GLM-5 calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Quali GPU possono eseguire GLM-5?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Z.ai (Zhipu AI)
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 17 February 2026
- Autori
- 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…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 744B
- Dati di addestramento
- 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"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 6.8 × 10²⁴ FLOP
6 * 40B parameters * 28.5e12 tokens = 6.84e24 FLOP estimated
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Huawei Ascend 910C
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Hugging Face
- zai-org
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Discretionary
- Record fiducia
- Likely
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering
- Ultimo aggiornamento
- 8 April 2026
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
GLM-5 raggiunge un conteggio di parametri di 744B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 0.
Cosa è questo modello
GLM-5 è stato pubblicato da Z.ai (Zhipu AI), nel paese registrato come China, durante February 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione zai-org.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 6.8 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Huawei Ascend 910C. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: discretionary.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per GLM-5
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa
La tabella elenca ogni card in grado di contenere GLM-5. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
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02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. GLM-5.
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03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per GLM-5. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di GLM-5. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
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06
Controlla la GPU dall'altro lato
Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. GLM-5.
Risposte
GLM-5 — domande comuni
GLM-5— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
GLM-5— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
GLM-5— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 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". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
GLM-5— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Z.ai (Zhipu AI), basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
GLM-5— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2026.
GLM-5— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
GLM-5— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione zai-org. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
GLM-5— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 6.8 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Huawei Ascend 910C. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
GLM-5— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 191.6 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
GLM-5— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
GLM-5— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.