在你自己的机器上运行。
量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法
GLM 家族的其他模型
| 模型 | 总参数 | 激活参数 | 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 |