GLM-OCR

文字识别 Zhipu AI 已核实 发布于 2026年2月3日
  • 输入 输入模态: 图像PDF
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

2 个渠道报价 · 按标价显示
Z.ai API(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY GLM-OCR
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 ¥0.20¥0.20

价格来源 智谱 BigModel:API 定价(在新标签页打开) (核对于 2026年11月2日)

Z.ai API(在新标签页打开) 官方 全球 · USD GLM-OCR
条件/ 百万 tokens输入输出
标准 $0.030$0.030

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

文件格式
PDF、jpg、png
输出格式
html
最大文件(MB)
50
许可证
MIT License
模型 ID

Zhipu AI 的页面未说明:上下文, 最大输出, 支持语言数。

本地运行

权重: zai-org/GLM-OCR
  • 参数 1.3B
  • 稠密
  • 原生精度 BF16
  • 层数 16
  • 每 token 的 KV 缓存 64 KB
  • 配置位置数 128K (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 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 158–237 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 3.5 GB (权重 2.5(官方文件) + KV 缓存 0.5 + 开销 0.5)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
158–237 tok/s
最长上下文
128K (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.04–0.06 秒
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2.5 GB≈ 3.5流畅 158–237 tok/s128K
Q8_01.3 GB≈ 2.3流畅 259–389 tok/s128K
FP81.2 GB≈ 2.2流畅 271–406 tok/s128K
Q6_K1.0 GB≈ 2.0流畅 310–465 tok/s128K
Q5_K_M0.9 GB≈ 1.9流畅 341–511 tok/s128K
Q5_00.8 GB≈ 1.8流畅 348–522 tok/s128K
Q4_K_M0.7 GB≈ 1.7流畅 376–563 tok/s128K
Q4_00.7 GB≈ 1.7流畅 393–590 tok/s128K
IQ4_XS0.7 GB≈ 1.7流畅 406–609 tok/s128K
Q3_K_M质量下降明显0.6 GB≈ 1.6流畅 425–638 tok/s128K
IQ3_XXS质量下降明显0.5 GB≈ 1.5流畅 483–724 tok/s128K
Q2_K质量下降明显0.5 GB≈ 1.5流畅 488–731 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显0.3 GB≈ 1.3流畅 574–861 tok/s128K

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 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve zai-org/GLM-OCR --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 20.9 GB你的配置放得下
LoRA≈ 3.7 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 1.9 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 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

暂无许可允许引用的 OCR 排行榜;有了再引用。

  1. Z.ai API 新增 1 项报价 输出 $0.030
  2. Z.ai API, 中国站 新增 1 项报价 输出 ¥0.20

来源

Zhipu AI 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

Zhipu AI · 中国 · z.ai

快照、同系列与同厂商的其他模型