GLM 4.1V 9B Thinking es el primer modelo de lenguaje-visión del mundo con razonamiento de cadena de pensamiento (CoT, por sus siglas en inglés). Si estás considerando un despliegue local, una pregunta clave es: ¿Cuánta VRAM necesitas y qué costos adicionales podrían estar involucrados?
Requisitos de VRAM de GLM 4.1V 9B Thinking
Construido sobre la base de GLM 4 9B 0414, GLM 4.1V 9B Thinking busca avanzar las capacidades de razonamiento en IA de lenguaje-visión. Al adoptar un enfoque innovador de “pensar primero” y utilizar técnicas de aprendizaje por refuerzo, este modelo lleva la comprensión multimodal al siguiente nivel. Como el modelo pionero de lenguaje-visión que presenta razonamiento de cadena de pensamiento (CoT), GLM 4.1V 9B Thinking establece un nuevo estándar para el razonamiento sofisticado tanto en texto como en imágenes.
DeTHUDM
Requisitos detallados de hardware
Lo que es aún más notable es que GLM 4.1V 9B Thinking tiene solo 9 mil millones de parámetros, lo que lo hace lo suficientemente ligero para funcionar sin problemas en GPUs de consumo como la RTX 4090 o incluso la 3090. A pesar de su tamaño compacto, GLM ofrece resultados de primer nivel, superando a muchos modelos mucho más grandes.
Inferencia
| Dispositivo (GPU única) | Framework | Memoria mínima | Velocidad | Precisión |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | transformers | 22 GB | 14 - 22 tokens/s | BF16 |
| NVIDIA A100 | vLLM | 22 GB | 60 - 70 tokens/s | BF16 |
Ajuste fino (Fine-tuning)
| Dispositivo (Clúster) | Estrategia | Memoria mínima / # de GPUs | Tamaño de lote (por GPU) | Congelación |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | LORA | 21 GB / 1 GPU | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 280 GB / 4 GPUs | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 192 GB / 4 GPUs | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 304 GB / 4 GPUs | 1 | Sin congelación |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 210 GB / 4 GPUs | 1 | Sin congelación |
Requisitos de VRAM en comparación con otros modelos
| Característica | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| VRAM total | 22 GB | 640 GB |
| GPUs utilizadas | 1 GPU | 8 GPUs |
Consejos para elegir una GPU compatible con GLM 4.1V 9B Thinking
- Arquitectura
Determina las características clave, la eficiencia operativa y la compatibilidad del sistema. - Núcleos CUDA, Tensor y RT
Afectan la velocidad del entrenamiento e inferencia del modelo, así como el rendimiento gráfico. - VRAM y ancho de banda de memoria
Impactan el tamaño máximo del modelo con el que puedes trabajar y la velocidad de procesamiento al manejar grandes conjuntos de datos. - Soporte FP8/FP16/FP32/FP64
Influye en la precisión computacional, el consumo de energía y el rendimiento para aplicaciones de IA y científicas. - Consumo de energía (TDP)
Tiene implicaciones en los costos de electricidad, los requisitos de refrigeración y la planificación del hardware. - NVLink, MIG, ECC
Permiten una mejor escalabilidad, mayor confiabilidad y soporte para ejecutar múltiples modelos simultáneamente. - Casos de uso ideales
Indica para qué tipos de cargas de trabajo es más adecuada la GPU. - Costo y despliegue
Afecta las consideraciones de presupuesto y la facilidad con la que se puede obtener e integrar la GPU.
GPUs recomendadas
| Especificación | NVIDIA A100 Pcle | NVIDIA RTX 3090 |
|---|---|---|
| Arquitectura | Ampere | Ampere |
| Caso de uso principal | Centro de datos y HPC | Juegos y creación de contenido |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 24 GB GDDR6X |
| Interfaz de memoria | 5120 bits | 384 bits |
| Ancho de banda de memoria | 1,935 GB/s | 936 GB/s |
| Núcleos CUDA | 6,912 | 10,496 |
| Núcleos Tensor | 432 (3.ª gen) | 328 (3.ª gen) |
| Núcleos RT | N/A | 82 (2.ª gen) |
| Rendimiento FP32 | 19.5 TFLOPS | ~35.6 TFLOPS |
| Rendimiento Tensor | 624 TFLOPS (FP16/BF16 con Sparsity) | ~142 TFLOPS (FP16 con Sparsity) |
| Interfaz del sistema | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| Soporte NVLink | Sí (puente de 600 GB/s) | Sí (puente de 112.5 GB/s) |
| Consumo máximo de energía | 300 W | 350 W |
| Características especiales | MIG, ECC, cómputo FP64 | Ampere de escritorio, NVLink para juegos |
¿Cuánto cuestan las GPUs anteriores?
| Modelo de GPU | Precio de lanzamiento MSRP (USD) | Costo de electricidad por 1 año (USD) | GPU en la nube en Novita AI |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3090 | $1,499 | $521.22 | $0.21/hora |
| NVIDIA A100 Pcle 80GB | $11,000 | $446.76 | $1.60/hora |
Ver más precios de GPU en la nube
Comprar tu propia GPU puede parecer una buena idea, pero cuando sumas todos los costos, usar GPUs en la nube suele ser más barato, incluso si no necesitas grandes cantidades de memoria.
Para pequeños desarrolladores, elige GPU en la nube
En pocas palabras, plataformas como Novita AI te permiten acceder a GPUs potentes sin los altos costos iniciales ni el mantenimiento continuo. Este enfoque flexible te ayuda a experimentar y construir más rápido, reducir los gastos diarios y mantener el ritmo de los rápidos cambios en la tecnología de IA.
Una opción estable y altamente rentable: Novita AI
| Proveedor | Tipo de GPU | Precio (USD/hora) |
|---|---|---|
| Novita AI | A100 Pcle | $1.60/hora |
| RTX3090 | $0.21/hora | |
| RunPod | A100 Pcle | $1.64/hora |
| RTX3090 | $0.46/hora |
Cuándo elegir una GPU local
1. Uso intensivo constante
Si necesitas una GPU funcionando 24/7 (por ejemplo, para servidores de inferencia o entrenamiento de modelos regular), poseer tu propio hardware puede ser más rentable a largo plazo. Algunos investigadores han descubierto que una RTX 3090 puede amortizarse en comparación con servicios en la nube como AWS en aproximadamente un año.
2. Requisitos de baja latencia o datos locales
Aplicaciones en tiempo real como robótica o análisis en el borde requieren una latencia mínima. Las soluciones en la nube inevitablemente introducen retrasos de red, pero las GPUs locales pueden evitar estos problemas por completo.
3. Manejo de datos sensibles o regulados
Cuando trabajas con datos altamente sensibles o regulados (por ejemplo, en campos médicos o financieros), las empresas a menudo prefieren hardware local o soluciones de nube privada para mantener el control total sobre sus datos.
¿Qué puedes ganar usando GPUs en la nube?
- Ahorro de costos: Paga solo por lo que usas, evitando grandes inversiones iniciales en hardware.
- Escalabilidad: Accede instantáneamente a más (o más potentes) GPUs a medida que tu carga de trabajo crece.
- Flexibilidad: Cambia fácilmente entre diferentes tipos y configuraciones de GPU para adaptarte a tus necesidades.
- Sin mantenimiento: Ahorra tiempo y esfuerzo dejando que el proveedor de la nube maneje fallos de hardware, actualizaciones y refrigeración.
- Acceso global: Trabaja desde cualquier lugar y colabora con equipos de todo el mundo.
- Innovación más rápida: Inicia proyectos y experimenta rápidamente sin esperar la entrega o configuración del hardware.
Cómo acceder a GLM 4.1V 9B Thinking en GPU en la nube como Novita AI
Paso 1: Registra una cuenta
Si eres nuevo en Novita AI, comienza creando una cuenta en nuestro sitio web. Una vez registrado, ve a la pestaña “GPUs” para explorar los recursos disponibles y comenzar tu viaje.
Prueba las GPUs de alto rendimiento de Novita AI
Paso 2: Explora las plantillas y servidores GPU
Comienza seleccionando una plantilla que se ajuste a las necesidades de tu proyecto, como PyTorch, TensorFlow o CUDA. Elige la versión que se adapte a tus requisitos, como PyTorch 2.2.1 o CUDA 11.8.0. Luego, selecciona la configuración del servidor GPU A100, que ofrece un rendimiento potente para manejar cargas de trabajo exigentes con amplia VRAM, RAM y capacidad de disco.
Paso 3: Personaliza tu despliegue
Después de seleccionar una plantilla y GPU, personaliza la configuración de tu despliegue ajustando parámetros como la versión del sistema operativo (por ejemplo, CUDA 11.8). También puedes modificar otras configuraciones para adaptar el entorno a los requisitos específicos de tu proyecto.
Paso 4: Inicia una instancia
Una vez que hayas finalizado la plantilla y la configuración de despliegue, haz clic en “Iniciar instancia” para configurar tu instancia GPU. Esto iniciará la configuración del entorno, permitiéndote comenzar a usar los recursos GPU para tus tareas de IA.
¡Para máxima eficiencia y conveniencia, elige la API!
Novita AI proporciona APIs de GLM 4.1V 9B Thinking con contexto de 65536, y costos de $0.035/input y $0.138/output.
De Openrouter
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de modelos.
Paso 2: Elige tu modelo
Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de chat completions para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_kgNdXtDPt2zYc95i-nDWPaW4Zl_e7nf4VDpukuIVBKpko1-LE8xCasG4YK7c-3c1xnPzGYRuocFk_DhkPUUQyQ==",
)
model = "thudm/glm-4.1v-9b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 4000
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
GLM 4.1V 9B Thinking establece un nuevo estándar para el razonamiento visual-lenguaje. Con un requisito mínimo de VRAM de 22 GB (para inferencia), funciona sin problemas en GPUs de consumo como la RTX 3090 o 4090. Si bien esto es mucho más accesible que los modelos gigantes que necesitan hardware de servidor, aún debes considerar el alto precio de dichas GPUs, el consumo de energía y posibles actualizaciones de refrigeración o sistema. Para la mayoría de los desarrolladores, las GPUs en la nube siguen siendo la opción más flexible y rentable para acceder a GLM 4.1V 9B Thinking.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesito para ejecutar GLM 4.1V 9B Thinking localmente?
Se requieren al menos 22 GB de VRAM para inferencia. Esto significa que una sola RTX 3090, 4090 o GPU similar es suficiente.
¿Cuándo tiene sentido comprar una GPU local?
Si tu GPU estará ocupada casi todo el tiempo, o necesitas latencia ultrabaja, o trabajas con datos sensibles que no pueden salir de tus instalaciones.
¿Cuál es la forma más fácil de usar GLM 4.1V 9B Thinking?
Usa un proveedor de nube como Novita AI y accede al modelo a través de la API: no te preocupes por hardware, configuración o mantenimiento continuo.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona una nube GPU asequible y confiable para construir y escalar.
