GLM-5 TPS kalkulátor
Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..
Kiszámítva ehhez a MODElhez
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Melyik GPU képes futtatni GLM-5?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
0 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
A katalógusunkban nincs olyan GPU, amely képes lenne futtatni ezt a modellt ezekkel a beállításokkal.. |
|||||||
A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Z.ai (Zhipu AI)
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 17 February 2026
- Szerzők
- Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chengxing Xie, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao Zeng, Haoke Zhang, Haoran Wang, Huilong Chen, Jiajie Zhang, Jian Jiao, Jiaqi Guo, Jingsen Wang, Jingzhao Du, Jinzhu Wu, Kedong Wang, Lei Li, Lin Fan, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Mingming Zhao, Pengfan Du, Qian Dong, Rui…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 744B
- Képzési adatok
- tokens
"GLM-5 scales to 256 experts and reduces its layer count to 80 to minimize expert parallelism communication overhead. This results in a 744B parameter model"
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 6.8 × 10²⁴ FLOP
6 * 40B parameters * 28.5e12 tokens = 6.84e24 FLOP estimated
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Huawei Ascend 910C
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- zai-org
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Discretionary
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering
- Utoljára frissítve
- 8 April 2026
Mit jelentenek a számok
Ami szükséges a futtatásához
GLM-5 eléri a paraméterek számát 744B. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 0.
Mit jelent ez a modell
GLM-5 ki lett adva által Z.ai (Zhipu AI), az országban rögzítve mint China, alatt February 2026. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva zai-org.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 6.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve Huawei Ascend 910C. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: discretionary.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a GLM-5
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.
A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani GLM-5. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. GLM-5.
-
03
Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.
A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz.. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
-
04
Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.
A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a GLM-5. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött.
-
05
Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.
Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben GLM-5. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
-
06
Nézd meg a kártyát a másik oldalról.
Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. GLM-5.
Válaszok
GLM-5 — gyakori kérdések
GLM-5— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: a távolság minden egyes szám alatt. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
GLM-5— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
GLM-5— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 744B. "GLM-5 scales to 256 experts and reduces its layer count to 80 to minimize expert parallelism communication overhead. This results in a 744B parameter model". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
GLM-5— Ki készítette ezt?
Kiadta Z.ai (Zhipu AI), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
GLM-5— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2026.
GLM-5— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
GLM-5— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt zai-org. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
GLM-5— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.8 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve Huawei Ascend 910C. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
GLM-5— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 191.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
GLM-5— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 0. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
GLM-5— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?
Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..