GLM-4.5

语言 Zhipu AI 部分核实 发布于 2025年7月28日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

1 个渠道报价 · 按标价显示
Z.ai API(在新标签页打开) 官方 全球 · USD glm-4.5
条件/ 百万 tokens输入缓存读取输出
标准 $0.60$0.11$2.20

价格来源 Pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年11月1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

知识截止
2025年4月
许可证
MIT open-source license
模型家族
glm
模型 ID

Zhipu AI 的页面未说明:最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 内置工具, 别名。

本地运行

权重: zai-org/GLM-4.5
  • 参数 358.3B
  • 激活 39.2B (估算) · 专家 160(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 92
  • 每 token 的 KV 缓存 368 KB
  • 配置位置数 128K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 125K (厂商 API)
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
放不下 IQ4_XS (自动) 8K 上下文
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 189.0 GB (权重 177.3 + KV 缓存 2.9 + 开销 8.9)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
建议
这台配置跑不动,看下面的“最低需要”
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方667.5 GB≈ 703.7放不下—
Q8_0354.6 GB≈ 375.2放不下—
FP8官方336.5 GB≈ 356.2放不下—
Q6_K274.1 GB≈ 290.7放不下—
Q5_K_M237.4 GB≈ 252.1放不下—
Q5_0229.4 GB≈ 243.8放不下—
Q4_K_M202.7 GB≈ 215.8放不下—
Q4_0187.7 GB≈ 200.0放不下—
IQ4_XS177.3 GB≈ 189.0放不下—
Q3_K_M质量下降明显163.1 GB≈ 174.1放不下—
IQ3_XXS质量下降明显127.7 GB≈ 136.9放不下—
Q2_K质量下降明显125.1 GB≈ 134.3放不下—
IQ2_XXS质量下降明显85.9 GB≈ 93.1放不下—

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):单张显卡放不下;统一内存 Apple M5 Ultra (80-core GPU) · 512 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≈ 5343.4 GB你的配置放不下
LoRA≈ 672.3 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 192.5 GB你的配置放不下

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 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得
  • LMArena Text 1,411

    第 93 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,406–1,416 · 23,797 票

  • EQ-Bench Creative Writing v3 1,344

    第 71 名,共 93 个上榜模型

  • EQ-Bench Longform Writing 55.5

    第 71 名,共 92 个上榜模型

  • LMArena Text · Chinese 1,431

    第 98 名,共 161 个上榜模型 · 置信区间 1,417–1,446 · 1,785 票

  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 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

暂无变更记录。

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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