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¿Puedo ejecutar GLM-4.6V-Flash?

GLM-4.6V-Flash, de Z.ai, necesita alrededor de 12 GB de RAM con la cuantización recomendada de 4 bits (descarga de 5.5 GB). Tu hardware se comprueba abajo — al instante, nada sale de tu navegador. Espera alrededor de ~56 tok/s en un NVIDIA RTX 3060 12GB.

Leyendo las señales de tu hardware…

Notas del mundo real

GLM-4.6V-Flash es un modelo de 9B de visión y chat de Z.ai, pensado para quien quiere un asistente local que realmente pueda mirar imágenes, no solo leer texto. En cuantización de 4 bits ocupa unos 5.5 GB, así que entra sin apuros en una tarjeta de 12 GB como una RTX 3060 y cabe en la memoria unificada de cualquier Mac con Apple Silicon de especificaciones razonables. El mínimo recomendable ronda los 12 GB de RAM para cargarlo con holgura. Si vas justo de espacio, una versión de 2 bits baja a unos 3.8 GB, aunque sacrificas calidad a cambio de ese margen.

En el uso diario se siente ágil. En una RTX 3060 puedes esperar alrededor de 56 tokens por segundo a 4 bits, lo bastante rápido para que las respuestas fluyan más deprisa de lo que lees, y una 4090 lo lleva a unos 157 tok/s si dispones de una. Un M-series Max se sitúa cerca de los 64 tok/s, mientras que la CPU pura sobre DDR5 se arrastra a unos 9 tok/s, usable solo si tienes paciencia. El contexto de 128K es real pero costoso: llenarlo empuja la memoria total hacia los 23.2 GB, muy por encima de lo que cabe en una tarjeta de 12 GB, así que mantén el contexto de trabajo moderado y apóyate en tareas de visión en lugar de documentos enormes.

Frente a sus parientes, Qwen 2.5 VL 7B es el punto de comparación obvio en el apartado de visión y por lo general aguanta bien, mientras que Qwen 3.5 9B suele ser la mejor opción si además quieres razonamiento junto a las imágenes. El rasgo distintivo de GLM-4.6V-Flash es ser un modelo multimodal genuinamente compacto que corre en hardware modesto sin demasiadas complicaciones. La licencia es MIT, lo que significa que puedes usarlo libremente con fines comerciales y en producción, sin condiciones del proveedor, una ventaja real frente a muchos lanzamientos de pesos abiertos.

Especificaciones

Parámetros9B
Ventana de contexto128K tokens
ProveedorZ.ai
LicenciaMIT
Lanzamiento2025-12
Ideal paraVisión, Chat

Tamaño por cuantización

CuantizaciónBits/pesoDescargaRAM mínimaCalidad
Q2_K3.353.8 GB8 GBPérdida notable
Q4_K_MRecomendada4.855.5 GB12 GBRecomendada
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBAlta
Q8_08.59.6 GB16 GBCasi original
F161618.0 GB24 GBOriginal

Los tamaños son estimaciones de número de parámetros × bits por peso; las builds GGUF reales varían un poco. · Datos actualizados: 2026-06-11 · Cómo calculamos estos números →

Memoria necesaria según la longitud de contexto

ContextoCaché KV (est.)Memoria total (Q4)
4K tokens~0.6 GB~6.1 GB
8K tokens~1.1 GB~6.6 GB
32K tokens~4.4 GB~9.9 GB
128K tokens~17.7 GB~23.2 GB

La caché KV crece con la longitud del contexto — un modelo que cabe a 4K puede quedarse sin memoria a 32K. Las estimaciones asumen una caché en FP16 con grouped-query attention; el uso real varía según el runtime.

Velocidad estimada según el hardware

HardwareAncho de banda~Velocidad
NVIDIA RTX 3060 12GB360 GB/s~56 tok/s
NVIDIA RTX 4090 24GB1008 GB/s~157 tok/s
Apple M-series (base)100 GB/s~16 tok/s
Apple M-series Pro270 GB/s~42 tok/s
Apple M-series Max410 GB/s~64 tok/s
CPU only (dual-channel DDR5)60 GB/s~9 tok/s

La generación de tokens está limitada por el ancho de banda de la memoria: tok/s ≈ ancho de banda × 0,85 ÷ tamaño del modelo en Q4. Las cifras reales varían según el runtime y la longitud del contexto.

Preguntas frecuentes

Requisitos de sistema de GLM-4.6V-Flash — ¿Puedo ejecutarlo en local?