GLM-4-32B-0414

语言 Zhipu AI 部分核实
  • 开放权重

价格

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SiliconFlow(在新标签页打开) 中国站 · CNY THUDM/GLM-4-32B-0414
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥1.89¥1.89

价格来源 硅基流动:模型价格(在新标签页打开) (核对于 2026年11月10日)

标准:不带任何条件的请求所付价格(即本站其他页面显示的标价)。

详细规格

模型家族
glm
模型 ID

本地运行

权重: zai-org/GLM-4-32B-0414
  • 参数 32.6B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 61
  • 每 token 的 KV 缓存 61 KB
  • 配置位置数 32K (config.json max_position_embeddings)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 Q4_0 (自动) 8K 上下文 27–40 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.4 GB (权重 17.1 + KV 缓存 0.5 + 开销 0.9)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
27–40 tok/s
最长上下文
32K (模型上限)
首 token
2K 提示约 1.05–1.58 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF1660.7 GB≈ 64.2放不下—
Q8_032.2 GB≈ 34.3需放到内存 3–4 tok/s—
FP830.3 GB≈ 32.3需放到内存 3–5 tok/s—
Q6_K24.9 GB≈ 26.6需放到内存 6–9 tok/s—
Q5_K_M21.6 GB≈ 23.1需放到内存 12–18 tok/s—
Q5_020.9 GB≈ 22.4需放到内存 15–22 tok/s—
Q4_K_M18.4 GB≈ 19.8流畅 25–37 tok/s32K
Q4_017.1 GB≈ 18.4流畅 27–40 tok/s32K
IQ4_XS16.1 GB≈ 17.4流畅 28–42 tok/s32K
Q3_K_M质量下降明显14.8 GB≈ 16.0流畅 31–46 tok/s32K
IQ3_XXS质量下降明显11.6 GB≈ 12.7流畅 39–58 tok/s32K
Q2_K质量下降明显11.4 GB≈ 12.4流畅 40–59 tok/s32K
IQ2_XXS质量下降明显7.8 GB≈ 8.8流畅 57–85 tok/s32K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 4090;统一内存 Apple M6 (24GB or 32GB) · 32 GB。

运行命令

厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本,或用 llama.cpp 自己量化。

微调需要多少显存
全参≈ 488.8 GB你的配置放不下
LoRA≈ 64.7 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 21.1 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-11。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • EQ-Bench Creative Writing v3 1,067

    第 81 名,共 94 个上榜模型

  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 我们做的改动
  1. 新增语言模型

来源

Zhipu AI 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

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