Posso rodar o GLM-4.6V-Flash?
O GLM-4.6V-Flash, da Z.ai, precisa de cerca de 12 GB de RAM na quantização recomendada de 4 bits (download de 5.5 GB). Seu hardware é verificado abaixo — na hora, nada sai do seu navegador. Espere cerca de ~56 tok/s em um NVIDIA RTX 3060 12GB.
Lendo os sinais do seu hardware…
Notas do mundo real
O GLM-4.6V-Flash é um modelo de visão e chat de 9B da Z.ai, voltado para quem quer um assistente local capaz de realmente olhar imagens, não só ler texto. Em quantização de 4-bit ele ocupa cerca de 5.5 GB, então cabe tranquilo numa placa de 12 GB como a RTX 3060 e entra na memória unificada de qualquer Mac com Apple Silicon razoavelmente equipado. O mínimo recomendado é por volta de 12 GB de RAM para carregá-lo com folga. Se você estiver apertado de espaço, uma build de 2-bit cai para uns 3.8 GB, mas aí você troca qualidade por essa margem.
No dia a dia ele parece rápido. Numa RTX 3060 dá para esperar cerca de 56 tokens por segundo em 4-bit, veloz o suficiente para as respostas passarem mais rápido que a leitura, e uma 4090 leva isso a uns 157 tok/s, se você tiver uma. Um M-series Max fica perto de 64 tok/s, enquanto CPU pura em DDR5 se arrasta a uns 9 tok/s, viável só se você tiver paciência. O contexto de 128K é real, mas caro: preenchê-lo empurra a memória total para perto de 23.2 GB, bem além do que uma placa de 12 GB comporta, então mantenha o contexto de trabalho enxuto e aposte em tarefas de visão em vez de documentos enormes.
Entre os concorrentes, o Qwen 2.5 VL 7B é o ponto de comparação óbvio no lado da visão e geralmente se sai bem, enquanto o Qwen 3.5 9B costuma ser a escolha mais forte se você também quer raciocínio junto com as imagens. O traço marcante do GLM-4.6V-Flash é ser um modelo multimodal genuinamente compacto, que roda em hardware modesto sem muita complicação. A licença é MIT, o que significa que você está livre para usá-lo comercialmente e em produção sem amarras do provedor, uma vantagem real diante de muitos lançamentos de pesos abertos.
Especificações
Tamanho por quantização
| Quantização | Bits/peso | Download | RAM mínima | Qualidade |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.8 GB | 8 GB | Perda perceptível |
| Q4_K_MRecomendada | 4.85 | 5.5 GB | 12 GB | Recomendada |
| Q5_K_M | 5.65 | 6.4 GB | 12 GB | Alta |
| Q8_0 | 8.5 | 9.6 GB | 16 GB | Quase original |
| F16 | 16 | 18.0 GB | 24 GB | Original |
Os tamanhos são estimativas de número de parâmetros × bits por peso; builds GGUF reais variam um pouco. · Dados atualizados: 2026-06-11 · Como calculamos esses números →
Memória necessária por tamanho de contexto
| Contexto | Cache KV (est.) | Memória 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 |
O cache KV cresce com o tamanho do contexto — um modelo que cabe em 4K pode ficar sem memória em 32K. As estimativas assumem cache em FP16 com grouped-query attention; o uso real varia conforme o runtime.
Velocidade estimada por hardware
| Hardware | Largura de banda | ~Velocidade |
|---|---|---|
| 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 |
A geração de tokens é limitada pela largura de banda da memória: tok/s ≈ largura de banda × 0,85 ÷ tamanho do modelo em Q4. Os números reais variam conforme o runtime e o tamanho do contexto.