GLM-4.6V-Flash 9B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
The 9B vision-language model in the GLM-4.6V family, built for low-latency multimodal work. The real small GLM: GLM-4.7 is a ~400B MoE and has no 9B checkpoint.
GLM-4.6V-Flash 9B potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 3.8 GB | ~144 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 4.6 GB | ~123 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 6.2 GB | ~98 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 7.2 GB | ~87 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 8.2 GB | ~78 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 10.4 GB | ~64 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 18.8 GB | ~37 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla GLM-4.6V-Flash 9B →
Uruchom GLM-4.6V-Flash 9B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi GLM-4.6V-Flash 9B, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić GLM-4.6V-Flash 9B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run glm-4-6vSpecyfikacja
Corroborated — Two or more independent sources agree on these figures, but the model card itself was not retrieved. Treat the numbers as good rather than confirmed. Jeszcze niepotwierdzone: context.
- Parametry
- 9 Billion
- Okno kontekstu
- 65,536
- Architektura
- Dense vision-language
- Dostawca
- Zhipu AI (Z.ai)
- Licencja
- MIT
- Practical deployment
- Laptop
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 16 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-09-19
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
GLM-4.6V-Flash 9B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does GLM-4.6V-Flash 9B need?
About 6 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does GLM-4.6V-Flash 9B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. GLM-4.6V-Flash 9B needs about 6 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 98 tokens/sec.
How do I run GLM-4.6V-Flash 9B locally?
Install Ollama and run `ollama run glm-4-6v`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.