GLM 4.1V 9B Thinking é o primeiro modelo de visão-linguagem do mundo com raciocínio encadeado (CoT). Se você está considerando a implantação local, uma pergunta chave é: Quanta VRAM você precisa e quais custos extras podem estar envolvidos?
Requisitos de VRAM do GLM 4.1V 9B Thinking
Construído sobre a base GLM 4 9B 0414, o GLM 4.1V 9B Thinking visa avançar as capacidades de raciocínio em IA de visão-linguagem. Ao adotar uma abordagem inovadora de “pensar-primeiro” e utilizar técnicas de aprendizado por reforço, este modelo eleva a compreensão multimodal a um novo patamar. Como o modelo pioneiro de visão-linguagem a apresentar raciocínio encadeado (CoT), o GLM 4.1V 9B Thinking estabelece um novo padrão para raciocínio sofisticado em texto e imagens.
DeTHUDM
Requisitos Detalhados de Hardware
O que é ainda mais notável é que o GLM 4.1V 9B Thinking tem apenas 9 bilhões de parâmetros, tornando-o leve o suficiente para funcionar sem problemas em GPUs de consumo como a RTX 4090 ou mesmo a 3090. Apesar de seu tamanho compacto, o GLM entrega resultados de primeira linha, superando muitos modelos muito maiores.
Inferência
| Dispositivo (GPU Única) | Framework | Memória Mínima | Velocidade | Precisão |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | transformers | 22GB | 14 - 22 Tokens / s | BF16 |
| NVIDIA A100 | vLLM | 22GB | 60 - 70 Tokens / s | BF16 |
Ajuste Fino
| Dispositivo (Cluster) | Estratégia | Memória Mínima / Nº de GPUs | Tamanho do Lote (por GPU) | Congelamento |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | LORA | 21GB / 1 GPU | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 280GB / 4 GPUs | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 192GB / 4 GPUs | 1 | Congelar VIT |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO2 | 304GB / 4 GPUs | 1 | Sem Congelamento |
| NVIDIA A100 | FULL ZERO3 | 210GB / 4 GPUs | 1 | Sem Congelamento |
Requisitos de VRAM em Comparação com Outros Modelos
| Característica | GLM 4.1V 9B Thinking | Qwen 2.5 VL 72B |
|---|---|---|
| VRAM Total | 22 GB | 640 GB |
| GPUs Usadas | 1 GPU | 8 GPUs |
Dicas para Escolher uma GPU que Suporte o GLM 4.1V 9B Thinking
- Arquitetura
Determina recursos-chave, eficiência operacional e compatibilidade do sistema. - Cores CUDA, Tensor e RT
Afetam a velocidade do treinamento e inferência do modelo, bem como o desempenho gráfico. - VRAM e Largura de Banda da Memória
Impactam o tamanho máximo do modelo com o qual você pode trabalhar e a velocidade de processamento ao lidar com grandes conjuntos de dados. - Suporte a FP8/FP16/FP32/FP64
Influencia a precisão computacional, o consumo de energia e o desempenho para aplicações de IA e científicas. - Consumo de Energia (TDP)
Tem implicações nos custos de eletricidade, requisitos de refrigeração e planejamento de hardware. - NVLink, MIG, ECC
Permitem melhor escalabilidade, confiabilidade aprimorada e suporte para executar múltiplos modelos simultaneamente. - Casos de Uso Ideais
Indica para quais tipos de carga de trabalho a GPU é mais adequada. - Custo e Implantação
Afeta considerações orçamentárias e a facilidade com que a GPU pode ser obtida e integrada.
GPUs Recomendadas
| Especificação | NVIDIA A100 Pcle | NVIDIA RTX 3090 |
|---|---|---|
| Arquitetura | Ampere | Ampere |
| Uso Principal | Data Center & HPC | Jogos & Criação de Conteúdo |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 24 GB GDDR6X |
| Interface de Memória | 5120-bit | 384-bit |
| Largura de Banda da Memória | 1.935 GB/s | 936 GB/s |
| Núcleos CUDA | 6.912 | 10.496 |
| Núcleos Tensor | 432 (3ª Geração) | 328 (3ª Geração) |
| Núcleos RT | N/A | 82 (2ª Geração) |
| Desempenho FP32 | 19.5 TFLOPS | ~35,6 TFLOPS |
| Desempenho Tensor | 624 TFLOPS (FP16/BF16 com Esparsidade) | ~142 TFLOPS (FP16 com Esparsidade) |
| Interface do Sistema | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
| Suporte NVLink | Sim (Bridge de 600 GB/s) | Sim (Bridge de 112,5 GB/s) |
| Consumo Máximo de Energia | 300 W | 350 W |
| Recursos Especiais | MIG, ECC, Computação FP64 | Ampere para Desktop, NVLink para Jogos |
Quanto Custa Cada GPU Acima?
| Modelo de GPU | Preço de Lançamento (USD) | Custo de Eletricidade por 1 Ano (USD) | GPU na Nuvem na Novita AI |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3090 | $1.499 | $521,22 | $0,21/h |
| NVIDIA A100 Pcle 80GB | $11.000 | $446,76 | $1,60/h |
Confira Mais Preços de GPU na Nuvem
Comprar sua própria GPU pode parecer uma boa ideia, mas quando você soma todos os custos, usar GPUs na nuvem costuma ser mais barato—mesmo que você não precise de grandes quantidades de memória.
Para Pequenos Desenvolvedores, Escolha GPU na Nuvem
Simplificando, plataformas como a Novita AI permitem que você acesse GPUs poderosas sem os altos custos iniciais ou manutenção contínua. Essa abordagem flexível ajuda você a experimentar e construir mais rapidamente, reduzir despesas do dia a dia e acompanhar as rápidas mudanças na tecnologia de IA.
Uma Opção Estável e Altamente Custo-Benefício: Novita AI
| Provedor | Tipo de GPU | Preço (USD/h) |
|---|---|---|
| Novita AI | A100 Pcle | $1,60/h |
| RTX3090 | $0,21/h | |
| RunPod | A100 Pcle | $1,64/h |
| RTX3090 | $0,46/h |
Quando Escolher uma GPU Local
1. Uso Pesado Consistente
Se você precisa de uma GPU funcionando 24/7—como para servidores de inferência ou treinamento regular de modelos—possuir seu próprio hardware pode ser mais econômico a longo prazo. Alguns pesquisadores descobriram que uma RTX 3090 pode se pagar em comparação com serviços em nuvem como AWS em cerca de um ano.
2. Baixa Latência ou Requisitos de Dados Locais
Aplicações em tempo real como robótica ou análise de borda exigem latência mínima. Soluções em nuvem inevitavelmente introduzem atrasos de rede, mas GPUs locais podem evitar esses problemas completamente.
3. Lidar com Dados Sensíveis ou Regulamentados
Quando você trabalha com dados altamente sensíveis ou regulamentados (por exemplo, em áreas médicas ou financeiras), as empresas geralmente preferem hardware local ou soluções de nuvem privada para manter controle total sobre seus dados.
O Que Você Pode Ganhar com o Uso de GPUs na Nuvem?
- Economia de Custos: Pague apenas pelo que usar, evitando grandes investimentos iniciais em hardware.
- Escalabilidade: Acesse instantaneamente GPUs mais ou mais potentes conforme sua carga de trabalho cresce.
- Flexibilidade: Alterne facilmente entre diferentes tipos e configurações de GPU para atender às suas necessidades.
- Sem Manutenção: Economize tempo e esforço deixando o provedor de nuvem lidar com falhas de hardware, atualizações e refrigeração.
- Acesso Global: Trabalhe de qualquer lugar e colabore com equipes ao redor do mundo.
- Inovação Mais Rápida: Inicie projetos rapidamente e experimente sem esperar pela entrega ou configuração do hardware.
Como Acessar o GLM 4.1V 9B Thinking em GPU na Nuvem como a Novita AI?
Passo 1: Crie uma Conta
Se você é novo na Novita AI, comece criando uma conta em nosso site. Após o registro, vá para a aba “GPUs” para explorar os recursos disponíveis e iniciar sua jornada.
Experimente as GPUs de Alto Desempenho da Novita AI
Passo 2: Explore Templates e Servidores de GPU
Comece selecionando um template que atenda às necessidades do seu projeto, como PyTorch, TensorFlow ou CUDA. Escolha a versão que atende aos seus requisitos, como PyTorch 2.2.1 ou CUDA 11.8.0. Em seguida, selecione a configuração do servidor GPU A100, que oferece desempenho poderoso para lidar com cargas de trabalho exigentes com ampla VRAM, RAM e capacidade de disco.
Passo 3: Personalize sua Implantação
Após selecionar um template e GPU, customize suas configurações de implantação ajustando parâmetros como a versão do sistema operacional (ex.: CUDA 11.8). Você também pode ajustar outras configurações para adaptar o ambiente aos requisitos específicos do seu projeto.
Passo 4: Inicie uma Instância
Depois de finalizar o template e as configurações de implantação, clique em “Launch Instance” para configurar sua instância GPU. Isso iniciará a preparação do ambiente, permitindo que você comece a usar os recursos da GPU para suas tarefas de IA.
Para Máxima Eficiência e Conveniência, Escolha a API!
A Novita AI fornece APIs do GLM 4.1V 9B Thinking com 65536 de contexto, e custos de $0,035/input e $0,138/output.
De Openrouter
Passo 1: Faça Login e Acesse a Biblioteca de Modelos
Faça login na sua conta e clique no botão Model Library.
Experimente o GLM 4.1V 9B Agora!
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Comece seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acesse a página “Settings” e copie a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de chat completions para usuários 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)
O GLM 4.1V 9B Thinking estabelece um novo padrão para raciocínio visual-linguagem. Com um requisito mínimo de VRAM de 22GB (para inferência), ele funciona sem problemas em GPUs de consumo como a RTX 3090 ou 4090. Embora isso seja muito mais acessível do que modelos gigantes que exigem hardware de nível servidor, você ainda precisa considerar o alto preço dessas GPUs, o consumo de energia e possíveis atualizações de refrigeração ou sistema. Para a maioria dos desenvolvedores, as GPUs na nuvem continuam sendo a escolha mais flexível e custo-benefício para acessar o GLM 4.1V 9B Thinking.
Perguntas Frequentes
Quanta VRAM preciso para executar o GLM 4.1V 9B Thinking localmente?
Pelo menos 22GB de VRAM são necessários para inferência. Isso significa que uma única RTX 3090, 4090 ou GPU similar é suficiente.
Quando vale a pena comprar uma GPU local?
Se sua GPU estiver ocupada quase o tempo todo, ou se você precisar de latência ultrabaixa, ou se trabalhar com dados sensíveis que não podem sair de suas instalações.
Qual é a maneira mais fácil de usar o GLM 4.1V 9B Thinking?
Use um provedor de nuvem como a Novita AI e acesse o modelo via API—sem se preocupar com hardware, configuração ou manutenção contínua.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma GPU na nuvem acessível e confiável para criar e escalar.
