01功能特性
优点
- MIT（允许商业用途）
- 原生支持 1M token 上下文
- MoE 40B激活参数：在大规模场景下具备最佳性能/推理效率比
- 多语言支持：中文/英文（高级）
需了解的局限性
- —总参数量753B：需多GPU服务器（H100/H200多卡）
- —无官方 Ollama 标签 —— 通过 HuggingFace 安装
- —不适用于消费级配置
架构
MoE · 总参数 753B / 激活参数 40B · 上下文长度 1M token
训练
GLM 5.2（智谱 / Z.ai）：GLM 5 的后继模型，采用具有 400 亿活跃参数的 MoE 架构，原生上下文长度为 100 万 tokens。采用 MIT 许可证，针对聊天、编程和多语言（中文 ↔ 英文）进行了优化。
最适合的场景
多 GPU 服务器多语言 zh / en超长上下文 1M
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : zai-org/GLM-5.2
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
437 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
535 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
806 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
1506 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 979 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行GLM 5.2 753B-A40B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行GLM 5.2 753B-A40B，大约需要437 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
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- 在线空间，终身可用
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- 30 天内退款
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。