هل يمكنني تشغيل GLM-4.6V-Flash؟
يحتاج GLM-4.6V-Flash من Z.ai إلى نحو 12 GB من RAM عند التكميم الموصى به بدقة 4 بت (تنزيل بحجم 5.5 GB). نفحص عتاد جهازك أدناه — فوراً، ولا شيء يغادر متصفحك. توقّع نحو ~56 tok/s على NVIDIA RTX 3060 12GB.
نقرأ مؤشرات عتاد جهازك…
ملاحظات من الواقع
نموذج GLM-4.6V-Flash هو نموذج رؤية ومحادثة بحجم 9B من Z.ai، موجّه لمن يريد مساعداً محلياً قادراً فعلاً على النظر إلى الصور لا قراءة النص وحده. عند التكميم بدقة 4-bit يبلغ حجمه نحو 5.5 GB، لذا يستقر بمساحة فائضة على بطاقة سعتها 12 GB مثل RTX 3060، ويتسع داخل الذاكرة الموحّدة لأي جهاز Apple Silicon Mac بمواصفات معقولة. الحد الأدنى الذي تريده هو نحو 12 GB من RAM لتحميله بأريحية. وإن كنت ضيّق المساحة، فإن نسخة 2-bit تنخفض إلى ما يقارب 3.8 GB، لكنك تضحّي بالجودة مقابل هذا الهامش.
في الاستخدام اليومي يبدو سريعاً. على RTX 3060 يمكنك توقّع نحو 56 رمزاً في الثانية عند 4-bit، وهي سرعة كافية لتدفّق الردود أسرع من سرعة القراءة، بينما ترفعها بطاقة 4090 إلى ما يقارب 157 tok/s إن توفّرت لديك. ويستقر معالج M-series Max قرب 64 tok/s، في حين يزحف المعالج المركزي الخالص على DDR5 بنحو 9 tok/s فقط، وهو صالح للاستخدام إن كنت صبوراً. أما سياق 128K فهو حقيقي لكنه مكلف: فملؤه يدفع إجمالي الذاكرة نحو 23.2 GB، أي أبعد بكثير مما تحتمله بطاقة 12 GB، لذا أبقِ سياق العمل متواضعاً واعتمد على مهام الرؤية بدل المستندات الضخمة.
في مواجهة أقرانه، يُعدّ Qwen 2.5 VL 7B نقطة المقارنة الواضحة على جانب الرؤية ويصمد جيداً عموماً، بينما يميل Qwen 3.5 9B إلى أن يكون الخيار الأقوى إن أردت الاستدلال إلى جانب الصور. أما السمة البارزة لـ GLM-4.6V-Flash فهي كونه نموذجاً متعدد الوسائط مدمجاً حقاً يعمل على عتاد متواضع دون عناء يُذكر. الرخصة هي MIT، ما يعني أنك حرّ في استخدامه تجارياً وفي الإنتاج دون أي قيود من المزوّد، وهذه ميزة حقيقية مقارنةً بكثير من الإصدارات مفتوحة الأوزان.
المواصفات
الحجم حسب التكميم
| التكميم | بت/وزن | حجم التنزيل | الحد الأدنى من RAM | الجودة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.8 GB | 8 GB | فقدان ملحوظ |
| Q4_K_Mموصى به | 4.85 | 5.5 GB | 12 GB | موصى به |
| Q5_K_M | 5.65 | 6.4 GB | 12 GB | عالية |
| Q8_0 | 8.5 | 9.6 GB | 16 GB | شبه أصلية |
| F16 | 16 | 18.0 GB | 24 GB | أصلية |
الأحجام تقديرات محسوبة من عدد المعاملات × عدد البتات لكل وزن؛ وتختلف نسخ GGUF الفعلية قليلاً. · آخر تحديث للبيانات: 2026-06-11 · كيف نحسب هذه الأرقام →
الذاكرة المطلوبة حسب طول السياق
| السياق | ذاكرة KV cache (تقديرياً) | إجمالي الذاكرة (Q4) |
|---|---|---|
| 4K رمز | ~0.6 GB | ~6.1 GB |
| 8K رمز | ~1.1 GB | ~6.6 GB |
| 32K رمز | ~4.4 GB | ~9.9 GB |
| 128K رمز | ~17.7 GB | ~23.2 GB |
تنمو ذاكرة KV cache مع طول السياق — فالنموذج الذي يتسع عند 4K قد تنفد ذاكرته عند 32K. التقديرات تفترض ذاكرة تخزين بدقة FP16 مع grouped-query attention؛ ويختلف الاستهلاك الفعلي حسب بيئة التشغيل.
السرعة التقديرية حسب العتاد
| العتاد | عرض النطاق | السرعة التقريبية |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~56 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~157 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~16 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~42 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~64 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~9 tok/s |
توليد الرموز محكوم بعرض نطاق الذاكرة: tok/s ≈ عرض النطاق × 0.85 ÷ حجم النموذج عند Q4. وتختلف الأرقام الفعلية حسب بيئة التشغيل وطول السياق.