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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

Parâmetros9B
Janela de contexto128K tokens
FornecedorZ.ai
LicençaMIT
Lançamento2025-12
Ideal paraVisão, Chat

Tamanho por quantização

QuantizaçãoBits/pesoDownloadRAM mínimaQualidade
Q2_K3.353.8 GB8 GBPerda perceptível
Q4_K_MRecomendada4.855.5 GB12 GBRecomendada
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBAlta
Q8_08.59.6 GB16 GBQuase original
F161618.0 GB24 GBOriginal

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

ContextoCache 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

HardwareLargura de banda~Velocidade
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

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.

Perguntas frequentes

Requisitos de sistema do GLM-4.6V-Flash — Posso rodar localmente?