Могу ли я запустить GLM-4.6V-Flash?
Модели GLM-4.6V-Flash от Z.ai нужно около 12 GB RAM при рекомендуемой 4-битной квантизации (загрузка 5.5 GB). Проверка вашего железа — ниже: мгновенно, ничего не покидает ваш браузер. Ожидайте примерно ~56 tok/s на NVIDIA RTX 3060 12GB.
Считываем характеристики вашего железа…
Заметки из практики
GLM-4.6V-Flash — это модель на 9B от Z.ai, работающая и с изображениями, и с текстом; она для тех, кому нужен локальный ассистент, который реально умеет смотреть на картинки, а не только читать текст. В 4-битной квантизации она весит около 5.5 GB, поэтому свободно помещается на 12 GB карту вроде RTX 3060 с запасом и укладывается в единую память любого Mac на Apple Silicon с разумной конфигурацией. Чтобы загрузить её без проблем, желательно иметь хотя бы около 12 GB RAM. Если со свободным местом туго, 2-битная сборка опускается примерно до 3.8 GB, но за этот запас вы расплачиваетесь качеством.
В повседневной работе она ощущается шустрой. На RTX 3060 в 4-бит можно рассчитывать примерно на 56 tok/s — этого достаточно, чтобы ответы выводились быстрее, чем вы успеваете читать, а 4090, если он у вас есть, разгоняет это до примерно 157 tok/s. M-серия Max держится около 64 tok/s, тогда как чистый CPU на DDR5 еле ползёт на уровне около 9 tok/s — годится, только если вы терпеливы. Контекст в 128K настоящий, но дорогой: его заполнение поднимает общий объём памяти к 23.2 GB, что заметно выше того, что вмещает 12 GB карта, так что держите рабочий контекст скромным и опирайтесь на задачи с изображениями, а не на огромные документы.
Среди родственных моделей Qwen 2.5 VL 7B — очевидная точка сравнения по части зрения, и она в целом держится хорошо, тогда как родственная модель Qwen обычно оказывается более сильным выбором, если вам помимо изображений нужны ещё и рассуждения. Главная сильная сторона GLM-4.6V-Flash в том, что это по-настоящему компактная мультимодальная модель, которая без особых хлопот работает на скромном железе. Лицензия — MIT, а значит вы вправе использовать её в коммерческих целях и в продакшене без каких-либо ограничений со стороны провайдера, что является реальным преимуществом перед многими релизами с открытыми весами.
Характеристики
Размер по квантизации
| Квантизация | Бит/вес | Загрузка | Мин. RAM | Качество |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 3.8 GB | 8 GB | Заметная потеря |
| Q4_K_MРекомендуется | 4.85 | 5.5 GB | 12 GB | Рекомендуется |
| Q5_K_M | 5.65 | 6.4 GB | 12 GB | Высокое |
| Q8_0 | 8.5 | 9.6 GB | 16 GB | Почти оригинал |
| F16 | 16 | 18.0 GB | 24 GB | Оригинал |
Размеры рассчитаны как число параметров × бит на вес; реальные сборки GGUF немного отличаются. · Данные обновлены: 2026-06-11 · Как мы считаем эти цифры →
Память в зависимости от длины контекста
| Контекст | KV-кэш (оценка) | Всего памяти (Q4) |
|---|---|---|
| 4K токенов | ~0.6 GB | ~6.1 GB |
| 8K токенов | ~1.1 GB | ~6.6 GB |
| 32K токенов | ~4.4 GB | ~9.9 GB |
| 128K токенов | ~17.7 GB | ~23.2 GB |
KV-кэш растёт вместе с длиной контекста — модель, которая помещается при 4K, может упереться в нехватку памяти при 32K. Оценки предполагают FP16-кэш с grouped-query attention; реальное потребление зависит от рантайма.
Оценка скорости по железу
| Железо | Пропускная способность | ~Скорость |
|---|---|---|
| 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 |
Генерация токенов упирается в пропускную способность памяти: tok/s ≈ пропускная способность × 0,85 ÷ размер модели при Q4. Реальные цифры зависят от рантайма и длины контекста.