GLM-4 32B-0414 en H800 80GB SXM (80GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
GLM-4 32B-0414 (32B total, 32B activos, GQA Denso) requiere 18.44 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 20.92 GiB totales a 8K de contexto y 26.64 GiB a 32K en H800 80GB SXM (~100.9 tok/s).
Cabe con Margen Seguro
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
20.92 GiB
22.46 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
76 GiB
80 GB (física)
Margen de Seguridad
+55.08 GiB
26% utilización
Velocidad Decode Est.
~100.9 tok/s
32B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~8036 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~510 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.52
GQA Denso · MIT
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3090 (24GB)
~$750
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.19 / h
1x RTX 3090
Comandos de Lanzamiento para Producción
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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~510ms · ~100.9 tok/s)
[GLM-4 32B-0414 · 20.92 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...
Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar
Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.
Amortización de compra
~26.6 meses
Electricidad local est.: $4.26 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) | 24 GB | $0.22 / h | $26.75 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 1x RTX 3090 (Host Verificado) | 24 GB | $0.19 / h | $22.98 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.67 / h | $203.19 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) | 48 GB | $1.57 / h | $190.91 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.
Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — GLM-4 32B-0414
QLoRA (4b)
Cabe con Margen Seguro
24.06 GiB
Pesos del Modelo: 18.44 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.48 GiB · Act: 1.14 GiB
GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b)
Cabe con Margen Seguro
68.16 GiB
Pesos del Modelo: 59.6 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.04 GiB · Act: 1.52 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
247.05 GiB
Pesos del Modelo: 59.6 GiB · Gradientes + Optimizador: 184.76 GiB · Act: 2.69 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
H800 80GB SXM (80GB físicos, 76 GiB utilizables) ejecuta GLM-4 32B-0414 en 4 bits (Q4_K_M) con 20.92 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 55.08 GiB (~100.9 tok/s).
Ajuste de KV Cache y Motor
GLM-4 32B-0414 utiliza topología GQA Denso (32B totales, 32B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.91 GiB a 7.63 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 3.82 GiB en 32K (total 22.82 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — GLM-4 32B-0414 @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (H800 80GB SXM) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) | 59.6 GiB | 1.91 GiB | 62.08 GiB (66.66 GB) | ~33.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 31.66 GiB | 1.91 GiB | 34.14 GiB (36.66 GB) | ~61.5 tok/s | Cabe con Margen Seguro | A40 48GB (48GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 24.44 GiB | 1.91 GiB | 26.92 GiB (28.91 GB) | ~78.1 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 21.39 GiB | 1.91 GiB | 23.87 GiB (25.63 GB) | ~88.3 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 18.44 GiB | 1.91 GiB | 20.92 GiB (22.46 GB) | ~100.9 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 16.1 GiB | 1.91 GiB | 18.58 GiB (19.95 GB) | ~113.9 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 14.8 GiB | 1.91 GiB | 17.28 GiB (18.55 GB) | ~122.6 tok/s | Cabe con Margen Seguro | Arc Pro B60 24GB (24GB) | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 10.62 GiB | 1.91 GiB | 13.1 GiB (14.07 GB) | ~162.8 tok/s | Cabe con Margen Seguro | RTX 4060 Ti 16GB (16GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede H800 80GB SXM (80GB) ejecutar GLM-4 32B-0414?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, GLM-4 32B-0414 requiere 20.92 GiB de VRAM total (18.44 GiB pesos + 1.91 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 76 GiB utilizables en H800 80GB SXM, alcanzando ~100.9 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita GLM-4 32B-0414 con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 7.63 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 26.64 GiB (28.6 GB decimales).
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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 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)Kimi 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