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GLM-4-9B-0414

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

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Taille9.4 Bparamètres
Téléchargement en 4 bits5.7 GBpoids seuls, Q4_K_M
Contexte max.32Ktokens, 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 (12K téléchargements par mois).

Vitesse sur du matériel courant

MatérielMémoire GPUÇa tient ?Vitesse
RTX 3060 12 GB12 GBTient dans le GPU38 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBTient dans le GPU31 tok/s
RTX 309024 GBTient dans le GPU94 tok/s
RTX 409024 GBTient dans le GPU100 tok/s
RTX 509032 GBTient dans le GPU166 tok/s
RX 7900 XTX24 GBTient dans le GPU96 tok/s
2 × RTX 309048 GBTient dans le GPU91 tok/s
4 × RTX 309096 GBTient dans le GPU86 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBTient dans le GPU50 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBTient dans le GPU28 tok/s
8 × H100 SXM640 GBTient dans le GPU224 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 32KQualité vs original
Q3_K_M5.6 GB6.6 GB+10.1% perte sensible
Q4_K_M6.6 GB7.6 GB+2.7% faible perte
Q5_K_M7.6 GB8.6 GB+0.9% très faible perte
Q6_K8.6 GB9.7 GB+0.3% quasi sans perte
Q8_011 GB12 GB≈ 0% identique à l'original
F1620 GB21 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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