GLM 5.3 本地部署需要多少显存?
看能跑的设备GLM 5.3 是 MoE 模型,总参数 744B,每 token 激活 40B。Q4 量化整机放显存需要 445GB;把专家放进系统内存后只需 41GB 显存 + 406GB 内存。能装下它的最便宜设备是 Mac Studio M3 Ultra 512GB,暂无二手价数据,预估 11.5 tokens/s。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 CMP 170HX 64GB (改装),预估 3 tokens/s。
GLM 5.3 版本信息
GLM 5.3 各量化与上下文的显存需求
8K 总显存MoE:总参数 744B 全部要驻留显存,速度按每 token 激活的 40B 算。
| 量化 | 权重体积GB | 8K 总显存GB | 32K 总显存GB | 128K 总显存GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 414.7估 | 445 | 532.7 | 883.7 |
| Q5_K_M | 502估 | 532.3 | 620 | 971 |
| Q8_0 | 771.2估 | 801.5 | 889.2 | 1,240.2 |
| FP16 | 1,508GGUF | 1,485.3 | 1,573.1 | 1,924.1 |
总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 1M 上下文上限的档位写「—」。
什么显卡能跑 GLM 5.3?
Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序| 设备 | 显存GB | 二手价 | 预估 t/s | 建议上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暂无挂牌 | 11.5 | 8K |
判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。
把专家放进内存后还能跑 GLM 5.3 的显卡
专家权重放系统内存,需要 ≥ 406 GB 内存;显存只放注意力层、共享专家和 KV cache,Q4 下最低 41 GB。速度受内存带宽限制(按 70 GB/s 估算),比整机放显存慢得多。
| 设备 | 显存GB | 二手价 | 需内存GB | 预估 t/s |
|---|---|---|---|---|
| 64 | ¥12,850 | 406 | 3.4 | |
| 64 | ¥18,500 | 406 | 3.4 | |
| 48 | ¥22,000 | 406 | 3.1 | |
| 48 | ¥25,500 | 406 | 3.3 | |
| 48 | ¥47,000 | 406 | 3.4 | |
| 72 | ¥62,000 | 406 | 3.4 | |
| 84 | ¥70,000 | 406 | 3.4 | |
| 96 | ¥118,500 | 406 | 3.5 | |
| 128 | — | 406 | 2.5 | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | — | 406 | 2.9 |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | — | 406 | 2.9 |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | — | 406 | 2.9 |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | — | 406 | 2.9 |
| 128 | — | 406 | 2.2 |
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 GLM 5.3
Ollama 库暂无官方标签。
llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。
llama-server -hf unsloth/GLM-5.3-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。
vllm serve zai-org/GLM-5.3
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
常见问题
GLM 5.3 需要多少显存?
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 GLM 5.3 约需 445GB 显存,留到 536GB 更稳。
哪张显卡最便宜能跑 GLM 5.3?
Mac Studio M3 Ultra 512GB,512GB 显存,预估 11.5 tokens/s;这台设备还没有二手价数据。
GLM 5.3 能用 Ollama 跑吗?
暂时不能,Ollama 库还没有它的官方标签;可以用 llama.cpp 加载 GGUF。