GLM-4.5 Air (110B-A12B) auf A800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

Q: Kann die A800 80GB SXM (80GB) GLM-4.5 Air (110B-A12B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4.5 Air (110B-A12B) insgesamt 69.96 GiB VRAM (67.96 GiB Gewichte + 1.44 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A800 80GB SXM (~99.5 tok/s Decode).

Q: Wie viel VRAM benötigt GLM-4.5 Air (110B-A12B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 5.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 74.27 GiB (79.75 GB dezimal) steigt.

GLM-4.5 Air (110B-A12B) (110.47B gesamt, 12B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 67.96 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 69.96 GiB gesamt bei 8K Kontext und 74.27 GiB bei 32K auf A800 80GB SXM (~99.5 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell110.47B / 12B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 67.96 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

80 GB · 2039 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Passt mit sicherer Reserve

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 69.96 GiB (75.12 GB) / 80 GiB (87%)

Modellgewichte: 67.96 GiB KV-Cache & Zustand: 1.44 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

69.96 GiB

75.12 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

76 GiB

80 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

+6.04 GiB

87% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~99.5 tok/s

12B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~6760 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~606 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$1.23

Sparse MoE + GQA · MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Apple Unified Memory

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud ab

Vast.ai · $0.44 / Std.

1x A100 80GB SXM

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-Air-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~606ms · ~99.5 tok/s)

[GLM-4.5 Air (110B-A12B) · 69.96 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: 2026-11-05

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

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~64.4 Monate

Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat

Anbieter	Empfohlene Instanz	Gesamt-VRAM	Stundensatz	Monatlich (bei Auswahl)	Abrechnungsmodell	Starten
RunPod	1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe)	80 GB	$1.19 / Std.	$144.70 / Monat	Sekundengenau	GPU starten ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4)	80 GB	$0.44 / Std.	$53.75 / Monat	Spot / On-Demand	GPU starten ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz)	80 GB	$2.40 / Std.	$291.48 / Monat	Stündlich	GPU starten ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz)	192 GB	$2.59 / Std.	$314.94 / 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-4.5 Air (110B-A12B)

QLoRA (4b) Passt mit sicherer Reserve

70.72 GiB

Modellgewichte: 67.96 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.68 GiB · Act: 1.08 GiB

Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

209.84 GiB

Modellgewichte: 205.77 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.64 GiB · Act: 1.43 GiB

Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)

Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

846.18 GiB

Modellgewichte: 205.77 GiB · Gradienten + Optimizer: 637.89 GiB · Act: 2.52 GiB

Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Die A800 80GB SXM (80GB physisch, 76 GiB nutzbar) führt GLM-4.5 Air (110B-A12B) in 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext mit 69.96 GiB und 6.04 GiB Reserve stabil aus (~99.5 tok/s).

KV-Cache- & Engine-Tuning

GLM-4.5 Air (110B-A12B) nutzt Sparse MoE + GQA (110.47B gesamt, 12B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 1.44 GiB auf 5.75 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 2.87 GiB (gesamt 71.4 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-4.5 Air (110B-A12B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (A800 80GB SXM)	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16)	205.77 GiB	1.44 GiB	207.77 GiB (223.09 GB)	~3.5 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0)	109.39 GiB	1.44 GiB	111.39 GiB (119.6 GB)	~12.4 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K)	92.21 GiB	1.44 GiB	94.21 GiB (101.16 GB)	~23.2 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M)	77.78 GiB	1.44 GiB	79.78 GiB (85.66 GB)	~89.8 tok/s	Knappe Reserve (<8% Puffer)	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M)	67.96 GiB	1.44 GiB	69.96 GiB (75.12 GB)	~99.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS)	56.33 GiB	1.44 GiB	58.33 GiB (62.63 GB)	~114 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M)	53.28 GiB	1.44 GiB	55.28 GiB (59.36 GB)	~118.6 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL)	44.19 GiB	1.44 GiB	46.19 GiB (49.6 GB)	~134.5 tok/s	Passt mit sicherer Reserve	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die A800 80GB SXM (80GB) GLM-4.5 Air (110B-A12B) ausführen?

In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4.5 Air (110B-A12B) insgesamt 69.96 GiB VRAM (67.96 GiB Gewichte + 1.44 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 76 GiB nutzbarem Speicher auf der A800 80GB SXM (~99.5 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt GLM-4.5 Air (110B-A12B) bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 5.75 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 74.27 GiB (79.75 GB dezimal) steigt.

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