GLM-4.5 Air (110B-A12B) en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

GLM-4.5 Air (110B-A12B) (110.47B total, 12B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 67.96 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 69.96 GiB totales a 8K de contexto y 74.27 GiB a 32K en DCU K100-AI 64GB (海光深算) (~40.2 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos110.47B / 12B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 67.96 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

64 GB · 1638 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 69.96 GiB (75.12 GB) / 64 GiB (109%)

Pesos del Modelo: 67.96 GiB Caché KV y Estado: 1.44 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

69.96 GiB

75.12 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

60.8 GiB

64 GB (física)

Margen de Seguridad

-9.16 GiB

109% utilización

Velocidad Decode Est.

~40.2 tok/s

12B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~5308 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~772 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$3.05

MoE Disperso + GQA · MIT

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x A100 80GB SXM

160GB · ~$24,000

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.44 / h

1x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

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

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~772ms · ~40.2 tok/s)

[GLM-4.5 Air (110B-A12B) · 69.96 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

~64.4 meses

Electricidad local est.: $12.77 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe)	80 GB	$1.19 / h	$144.70 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	80 GB	$0.44 / h	$53.75 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada)	192 GB	$2.59 / h	$314.94 / 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-4.5 Air (110B-A12B)

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible

70.72 GiB

Pesos del Modelo: 67.96 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.68 GiB · Act: 1.08 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

209.84 GiB

Pesos del Modelo: 205.77 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.64 GiB · Act: 1.43 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI325X 256GB (256GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

846.18 GiB

Pesos del Modelo: 205.77 GiB · Gradientes + Optimizador: 637.89 GiB · Act: 2.52 GiB

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

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) no alcanza para cargar GLM-4.5 Air (110B-A12B) en 4 bits (69.96 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

GLM-4.5 Air (110B-A12B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (110.47B totales, 12B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1.44 GiB a 5.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2.87 GiB en 32K (total 71.4 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-4.5 Air (110B-A12B) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (DCU K100-AI 64GB (海光深算))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	205.77 GiB	1.44 GiB	207.77 GiB (223.09 GB)	~3.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	109.39 GiB	1.44 GiB	111.39 GiB (119.6 GB)	~8.6 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	92.21 GiB	1.44 GiB	94.21 GiB (101.16 GB)	~12.7 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	77.78 GiB	1.44 GiB	79.78 GiB (85.66 GB)	~21.3 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	67.96 GiB	1.44 GiB	69.96 GiB (75.12 GB)	~40.2 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	56.33 GiB	1.44 GiB	58.33 GiB (62.63 GB)	~96.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	53.28 GiB	1.44 GiB	55.28 GiB (59.36 GB)	~100.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	44.19 GiB	1.44 GiB	46.19 GiB (49.6 GB)	~114.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede DCU K100-AI 64GB (海光深算) (64GB) ejecutar GLM-4.5 Air (110B-A12B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, GLM-4.5 Air (110B-A12B) requiere 69.96 GiB de VRAM total (67.96 GiB pesos + 1.44 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 60.8 GiB utilizables en DCU K100-AI 64GB (海光深算), alcanzando ~40.2 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita GLM-4.5 Air (110B-A12B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 5.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 74.27 GiB (79.75 GB decimales).

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