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Puis-je faire tourner GLM-4.6V-Flash ?

GLM-4.6V-Flash de Z.ai demande environ 12 GB de RAM avec la quantisation 4 bits recommandée (5.5 GB à télécharger). Votre matériel est vérifié ci-dessous — instantanément, rien ne quitte votre navigateur. Comptez environ ~56 tok/s sur un NVIDIA RTX 3060 12GB.

Lecture des signaux matériels…

Notes pratiques

GLM-4.6V-Flash est un modèle vision-et-chat de 9B signé Z.ai, pensé pour ceux qui veulent un assistant local capable d'analyser réellement des images, pas seulement de lire du texte. En quantification 4-bit, il pèse environ 5.5 GB : il tient donc largement sur une carte 12 GB comme une RTX 3060, et entre sans problème dans la mémoire unifiée de n'importe quel Mac Apple Silicon correctement équipé. Comptez au minimum autour de 12 GB de RAM pour le charger confortablement. Si la place vous manque, une version 2-bit descend à environ 3.8 GB, mais vous sacrifiez de la qualité pour gagner cette marge.

À l'usage quotidien, il est rapide. Sur une RTX 3060, attendez-vous à environ 56 tokens par seconde en 4-bit, assez pour que les réponses défilent plus vite que la lecture, et une 4090 grimpe à environ 157 tok/s si vous en avez une. Un M-series Max tourne autour de 64 tok/s, tandis qu'en pur CPU sur DDR5 ça rampe à environ 9 tok/s, utilisable seulement si vous êtes patient. Le contexte de 128K est bien réel mais coûteux : le remplir pousse la mémoire totale vers 23.2 GB, bien au-delà de ce qu'encaisse une carte 12 GB. Gardez donc un contexte de travail modeste et misez sur les tâches de vision plutôt que sur d'énormes documents.

Face à ses cousins, Qwen 2.5 VL 7B est le point de comparaison évident côté vision et tient globalement bien la route, tandis que Qwen 3.5 9B reste le meilleur choix si vous voulez aussi du raisonnement en plus des images. La grande force de GLM-4.6V-Flash, c'est d'être un modèle multimodal vraiment compact qui tourne sur du matériel modeste sans faire d'histoires. La licence est MIT, ce qui signifie que vous êtes libre de l'utiliser commercialement et en production, sans aucune contrainte imposée par le fournisseur, un véritable atout face à beaucoup de modèles open-weight.

Caractéristiques

Paramètres9B
Fenêtre de contexte128K tokens
ÉditeurZ.ai
LicenceMIT
Sortie2025-12
Idéal pourVision, Chat

Taille selon la quantisation

QuantisationBits/poidsTéléchargementRAM min.Qualité
Q2_K3.353.8 GB8 GBPerte sensible
Q4_K_MRecommandée4.855.5 GB12 GBRecommandée
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBÉlevée
Q8_08.59.6 GB16 GBQuasi originale
F161618.0 GB24 GBOriginale

Les tailles sont estimées à partir du nombre de paramètres × bits par poids ; les builds GGUF réels varient légèrement. · Données mises à jour: 2026-06-11 · Comment nous calculons ces chiffres →

Mémoire nécessaire selon la longueur de contexte

ContexteCache KV (est.)Mémoire totale (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

Le cache KV grossit avec la longueur du contexte — un modèle qui tient à 4K peut manquer de mémoire à 32K. Les estimations supposent un cache FP16 avec grouped-query attention ; l'usage réel varie selon le runtime.

Vitesse estimée selon le matériel

MatérielBande passante~Vitesse
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 génération de tokens est limitée par la bande passante mémoire : tok/s ≈ bande passante × 0,85 ÷ taille du modèle en Q4. Les chiffres réels varient selon le runtime et la longueur du contexte.

Questions fréquentes