GLM-4 32B-0414 en Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) — 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 Ryzen AI Max+ 395 128GB (~9.1 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos32B / 32B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 18.44 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 256 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 20.92 GiB (22.46 GB) / 128 GiB (16%)

Pesos del Modelo: 18.44 GiB Caché KV y Estado: 1.91 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.57 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

20.92 GiB

22.46 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

99.8 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+78.88 GiB

16% utilización

Velocidad Decode Est.

~9.1 tok/s

32B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~387 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~10579 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$5.77

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 ~10579ms · ~9.1 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.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

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

Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB físicos, 99.8 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 78.88 GiB (~9.1 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)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — GLM-4 32B-0414 @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Ryzen AI Max+ 395 128GB)	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)	~2.9 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)	~5.4 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)	~6.9 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)	~7.9 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)	~9.1 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)	~10.4 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)	~11.3 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)	~15.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Ryzen AI Max+ 395 128GB (128GB) 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 99.8 GiB utilizables en Ryzen AI Max+ 395 128GB, alcanzando ~9.1 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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