← Все моделиПРОВЕРКА МОДЕЛИ

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

Параметры9B
Контекстное окно128K токенов
РазработчикZ.ai
ЛицензияMIT
Дата выхода2025-12
Лучше всего дляИзображения, Чат

Размер по квантизации

КвантизацияБит/весЗагрузкаМин. RAMКачество
Q2_K3.353.8 GB8 GBЗаметная потеря
Q4_K_MРекомендуется4.855.5 GB12 GBРекомендуется
Q5_K_M5.656.4 GB12 GBВысокое
Q8_08.59.6 GB16 GBПочти оригинал
F161618.0 GB24 GBОригинал

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

КонтекстKV-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

ЖелезоПропускная способность~Скорость
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

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.

Частые вопросы