GLM-4.5 TPS-rekenmachine
Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..
Bereken voor dit model
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Kleinste kaart die past
Radeon Instinct MI325X
256 GB · Q4_K_M · 12.9 tok/s
Snelste kaart
B300
17.0 tok/s · 288 GB
Welke GPU's kunnen draaien GLM-4.5?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
4 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
17.0
tok/s
10–27 · lage vertrouwen |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 256.8 GB | Q5_K_M | Krap |
|
13.6
tok/s
8–22 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 256.8 GB | Q5_K_M | Krap |
|
13.6
tok/s
8–22 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 256.8 GB | Q5_K_M | Krap |
|
12.9
tok/s
8–21 · lage vertrouwen |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 215.5 GB | Q4_K_M | Krap |
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University
- Organisatietype
- Industry,Academia
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 5 August 2025
- Auteurs
- Bin Chen, Chengxing Xie, Cunxiang Wang, Da Yin, Hao Zeng, Jiajie Zhang, Kedong Wang, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Rui Lu, Shulin Cao, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Yao Wei, Yean Cheng, Yifan An, Yilin Niu, Yuanhao Wen, Yushi Bai, Zhengxiao Du, Zihan Wang (汪子涵), Zilin Zhu
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 355B
- Training gegevens
- 23,100,000,000,000 tokens
- Batchgrootte
- 64,000,000
355 billion total parameters with 32 billion active parameters
23T tokens
"We used a batch size warmup strategy, where the batch size was gradually increased from 16M tokens to 64M tokens in the training of the first 500B token"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 4.4 × 10²⁴ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
(6 FLOP/token/parameter) * (23T tokens) * (32B active parameters) = 4.42e24 FLOP
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- Unreleased
- Hugging Face
- zai-org
MIT license https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5 Apache 2.0 (Inference code) https://github.com/zai-org/GLM-4.5?tab=readme-ov-file
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Discretionary
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models
- Laatst bijgewerkt
- 30 December 2025
De extremen
De tien snelste GPU's die draaien GLM-4.5
Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..
De kleinste GPU's die nog steeds draaien GLM-4.5
De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..
Wat de cijfers betekenen
De hardwarekant
Minimum kaart
Radeon Instinct MI325X
Geheugen nodig
215.5 GB
Snelste
17.0 tok/s
GLM-4.5 bereikt een parameter telling van 355B. Dat is meer dan wat enige enkele grafische kaart bevat. Het draaien ervan betekent ofwel het splitsen over meerdere kaarten of het huren van hardware die voor de klus is gebouwd, en elke kaart die het alleen kan vasthouden, is een datacenteronderdeel. Het aantal dat kan: 4.
Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Radeon Instinct MI325X, met een geheugen capaciteit van 256 GB, het draaien ervan met een compressie van Q4_K_M en produceren rond 12.9 tokens per seconde
Top van het assortiment is B300, genereren ongeveer 17.0 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.
Wat dit model is
GLM-4.5 werd gepubliceerd door Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, in het land geregistreerd als China, tijdens August 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning.
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is. Op Hugging Face is het gepubliceerd onder de organisatie zai-org.
Wat bepaalt de snelheid
Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 13.6 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 4 van hen
Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.
Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.
Training en herkomst
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 4.4 × 10²⁴ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 23,100,000,000,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: discretionary.
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor GLM-4.5
De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..
-
01
Begin vanuit de geheugen kolom
Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van GLM-4.5, ongeveer nodig 215.5 GB bij een compressie van Q4_K_M. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
-
02
Bepaal hoe lang je gesprekken duren
Het gesprek verbruikt ook geheugen en groeit naarmate het vordert. Stel de schuifregelaar in op de lengte die je verwacht, want bij lange CONTEXT kan een KAART die korte vragen gemakkelijk afhandelt, verworpen worden door GLM-4.5.
-
03
Stel een kwaliteitsvloer in
Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q4_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
-
04
Sorteer op snelheid
De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. GLM-4.5. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B300, bij 17.0 tok/s
-
05
Kijk naar de speling, niet alleen naar de pasvorm.
Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van GLM-4.5. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
-
06
Open de kaart die je hebt gekozen.
Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor GLM-4.5.
Antwoorden
GLM-4.5 — veelgestelde vragen
GLM-4.5— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 42.7 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
GLM-4.5— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 4. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
GLM-4.5— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?
Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 2. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
GLM-4.5— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?
Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 10–27 tok/s op B300. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
GLM-4.5— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Radeon Instinct MI325X, met een geheugen capaciteit van 256 GB. Het draait het model op een compressie van Q4_K_M ongeveer 215.5 GB, en produceert ongeveer 12.9 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 4.
GLM-4.5— hoe snel is het op een GPU?
Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B300, ongeveer 17.0 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 4.
GLM-4.5— hoeveel VRAM heeft het nodig?
Het heeft ongeveer 215.5 GB bij een compressie van Q4_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.
GLM-4.5— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
GLM-4.5— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 355B. 355 billion total parameters with 32 billion active parameters. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
GLM-4.5— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.
GLM-4.5— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2025.
GLM-4.5— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Question answering, Code generation, Quantitative reasoning. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
GLM-4.5— waar kan ik het downloaden?
Zijn gewichten zijn gepubliceerd op Hugging Face, onder de organisatie zai-org. Wij hosten geen modelbestanden - deze site berekent welke hardware nodig is om ze te draaien.
GLM-4.5— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.4 × 10²⁴ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.