Família GLM · 744B de parâmetros

GLM 5 744B-A40B

GLM 5 (744B/40B ativos, Zhipu/THUDM): MoE topo de linha com contexto de 128k, classe servidor (HuggingFace), multilíngue zh/en. Lançamento em fevereiro de 2026.

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

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Contexto nativo de 128k
  • MoE ativo eficiente (40B de um total de 744B)
  • Multilíngue, com bom desempenho em zh / en
  • Licença MIT permissiva
Limitações que você deve conhecer
  • —Hardware de servidor com múltiplos GPUs obrigatório (432 GB de VRAM Q4)
  • —Acesso restrito no Hugging Face
  • —Não disponível no Ollama auto-hospedado, exceto via :cloud
Arquitetura
Mistura de Especialistas · 744B de parâmetros totais / 40B ativos · contexto de 128k
Treinamento
Família GLM 5 da Zhipu AI / THUDM (Tsinghua). Modelo principal MoE de classe servidor, multilíngue zh/en.
Ideal para
Servidor multi-GPUMultilíngue zh / enTarefas longas 128k

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.

$# HuggingFace : THUDM/glm-5
⚠
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
432 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
528 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
796 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
1488 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 967 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para GLM 5 744B-A40B?

Para executar GLM 5 744B-A40B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 432 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (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
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900