GLM-4.5V Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University 108B παράμετροι August 2025

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

43 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Radeon Instinct MI200

64 GB · IQ4_XS · 68.4 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

174 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν GLM-4.5V?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

43 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

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

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση: Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University
Τύπος οργανισμού: Industry,Academia
Χώρα: China
Δημοσιευμένο: 15 August 2025
Συγγραφείς: 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…

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Multimodal, Vision, Language, Video
Εργασία: Language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR)
Βασικό μοντέλο: GLM-4.5-Air

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι: 108B
Δεδομένα εκπαίδευσης: 2,013,265,900,000 tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 1.8 × 10²⁴ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Operation counting
Ρύθμιση υπολογιστών: 1.4 × 10²³ FLOP

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου: Open weights (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης: Unreleased
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: zai-org

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν GLM-4.5V

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν GLM-4.5V

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

Radeon Instinct MI200

Μνήμη που απαιτείται

54.2 GB

Ταχύτερος

174 tok/s

GLM-4.5V φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 108B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 43.

Το σημείο εισόδου είναι Radeon Instinct MI200, με χωρητικότητα μνήμης 64 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του IQ4_XS και παράγοντας περίπου 68.4 tokens ανά δευτερόλεπτο

Κορυφαία κατηγορία είναι B200, γεννά προσεγγιστικά 174 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

GLM-4.5V δημοσιεύθηκε από Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια August 2025. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, Video, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR).

Το σημείο εκκίνησής του ήταν ένα υπάρχον μοντέλο βάσης, GLM-4.5-Air. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.

Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση zai-org.

Πόσο γρήγορα τρέχει, και γιατί

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 97.6 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 41 τους

Η δαχτυλίτσα μίξης των ειδικών είναι ο λόγος που οι ταχύτητες εδώ φαίνονται υψηλές για τον αριθμό παραμέτρων. Μόνο μια μικρή κλάση διαβάζεται ανά token, αλλά όλο το πράγμα πρέπει να φορτωθεί.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 1.8 × 10²⁴ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 2,013,265,900,000 κωδικοί κειμένου

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για GLM-4.5V

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

01

Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει GLM-4.5V, χρειάζεστε γύρω 54.2 GB σε συμπίεση ενός IQ4_XS. Η Χωρητικότητα είναι η πύλη — μια κάρτα είτε την κρατά είτε δεν την κρατά.
02

Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. GLM-4.5V.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του IQ4_XS στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
04

Κατάταξη με βάση την απόδοση αντί για το φύλλο προδιαγραφών

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για GLM-4.5V. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 174 τοκ/σ.
05

Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του GLM-4.5V. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
06

Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για GLM-4.5V.

Απαντήσεις

GLM-4.5V — κοινές ερωτήσεις

GLM-4.5V— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

GLM-4.5V— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 105–279 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

GLM-4.5V— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Radeon Instinct MI200, με χωρητικότητα μνήμης 64 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της IQ4_XS χρησιμοποιώντας περίπου 54.2 GB, και παράγει περίπου 68.4 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 43.

GLM-4.5V— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 174 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 41.

GLM-4.5V— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 54.2 GB σε συμπίεση IQ4_XS, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

GLM-4.5V— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

GLM-4.5V— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 108B. 108 total, 12 B active. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

GLM-4.5V— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia.

GLM-4.5V— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε August 2025.

GLM-4.5V— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Multimodal, Vision, Language, Video, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, Visual question answering, Image captioning, Video description, Table tasks, Character recognition (OCR). Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.

GLM-4.5V— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση zai-org. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

GLM-4.5V— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.8 × 10²⁴ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

GLM-4.5V— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 17.3 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

GLM-4.5V— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 43. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI