GLM在消费级显卡部署的方案

你这也太夸张了

没这样的技术啊 ^-^

能部署也是流口水的啊

应该只能用量化版本的吧，用起来体感估计不如api吧,glm有没有量化版本也是问题

有相关量化版本的部署教程么？求教

消费级多卡显存够还能勉强跑跑，16G单卡主流量化微调模型都费劲的

有的有的，github搜JustVugg/colibri

看看 ollama 里面能不能找到量化的模型先，如果没有 ollama 就走不通

只存在理论上的可能

实际上是根本用不了的, 因为出字太慢太慢

glm5.2发布的是未量化的版本吧，感觉就他家直接全盘托出了。。

没戏了 ^-^

差不多 20 多 second / token 吧，注意单位

github.com

GitHub - JustVugg/colibri: Run frontier MoE models on hardware you already...

Run frontier MoE models on hardware you already own — pure C, zero deps, experts streamed from disk. Tiny engine, immense model. 🐦

我记得kimi-K3好像倒是有个c的版本，至于token速度嘛，好像是33s/token

方案很多，有内存的和硬盘的，但是别人 1s 几十 token ，你跑起来 1token 几百秒，没啥实用价值

如果能再加点钱，让 GPU 能装下激活参数的部分，可以看看 ktransformers 或类似方案，这种速度 10token/s 应该是有的

找q1量化，然后找能兼容的混合推理方案

极低性价比，16G弄个qwen3.6 MoE的混合推理都好用很多

的确，只能等能打的小模型出现了。企业信息安全，只能是使用私有部署的模型。同时兼顾性价比

可以看看下周的 qwen3.8 27b，这个应该有惊喜

另外 GLM5.2 Q2 极限量化版本 + llama.cpp 我在 4xA800 80GB 上试过了，245GB 权重，剩下的给 kvcache，tg 其实还行，10~20 是有的，输出质量也看的过去，但是 pp 非常差，并发几乎没有

现在不合适，服务器级别的 DDR5 内存都死贵，你要想走消费级显卡的路子，那么购买数据中心淘汰下来的服务器 DDR5 内存、主板和 CPU 是必须的，走 CPU+GPU 混合推理的路子。但是你也知道，现在内存的价格完全都是畸形的，购买内存的钱已经比当初攒整机都贵了。所以呢，等等吧。过两年再说。

的确需要兼顾硬件成本的性价比。现在泡沫太大了。对deepseek 小型化比较期待

点进来之前我以为的消费级显卡：RTX5090x8 ^-^