Família GLM · 320B de parâmetros

GLM 5.3 Flash 320B-A18B

GLM 5.3 Flash (Zhipu): MoE 320B/18B ativos, contexto de 128k, ~186 GB de VRAM em Q4. Multimodal para chat/código, da categoria de servidores multi-GPU.

🇨🇳 Zhipu AI·Licença MIT·Contexto 125k tokens·Data de lançamento 2026-08-27← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • MoE 320B/18B ativos: carro-chefe multimodal
  • Licença MIT permissiva
  • Contexto nativo de 128k
  • Chat multimodal / código / visão
Limitações que você deve conhecer
  • —Classe de servidor multi-GPU (~186 GB de VRAM em Q4)
  • —Pesos com acesso restrito no Hugging Face (aceitação necessária)
  • —Taxa de transferência moderada considerando o tamanho total
Arquitetura
MoE multimodal · 320B parâmetros totais / 18B ativos por token · contexto de 128k
Treinamento
Variante Flash do GLM 5.3 (Zhipu AI / THUDM), arquitetura Mixture-of-Experts multimodal. Licença MIT (família GLM).
Ideal para
Servidor multi-GPUCódigo e chat multimodaisMultilíngue zh / en

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$ollama pull glm-5.3-flash
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
186 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
227 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
342 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
640 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 416 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para GLM 5.3 Flash 320B-A18B?

Para executar GLM 5.3 Flash 320B-A18B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 186 GB de VRAM. Uma opção para comparar: BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900