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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
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

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。

闲鱼
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22.1900K

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。

闲鱼
设备需要几张总价总显存速度 t/s总功耗
Instinct MI210单卡 64 GB8 张¥147,992512 GB38.82,400 W
DGX Spark 128GB单台 128 GB4 台¥172,000512 GB7.6960 W
RTX PRO 5000 72GB单卡 72 GB8 张¥472,000576 GB32.92,400 W
RTX PRO 6000单卡 96 GB8 张¥1,000,000768 GB41.74,800 W
A100 80GB PCIe单卡 80 GB8 张¥1,120,000640 GB44.32,400 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。

闲鱼

Tesla V100 32GB + E5 双路 DDR4

低价
出字速度5.2t/s
内存带宽137GB/s
显卡
Tesla V100 32GB3 / 78 层专家放进 32 GB 显存
¥4,200
内存
512 GB DDR4-213316 条 × 32 GB
¥15,984
CPU
2 × Intel Xeon E5-2680 v4共 28 核 56 线程 · 8 通道
¥160
主板
Supermicro X10DRi16 个内存插槽
¥1,204
电源
海盗船 RM750e750 W
¥999
整机参考价¥22,547

GeForce RTX 3090 + EPYC 双路 DDR4

性价比
出字速度11.1t/s
内存带宽341GB/s
显卡
GeForce RTX 30902 / 78 层专家放进 24 GB 显存
¥8,500
内存
512 GB DDR4-266616 条 × 32 GB
¥22,480
CPU
2 × AMD EPYC 7532共 64 核 128 线程 · 16 通道
¥3,479
主板
Supermicro H12DSi-N616 个内存插槽
¥7,360
电源
海盗船 RM1200x SHIFT1,200 W
¥1,799
整机参考价¥43,619

GeForce RTX 5090 + EPYC 双路 DDR5

旗舰
出字速度26t/s
内存带宽922GB/s
显卡
GeForce RTX 50903 / 78 层专家放进 32 GB 显存
¥51,999
内存
768 GB DDR5-480024 条 × 32 GB
¥156,000
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 线程 · 24 通道
¥24,490
主板
Gigabyte MZ73-LM024 个内存插槽
¥8,699
电源
海韵 PRIME PX-16001,600 W
¥3,200
整机参考价¥244,388

4 × RTX PRO 6000 + EPYC 双路 DDR5

超大模型
出字速度39.3t/s
内存带宽922GB/s
显卡
4 × RTX PRO 600067 / 78 层专家放进 384 GB 显存
¥500,000
内存
384 GB DDR5-480024 条 × 16 GB
¥84,000
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 线程 · 24 通道
¥24,490
主板
Gigabyte MZ73-LM024 个内存插槽
¥8,699
电源
2 × 海韵 PRIME PX-22004,400 W
¥7,998
整机参考价¥625,187

详细计算规则可在数据方法页查看。

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本地部署 GLM 5.2 要注意什么?

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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
全部放进显存
终端
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:Q4_K_M -c 8192
专家卸载

显存不够时加 --cpu-moe,把路由专家放进内存(约需 455 GB)。

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

vLLM

  • Linux
  • NVIDIA

运行前请按部署指南准备适配的运行环境与硬件。

终端
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。

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

Ollama

  • 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
GLM 4.7 FlashMoE30B3B18.3 GB
GLM 4.5 AirMoE106B12B73 GB
GLM 5.3 FlashMoE320B18B199.7 GB
GLM 5.3MoE744B40B467.3 GB

关于 GLM