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GLM-4.6V-Flash

zai-org · licence ouverte · sorti le 7 déc. 2025

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Score Arena—Pas encore de vote sur Arena
Taille10.3 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits6.2 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.128Ktokens, d'après la configuration du modèle

Où l'utiliser gratuitement

Aucun vote Arena pour l'instant

Arena n'a pas voté pour ce modèle. Il figure ici parce que c'est un petit modèle populaire sur la page Hugging Face officielle de son laboratoire (96K téléchargements par mois).

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU36 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU29 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU88 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU94 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU156 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU90 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU85 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU81 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU47 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU26 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU212 tok/s

Estimation en 4 bits avec un contexte de 32K et 64 GB de DDR5 pour le déchargement. Vitesse ≈ bande passante mémoire × 78 % ÷ données lues par token, plus un coût fixe par token, calibrée sur 44 tests llama.cpp réels ; erreur typique d'environ ±10 %. Comparer tous les GPU.

Mémoire GPU nécessaire

NiveauContexte de 8KContexte de 32KContexte de 128KQualité vs original
Q3_K_M6.1 GB7.1 GB11 GB+9.8% perte sensible
Q4_K_M7.2 GB8.2 GB12 GB+2.6% faible perte
Q5_K_M8.3 GB9.3 GB13 GB+0.9% très faible perte
Q6_K9.4 GB10 GB14 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_012 GB13 GB17 GB≈ 0% identique à l'original
F1622 GB23 GB27 GB≈ 0% identique à l'original

Poids + cache de contexte (d'après l'architecture du modèle) + runtime. Qualité : hausse de perplexity par rapport au modèle complet, d'après les tests llama.cpp, ajustée selon la taille du modèle. Simulez votre propre configuration.

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