Familia GLM · 744B de parámetros

GLM 5 744B-A40B

GLM 5 (744B/40B activos, Zhipu/THUDM): modelo insignia MoE con contexto de 128k, de clase servidor (HuggingFace), multilingüe zh/en. Lanzamiento en febrero de 2026.

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

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Contexto nativo de 128k
  • MoE eficiente (40B activos de un total de 744B)
  • Multilingüe, con puntos fuertes en zh / en
  • Licencia MIT permisiva
Limitaciones que debes conocer
  • —Hardware de servidor multi-GPU obligatorio (432 GB VRAM Q4)
  • —Gated en Hugging Face
  • —No disponible para alojamiento propio con Ollama fuera de :cloud
Arquitectura
Mixture of Experts · 744B parámetros totales / 40B activos · contexto de 128k
Entrenamiento
Familia GLM 5 de Zhipu AI / THUDM (Tsinghua). Modelo principal MoE de servidor, multilingüe zh/en.
Ideal para
Servidor multi-GPUMultilingüe zh / enTareas largas 128k

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.

$# HuggingFace : THUDM/glm-5
⚠
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
432 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
528 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
796 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
1488 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 967 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para GLM 5 744B-A40B?

Para ejecutar GLM 5 744B-A40B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 432 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.

Oferta actual: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
AmazonVer el precio →

¿Por qué esta elección? Nuestra ficha completa sobre GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →

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.

Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

¿Demasiado grande para tu máquina? El kit te da el modelo que cabe en tu VRAM

  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Reembolsado 30 j

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
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900