Familie GLM · 320Mrd. Parameter

GLM 5.3 Flash 320B-A18B

GLM 5.3 Flash (Zhipu): MoE mit 320B Parametern insgesamt und 18B aktiven Parametern, 128k Kontext, ~186 GB VRAM bei Q4. Multimodaler Chat/Code, für Multi-GPU-Server ausgelegt.

🇨🇳 Zhipu AI·Lizenz MIT·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum 2026-08-27← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • MoE 320B/18B aktiv: multimodales Flaggschiff
  • Permissive MIT-Lizenz
  • Nativer Kontext: 128k
  • Multimodaler Chat / Code / Vision
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Serverklasse mit mehreren GPUs (~186 GB VRAM in Q4)
  • —Modellgewichte mit Zugangsbeschränkung auf Hugging Face (Zustimmung erforderlich)
  • —Moderater Durchsatz angesichts der Gesamtgröße
Architektur
Multimodales MoE · 320 Milliarden Parameter insgesamt / 18 Milliarden aktive Parameter pro Token · Kontextfenster von 128k Tokens
Training
Flash-Variante von GLM 5.3 (Zhipu AI / THUDM), multimodale Mixture-of-Experts-Architektur. Lizenz MIT (GLM-Familie)
Ideal für
Multi-GPU-ServerCode & multimodaler ChatMehrsprachig zh / en

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama pull glm-5.3-flash
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
186 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
227 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
342 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
640 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 416 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für GLM 5.3 Flash 320B-A18B?

Um GLM 5.3 Flash 320B-A18B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 186 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~9t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~14t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900