Familia GLM · 7B de parámetros

GLM 5.3 7B

GLM 5.3 (Zhipu): modelo denso de 7B especializado en código y razonamiento, contexto de 128k, ~4,1 GB de VRAM en Q4. Ligero, funciona en GPU de 6-8 GB, licencia MIT.

🇨🇳 Zhipu AI·Licencia MIT·Contexto 125k tokens·Fecha de lanzamiento 2026-08← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Denso 7B: cabe en una GPU de 6 a 8 GB en Q4 (~4,1 GB)
  • Especializado en código y razonamiento
  • Licencia MIT permisiva
  • Contexto nativo de 128k
Limitaciones que debes conocer
  • —Pesos con acceso restringido en Hugging Face (se requiere aceptación)
  • —Modelo 7B: por detrás de los modelos insignia de mayor tamaño para programación
Arquitectura
Transformer denso · 7B parámetros · 128k de contexto · código y razonamiento
Entrenamiento
GLM 5.3 de Zhipu AI / THUDM en variante densa 7B, orientado a generación de código y razonamiento. Licencia MIT (familia GLM).
Ideal para
Completado de códigoRazonamiento localGPU de 6 a 8 GB

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama pull glm-5.3
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
4.1 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
5 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
7 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
14 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 9 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para GLM 5.3 7B?

Para ejecutar GLM 5.3 7B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 4.1 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

Oferta actual: RTX 5060 Ti 16 GB
AmazonVer el precio →Materiel.netVer el precio →DartyVer el precio →

Enlaces de afiliados — posible comisión sin coste adicional para ti, recomendación independiente. Como socio de Amazon, QuelLLM obtiene un beneficio de las compras que cumplen las condiciones requeridas.

Cuando te desplazas: GLM 5.3 7B también funciona en un Portátil RTX (16 GB de VRAM) →

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900