GLM-4.5V 是當前市面上最強大的視覺語言模型（VLM）之一。它擁有 1060 億總參數、120 億活躍參數，結合了 GLM-4.5 的推理能力，以及用於處理圖像、文件和影片的先進視覺編碼器。這項無與倫比的能力需要付出相應的代價：VRAM（顯示卡記憶體）。要在本地運行全球最強的 VLM，需要多少記憶體呢？
GLM 4.5V 需要多少 VRAM？
GLM-4.5V 是 GLM-4.5 的視覺語言版本，採用與「Air」模型相同的架構，擁有 1060 億總參數和 120 億活躍參數，同時增強了用於處理圖像和影片的視覺編碼器。這個視覺組件大幅提升了記憶體需求。
| GLM 4.5V | 106B | 12B | 128K tokens | 多模態：視覺、文字、文件、影片 |
運行 GLM-4.5V 的最佳 VRAM 約為 8 張 H100 GPU 的 640 GB，這僅足以在 FP16 精度下執行推論，包含活躍參數、視覺編碼器和中間影像張量。雖然 640 GB 已足夠應對一般使用場景，但處理高解析度圖像或完整的 128K token 上下文時，可能需要額外記憶體或多張 GPU 才能達到最佳效能。
GLM 4.5V 與其他 VLM 的 VRAM 對比
| Model | Parameters | VRAM Requirement (Inference) |
|---|---|---|
| GLM‑4.1V‑Thinking (9B) | 9B active | 22–24 GB |
| GLM‑4.5V | 106B total / 12B active | 48 GB |
| Gemma 3 27B | 27B | 70GB |
| Qwen 2.5‑VL (72B) | 72B | 384 GB |
| Kimi VL A3B Thinking 2506 | 16.4GB | 12GB |
GLM 4.5V 與其他 VLM 的效能對比
運行 GLM 4.5V 推薦使用什麼 GPU？
1. A6000 / L40S (≈48 GB)
- 優勢：精準符合 GLM‑4.5V 的 FP16 VRAM 需求（約 48 GB），可讓完整模型（活躍參數 + 視覺模組）完整裝入單張 GPU。
- 適用場景：高性價比、無需多 GPU 複雜配置的單卡部署方案。
- 權衡：記憶體頻寬和運算效能低於 A100/H100，不適合 128K 上下文或微調工作負載。
2. A100 80GB
- 可靠性優勢：搭載 80 GB HBM2e 記憶體，可流暢運行 GLM‑4.5V，並支援輕度微調。在 LLM 訓練和推論領域已廣泛應用，生態成熟。
- 適用場景：訓練與推論負載均衡的場景，尤其是不需要 FP8 精度的情況。
- 權衡：推論速度慢於 H100，不支援原生 FP8，屬於較早期的硬體世代。
3. H100 80GB
- 突出優勢：提供最高的吞吐量和效能，支援 FP8 精度以降低 VRAM 用量、加快推論速度，非常適合長上下文（128K token）和高負載部署場景。
- 適用場景：生產環境中需要大輸入或多並發請求的全規模、低延遲推論場景。
- 權衡：成本最高、供貨稀缺，且要使用 FP8 需要最新的軟體堆疊（CUDA 12+、PyTorch 每日建置版）。
GLM 4.5V VRAM 錯誤排除
1. 量化
- 使用 4 位元或 8 位元權重來降低 VRAM 用量（例如 12B 參數模型可降至約 6 GB）。
- 工具：
GPTQ、LLAMA.cpp、Unsloth GGUF。 - 同時量化 KV 快取，提升長上下文處理效率。
2. MoE 卸載
- 將活躍的 120 億參數保留在 GPU 上，將非活躍專家參數卸載至 CPU。
- 需要高速互連技術，且 CPU 記憶體需足夠大（完整模型需要至少 1 TB）。
- 搭配 DeepSpeed 或 Accelerate 使用
device_map="auto"配置。
3. 限制上下文長度
- 將上下文長度從 128K 降至 32K/8K，可減少 4 至 16 倍的記憶體用量。
- 可讓 12–16 GB 的 GPU 也能執行推論。
- 必要時可將長輸入分段串流處理。
4. KV 快取最佳化
- 使用 float16 / int8 / int4 精度。
- 若 GPU 記憶體不足，可將 KV 快取移至 CPU（速度較慢但可運行）。
5. 使用較小的組件
- 優先選擇 GLM-4.5-Air（純文字版本）。
- 卸載視覺編碼器，或使用外部圖像模型（例如 CLIP）。
- Air 版本速度幾乎快 2 倍，適合大多數 NLP 任務。
6. 記憶體高效的微調
- 應用 LoRA、QLoRA、梯度檢查點技術。
- 除非需要視覺功能，否則一律優先微調 Air 版本。
- 微調 Air 版本需要 4 張 80 GB GPU，而完整版 GLM 需要 16 張 80 GB GPU。
7. 推論引擎調優
- 使用高效能引擎：
vLLM、SGLang。 - 在 H100 上：可透過 MIG 技術拆分為 2 張 40 GB 的虛擬 GPU，實現多實例推論。
在低 VRAM 環境下最佳化 GLM 4.5V
載入時 CUDA 記憶體不足：使用量化模型 + device_map="auto" 配置 + 清除快取。
推論時記憶體不足：降低 max_new_tokens 參數；精簡上下文；卸載快取。
FP8 錯誤：在不支援的 GPU 上避免使用 FP8，切換至 FP16/BF16 精度。
重複/垃圾輸出：可能是低精度快取或過載導致的。
記憶體碎片化：重啟執行環境；降低批次大小；關閉自動調優。
CPU 記憶體不足：監控記憶體用量；若 RAM 較低則避免載入大型模型。
框架錯誤：驗證記憶體配置；閱讀錯誤日誌排查張量/裝置問題。
如果想要更便捷的方式，你可以選擇 API！
Novita AI 的 GLM-4.5V API 提供 65.5K 上下文長度，輸入價格為每 1K tokens 0.6 美元，輸出價格為每 1K tokens 1.8 美元，支援函數呼叫和結構化輸出。
步驟 1：登入並進入模型庫 登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇模型 瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：開始免費試用 開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得 API 金鑰 為了進行 API 驗證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API 使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝 API。 安裝完成後，將必要的庫匯入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 API 的範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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-4.5V 為多模態 AI 樹立了新的標竿，但本地部署需要強大的 GPU 效能。48 GB VRAM（A6000/L40S） 是標準推論的最低要求，而若要運行完整的 128K 上下文和高解析度多模態工作負載，推薦使用 8 張 H100 GPU 組成的 640 GB VRAM 配置。
簡而言之：VRAM 決定效能，API 決定便利性。
GLM-4.5V 本地運行需要多少 VRAM？ 基礎推論至少需要 48 GB。若為長上下文、大量視覺輸入的全規模工作負載，則需要 640 GB（8 張 H100 GPU）。
如果沒有這麼多 VRAM 怎麼辦？ 可以使用 4 位元/8 位元量化、降低上下文長度、最佳化 KV 快取，或應用 MoE 卸載技術來降低記憶體需求。
哪些 GPU 最適合運行 GLM-4.5V？
A6000 / L40S (48 GB)： 單卡推論，高性價比。
A100 (80 GB)： 可靠，適合推論和輕度微調。
H100 (80 GB)： 吞吐量最高，支援 FP8，非常適合生產環境。
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