GLM-4 32B-0414 auf B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

GLM-4 32B-0414 (32B gesamt, 32B aktiv, Dichte GQA-Attention) benötigt 18.44 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 20.92 GiB gesamt bei 8K Kontext und 26.64 GiB bei 32K auf B300 288GB Blackwell Ultra (~216.7 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell32B / 32B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 18.44 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

288 GB · 8000 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Aus config.json abgeleitet HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 20.92 GiB (22.46 GB) / 288 GiB (7%)

Modellgewichte: 18.44 GiB KV-Cache & Zustand: 1.91 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

20.92 GiB

22.46 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

273.6 GiB

288 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+252.68 GiB

7% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~216.7 tok/s

32B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~24000 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~171 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$0.24

Dichte GQA-Attention · MIT

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~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.19 / Std.

1x RTX 3090

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/GLM-4-32B-0414-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve THUDM/GLM-4-32B-0414 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~171ms · ~216.7 tok/s)

[GLM-4 32B-0414 · 20.92 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~26.6 Monate

Geschätzte Stromkosten: $4.26 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x RTX 3090 (Community Cloud)	24 GB	$0.22 / Std.	$26.75 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x RTX 3090 (Verifizierter Host)	24 GB	$0.19 / Std.	$22.98 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.67 / Std.	$203.19 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Dedizierte Instanz)	48 GB	$1.57 / Std.	$190.91 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — GLM-4 32B-0414

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

24.06 GiB

Modellgewichte: 18.44 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.14 GiB

Empfohlene GPU: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)

LoRA (16b) Passt mit sicherer Reserve

68.16 GiB

Modellgewichte: 59.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.52 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Voll-FT Passt mit sicherer Reserve

247.05 GiB

Modellgewichte: 59.6 GiB · Gradienten + Optimizer: 184.76 GiB · Act: 2.69 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die B300 288GB Blackwell Ultra (288GB physisch, 273.6 GiB nutzbar) führt GLM-4 32B-0414 in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 20.92 GiB und 252.68 GiB Reserve stabil aus (~216.7 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

GLM-4 32B-0414 nutzt Dichte GQA-Attention (32B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.91 GiB auf 7.63 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 3.82 GiB (gesamt 22.82 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — GLM-4 32B-0414 @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (B300 288GB Blackwell Ultra)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	59.6 GiB	1.91 GiB	62.08 GiB (66.66 GB)	~77.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	31.66 GiB	1.91 GiB	34.14 GiB (36.66 GB)	~137.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	A40 48GB (48GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	24.44 GiB	1.91 GiB	26.92 GiB (28.91 GB)	~171.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	21.39 GiB	1.91 GiB	23.87 GiB (25.63 GB)	~192 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Aus config.json abgeleitet
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	18.44 GiB	1.91 GiB	20.92 GiB (22.46 GB)	~216.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	16.1 GiB	1.91 GiB	18.58 GiB (19.95 GB)	~241.4 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	14.8 GiB	1.91 GiB	17.28 GiB (18.55 GB)	~257.7 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	Arc Pro B60 24GB (24GB)	Aus config.json abgeleitet
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	10.62 GiB	1.91 GiB	13.1 GiB (14.07 GB)	~329.2 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Aus config.json abgeleitet

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) GLM-4 32B-0414 ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4 32B-0414 insgesamt 20.92 GiB VRAM (18.44 GiB Gewichte + 1.91 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 273.6 GiB nutzbarem Speicher auf der B300 288GB Blackwell Ultra (~216.7 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt GLM-4 32B-0414 bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 7.63 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 26.64 GiB (28.6 GB dezimal) steigt.

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