GLM-4-32B-0414 — Requisitos de VRAM, matriz de cuantización y guía de GPU

GLM-4-32B-0414 (Zhipu GLM, MIT) es una arquitectura Transformer denso con 32B parámetros residentes (32B activos por token), 61 capas y Atención de consulta agrupada (GQA) compatible con hasta 32,768 tokens de contexto.

Simulador interactivo de memoria y contexto para GLM-4-32B-0414

32,768 tokens

Desglose de memoria y techo de ancho de banda

Ajustado (>90 % útil)
Pesos del modelo: 83% KV: 8.8% Overhead: 8.2%
Memoria total requerida
21.78 GB
Asignación por dispositivo: 21.78 GB
Pesos del modelo
18.07 GB
Caché KV (FP16): 1.91 GB
Decodificación estimada (1 flujo)
27.3 tok/s
Sobrecarga de runtime y TP: 1.81 GB
Contexto máx. antes de OOM
61,544
tokens

La compresión KV de la arquitectura ahorra un 95.8 % frente a MHA FP16 sin comprimir (45.75 GB).

Matriz de VRAM por precisión y cuantización (contexto 8K / 32K / 128K)

Memoria GPU total requerida según precisión de pesos y longitud de contexto (lote = 1, caché KV en FP16)
Precisión / Formato bpw efectivos Solo pesos Total @ ctx 8K Total @ ctx 32K Total @ ctx 128K Nivel recomendado (@ 32K)
FP16 / BF16 16.00 bpw 59.60 GB 63.13 GB 64.56 GB 70.28 GB NVIDIA A100 80GB
FP8 8.50 bpw 31.66 GB 34.36 GB 35.79 GB 41.50 GB Apple M4 Pro 48GB
Q8_0 8.50 bpw 31.66 GB 34.36 GB 35.79 GB 41.50 GB Apple M4 Pro 48GB
Q6_K 6.56 bpw 24.44 GB 26.91 GB 28.34 GB 34.06 GB RTX 5090 32GB
Q5_K_M 5.69 bpw 21.20 GB 23.57 GB 25.00 GB 30.72 GB RTX 5090 32GB
Q4_K_M 4.85 bpw 18.07 GB 20.35 GB 21.78 GB 27.50 GB RTX 3090 24GB
AWQ INT4 4.50 bpw 16.76 GB 19.01 GB 20.44 GB 26.16 GB RTX 3090 24GB
IQ4_XS 4.25 bpw 15.83 GB 18.05 GB 19.48 GB 25.20 GB RTX 3090 24GB

Compatibilidad de hardware y velocidad de decodificación (GLM-4-32B-0414 @ Q4_K_M, contexto 32K)

Estado de ajuste, uso de memoria y rendimiento estimado de decodificación en GPU principales y Apple Silicon
Nivel de hardware Memoria y ancho de banda Requerido (32K) Veredicto de ajuste Velocidad est. decodificación
RTX 3090 24GB 24 GB · 936 GB/s 21.78 GB (91%) Ajustado (>90 % útil) 27.3 tok/s
RTX 4090 24GB 24 GB · 1008 GB/s 21.78 GB (91%) Ajustado (>90 % útil) 29.4 tok/s
RTX 5090 32GB 32 GB · 1792 GB/s 21.78 GB (68%) Cabe con holgura 52.3 tok/s
Apple M-Max 64GB 64 GB · 546 GB/s 21.17 GB (33%) Cabe con holgura 15.0 tok/s
Mac Studio 128GB 128 GB · 546 GB/s 21.17 GB (17%) Cabe con holgura 15.0 tok/s
Mac Studio 192GB 192 GB · 800 GB/s 21.17 GB (11%) Cabe con holgura 22.0 tok/s
NVIDIA A100 80GB 80 GB · 2039 GB/s 21.78 GB (27%) Cabe con holgura 63.0 tok/s
NVIDIA H100 80GB 80 GB · 3350 GB/s 21.78 GB (27%) Cabe con holgura 103.5 tok/s

Parámetros verificados de la arquitectura Transformer

Checkpoint ID
THUDM/GLM-4-32B-0414
Ollama Tag
glm4:32b
License / Release
MIT · 2025-Q2
Topología y atención
Transformer denso
Mecanismo de atención
Atención de consulta agrupada (GQA)
Parámetros totales (B)
32B
Parámetros activos / token (B)
32B
Capas ocultas / Tamaño oculto
61 / 6144
Cabezas de consulta / Cabezas KV
48Q / 2KV (d=128)
Vocab / Max Position
151,552 / 32,768

Los formatos cuantizados almacenan factores de escala por bloque y puntos cero junto con pesos enteros empaquetados. Un checkpoint GGUF Q4_K_M de 4 bits promedia 4.85 bits efectivos por parámetro (no 4.00), mientras que Q8_0 promedia 8.50 bpw. En los modelos Mixture-of-Experts, todos los expertos enrutados y compartidos permanecen residentes en memoria para evitar paginación desde el host token a token.

La atención de consulta agrupada estándar asigna 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv entre capas. La atención latente multicabeza de DeepSeek (MLA) comprime claves y valores en L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, reduciendo en más de un 90 % la memoria en contextos largos. Los modelos híbridos de ventana deslizante limitan las capas de atención local a min(S, window_size) mientras escalan linealmente las capas globales con S.

Comandos rápidos de vLLM y Ollama para GLM-4-32B-0414

CLI de vLLM (RTX 3090 24GB)
vllm serve THUDM/GLM-4-32B-0414 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --enable-prefix-caching \
  --port 8000
Modelfile de Ollama
# Save as Modelfile, then run: ollama create glm-4-32b-custom -f Modelfile
FROM glm4:32b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true

# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serve

Comparar modelos hermanos y de escala similar de pesos abiertos