GLM-4.5 (355B-A32B) auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
GLM-4.5 (355B-A32B) (355B gesamt, 32B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 200.75 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 204.19 GiB gesamt bei 8K Kontext und 212.81 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~3 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Aus config.json abgeleitet
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
204.19 GiB
219.25 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
22.8 GiB
24 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-181.39 GiB
851% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~3 tok/s
32B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~1178 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~3477 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$351.85
Sparse MoE + GQA · MIT
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
Instinct MI325X 256GB (256GB)
~$21,000
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x H200 141GB SXM
282GB · ~$64,000
Apple Unified Memory
Mac Studio M3 Ultra 512GB
~$9,500
Cloud ab
DigitalOcean · $3.80 / Std.
1x Instinct MI325X 256GB
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve zai-org/GLM-4.5 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~3477ms · ~3 tok/s)
[GLM-4.5 (355B-A32B) · 204.19 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.
Kauf-Amortisation
~25.5 Monate
Geschätzte Stromkosten: $21.28 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud) | 288 GB | $6.94 / Std. | $843.90 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 2x H200 141GB SXM (Verifizierter Host · NVL) | 282 GB | $7.74 / Std. | $940.94 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 640 GB | $19.18 / Std. | $2331.80 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) | 640 GB | $19.18 / Std. | $2331.80 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI325X 256GB (Dedizierte Instanz) | 256 GB | $3.80 / Std. | $462.08 / 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 (355B-A32B)
QLoRA (4b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
206.34 GiB
Modellgewichte: 200.75 GiB · Gradienten + Optimizer: 4.48 GiB · Act: 1.11 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI325X 256GB (256GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
669.76 GiB
Modellgewichte: 661.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 7.04 GiB · Act: 1.48 GiB
Empfohlene GPU: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
2713.68 GiB
Modellgewichte: 661.24 GiB · Gradienten + Optimizer: 2049.84 GiB · Act: 2.6 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Eine einzelne RTX 4090 D (24GB) reicht für GLM-4.5 (355B-A32B) in 4-Bit (204.19 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
KV-Cache- & Engine-Tuning
GLM-4.5 (355B-A32B) nutzt Sparse MoE + GQA (355B gesamt, 32B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 2.88 GiB auf 11.5 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 5.75 GiB (gesamt 207.06 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — GLM-4.5 (355B-A32B) @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (RTX 4090 D) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (BF16) | 661.24 GiB | 2.88 GiB | 664.68 GiB (713.69 GB) | ~0.9 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 351.28 GiB | 2.88 GiB | 354.72 GiB (380.88 GB) | ~1.7 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 271.11 GiB | 2.88 GiB | 274.55 GiB (294.8 GB) | ~2.2 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 235.31 GiB | 2.88 GiB | 238.75 GiB (256.36 GB) | ~2.5 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI355X 288GB (288GB) | Aus config.json abgeleitet |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 200.75 GiB | 2.88 GiB | 204.19 GiB (219.25 GB) | ~3 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 175.87 GiB | 2.88 GiB | 179.31 GiB (192.53 GB) | ~3.4 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 161.79 GiB | 2.88 GiB | 165.23 GiB (177.41 GB) | ~3.7 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 113.97 GiB | 2.88 GiB | 117.41 GiB (126.07 GB) | ~5.4 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Instinct MI300X 192GB (192GB) | Aus config.json abgeleitet |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die RTX 4090 D (24GB) GLM-4.5 (355B-A32B) ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt GLM-4.5 (355B-A32B) insgesamt 204.19 GiB VRAM (200.75 GiB Gewichte + 2.88 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~3 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt GLM-4.5 (355B-A32B) bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 11.5 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 212.81 GiB (228.5 GB dezimal) steigt.
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bgpt-oss-120bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B