01功能特性
优点
- MoE：总参数 320B，激活参数 18B；旗舰多模态模型
- MIT 许可（宽松）
- 128k 原生上下文
- 多模态聊天/代码/视觉
需了解的局限性
- —多 GPU 服务器级（Q4 下约需 186 GB 显存）
- —Hugging Face 上访问受限的模型权重（需接受条款）
- —由于总规模较大，吞吐量适中
架构
MoE 多模态 · 总参数 320B / 每 token 激活 18B · 上下文长度 128k
训练
GLM 5.3 的 Flash 版本（智谱 AI / THUDM），多模态混合专家架构。MIT 许可（GLM 系列）。
最适合的场景
多 GPU 服务器代码与多模态聊天多语言 zh / en
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。
$ollama pull glm-5.3-flash
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%
186 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
227 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
342 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
640 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 416 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行GLM 5.3 Flash 320B-A18B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行GLM 5.3 Flash 320B-A18B，大约需要186 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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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。