GLM-4.5V TPS kalkulátor

Otevřít váhy Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University 108B parametry August 2025

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

43 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 68.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

174 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit GLM-4.5V?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

43 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
174 tok/s 105–279 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný
174 tok/s 105–279 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
169 tok/s 101–270 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
153 tok/s 92–245 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.1 GB	Q5_K_M	Těsný
139 tok/s 84–223 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný
139 tok/s 84–223 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný
131 tok/s 78–209 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.1 GB	Q5_K_M	Těsný
111 tok/s 67–178 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	110.8 GB	Q8_0	Těsný
108 tok/s 65–173 · nízká důvěra	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	54.2 GB	IQ4_XS	Těsný
107 tok/s 64–170 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.8 GB	Q8_0	Těsný
107 tok/s 64–170 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	110.8 GB	Q8_0	Těsný
106 tok/s 64–170 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.6 GB	Q6_K	Těsný
106 tok/s 64–170 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	85.6 GB	Q6_K	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	H100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Oct 2022	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	H800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
102 tok/s 61–163 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný
97.6 tok/s 59–156 · nízká důvěra	A100 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Jun 2021	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
97.6 tok/s 59–156 · nízká důvěra	A800 PCIe 80 GB NVIDIA	80 GB	1,940 GB/s	Nov 2022	60.5 GB	Q4_K_M	Těsný
90.5 tok/s 54–145 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.8 GB	Q8_0	Těsný
90.5 tok/s 54–145 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	110.8 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University
Typ organizace: Industry,Academia
Země: China
Publikováno: 15 August 2025
Autoři: GLM-V Team: Wenyi Hong, Wenmeng Yu, Xiaotao Gu, Guo Wang, Guobing Gan, Haomiao Tang, Jiale Cheng, Ji Qi, Junhui Ji, Lihang Pan, Shuaiqi Duan, Weihan Wang, Yan Wang, Yean Cheng, Zehai He, Zhe Su, Zhen Yang, Ziyang Pan, Aohan Zeng, Baoxu Wang, Bin Chen, Boyan Shi, Changyu Pang, Chenhui Zhang, Da Yin, Fan Yang, Guoqing Chen, Jiazheng Xu, Jiale Zhu, Jiali Chen, Jing Chen, Jinhao Chen, Jinghao Lin, Jin…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Multimodal, Vision, Language, Video
Úkol: Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR)
Základní model: GLM-4.5-Air

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 108B
Výcviková data: 2,013,265,900,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 1.8 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting
Ladění výpočtů: 1.4 × 10²³ FLOP

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: zai-org

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží GLM-4.5V

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží GLM-4.5V

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Radeon Instinct MI200

Potřeba paměti

54.2 GB

Nejrychlejší

174 tok/s

GLM-4.5V dosahuje počtu parametrů 108B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 43.

Vstupní bod je Radeon Instinct MI200, s kapacitou VRAM 64 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 68.4 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 174 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

GLM-4.5V byl zveřejněn Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, v zemi zaznamenané jako China, během August 2025. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Academia.

funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR).

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, GLM-4.5-Air. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací zai-org.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 97.6 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 41 z nich

Směs expertů směrování je důvod, proč se zde rychlosti zdají vysoké pro počet parametrů. Jen malé procento je přečteno na token, ale celé to musí být načteno.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Trénink a původ

Trenovací běh spotřeboval asi 1.8 × 10²⁴ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 2,013,265,900,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro GLM-4.5V

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout GLM-4.5V, potřebující kolem 54.2 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. GLM-4.5V.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese IQ4_XS na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. GLM-4.5V. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 174 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě GLM-4.5V. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. GLM-4.5V.

Odpovědi

GLM-4.5V — běžné otázky

GLM-4.5V— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

GLM-4.5V— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 105–279 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

GLM-4.5V— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Radeon Instinct MI200, s kapacitou VRAM 64 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 54.2 GB, a produkuje přibližně 68.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 43.

GLM-4.5V— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 174 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 41.

GLM-4.5V— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 54.2 GB při kompresi IQ4_XS, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

GLM-4.5V— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

GLM-4.5V— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 108B. 108 total, 12 B active. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

GLM-4.5V— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry,Academia.

GLM-4.5V— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2025.

GLM-4.5V— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Multimodal, Vision, Language, Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

GLM-4.5V— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací zai-org. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

GLM-4.5V— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.8 × 10²⁴ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

GLM-4.5V— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 17.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

GLM-4.5V— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 43. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely