GLM-5.2 calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa con respecto a este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una solicitud única, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
¿Qué GPUs pueden ejecutar? GLM-5.2?
Configura las entradas, lee la respuesta.
Una conversación más larga necesita más memoria, lo que puede hacer que este modelo no quepa en tarjetas más pequeñas..
Oculta las tarjetas que solo encajarían en el modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| necesidades | Cuantización | Ajustado | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones. |
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Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantización. El rendimiento real varía con el tiempo de ejecución de la inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado más que cómo se ejecuta, un contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo se publicó?
- Organización
- Z.ai (Zhipu AI)
- Tipo de organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 16 June 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuánta data fue entrenada. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta a una GPU dada.
- Parámetros
- 744B
- Espacio entrenado
- tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- zai-org
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Modelo/modelos siempre significa modelos de IA. Ejecutar/ejecutando significa ejecutar un modelo de IA. Si solo obtienes la palabra ejecutar, es probable que provenga de una frase dividida, como qué modelo de IA puede ejecutar la GPU. no cabe/no encajará significa que el modelo de IA no cabe en la VRAM de la GPU. apretado = apenas ejecutable, cómodo = se ejecuta fácilmente con margen.
- Confident
Fuentes
Dónde proviene este registro y cuándo se verificó por última vez.
- Referencia
- GLM-5.2: Built for Long-Horizon Tasks
- Última actualización
- 10 July 2026
Qué significan los números
Lo que se necesita para ejecutar este modelo
At 744B parameters, GLM-5.2 is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Acerca de este modelo
GLM-5.2 was published by Z.ai (Zhipu AI), in China, in June 2026. industry is the category the publisher falls under.
Funciona en Español y se registra como modelado/generación de lenguaje.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached. It is published under the zai-org organisation on Hugging Face.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para GLM-5.2
La tabla anterior ya ha evaluado cada tarjeta cuya especificación tenemos contra este modelo. Llegar a tu respuesta lleva seis pasos..
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01
Lee primero la cifra de memoria
Look at what GLM-5.2 actually needs. No amount of processing power compensates for a card that cannot hold it.
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02
Establecer la longitud del contexto en la que trabajaré
Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason GLM-5.2 stops fitting a card that seemed fine.
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03
Decide cuánto compresión aceptarás.
The quantisation column varies by card, because a bigger card holds a more accurate copy of GLM-5.2. Set a floor to hold the comparison at one level.
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04
Compara TPS, no especificaciones.
The speed ordering for GLM-5.2 is effectively an ordering by memory bandwidth.
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05
Verifica el veredicto de compatibilidad antes de comprar.
The fit column separates cards that just manage GLM-5.2 from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.
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06
Abre la tarjeta en la que has decidido.
Every card name links to its own page, which runs the same calculation across the whole model catalogue. Worth a look before buying for GLM-5.2 alone — a card is usually bought for more than one model.
Respuestas
GLM-5.2 — Preguntas comunes
Can I run GLM-5.2 if it does not fit in my GPU?
Only by offloading, which is usually a false economy: the part in system memory drags the whole thing down — the nearest miss we calculate is short by 191.6 GB. Our figures for GLM-5.2 assume it is fully resident.
Would two GPUs run GLM-5.2 faster?
Two cards buy memory rather than speed. That matters for GLM-5.2 only if one card cannot hold it — 0 can, so a second adds little.
Why does the quantisation differ between cards for GLM-5.2?
A larger card holds a more accurate copy. Across the cards that run GLM-5.2, 1 compression levels are used; the floor control above pins it to one.
How accurate are these GLM-5.2 speed estimates?
Every figure is derived from memory bandwidth and model size, not benchmarked. That is why each is published as a range such as the range beneath each figure rather than a single number.
Is GLM-5.2 open source?
Its weights are published, so GLM-5.2 can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does GLM-5.2 have?
GLM-5.2 has 744B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created GLM-5.2?
GLM-5.2 was published by Z.ai (Zhipu AI), based in China, categorised as industry.
When was GLM-5.2 released?
GLM-5.2 was published in June 2026.
What is GLM-5.2 used for?
GLM-5.2 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download GLM-5.2?
Its weights are published under the zai-org organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
El otro camino
¿Viéndolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya tienes una tarjeta y quieres saber todo lo que puede ejecutar., iniciar desde el hardware.