GLM-5 (744B) en RTX 4060 Ti 16GB (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad
GLM-5 (744B) (744B total, 40B activos, Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE) requiere 420.45 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 421.71 GiB totales a 8K de contexto y 423.76 GiB a 32K en RTX 4060 Ti 16GB (~2.3 tok/s).
Supera la Memoria GPU Disponible
Fórmula derivada de config.json
HF config.json ↗
Memoria GPU Requerida
421.71 GiB
452.81 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
15.2 GiB
16 GB (física)
Margen de Seguridad
-406.51 GiB
2636% utilización
Velocidad Decode Est.
~2.3 tok/s
40B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~286 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~14322 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$427.05
Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE · MIT
Hardware Recomendado para Esta Configuración
Mejor GPU Individual
Requiere Multi-GPU
—
Mejor Calidad-Precio / Usada
4x H200 141GB SXM
564GB · ~$128,000
Memoria Unificada Apple
Supera 512 GB
—
Cloud Desde
Vast.ai · $3.54 / h
8x A100 80GB SXM
Comandos de Lanzamiento para Producción
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/GLM-5-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve zai-org/GLM-5 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~14322ms · ~2.3 tok/s)
[GLM-5 (744B) · 421.71 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
~0.3 meses
Electricidad local est.: $3.51 / mes
| Proveedor | Instancia Recomendada | VRAM Total | Tarifa por Hora | Costo Mensual Estimado | Facturación | Desplegar |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 2x B300 288GB Blackwell Ultra (Nube Comunitaria) | 576 GB | $13.88 / h | $1687.81 / mes | Por segundo | Lanzar GPU ↗ |
| Vast.ai | 8x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) | 640 GB | $3.54 / h | $429.98 / mes | Spot / Bajo demanda | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 8x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) | 640 GB | $19.18 / h | $2331.80 / mes | Por hora | Lanzar GPU ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) | 1536 GB | $20.72 / h | $2519.55 / 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-5 (744B)
QLoRA (4b)
Supera la Memoria GPU Disponible
427.19 GiB
Pesos del Modelo: 420.45 GiB · Gradientes + Optimizador: 5.6 GiB · Act: 1.14 GiB
GPU Recomendada: 4x H200 141GB SXM (564GB)
LoRA (16b)
Supera la Memoria GPU Disponible
1396.32 GiB
Pesos del Modelo: 1386 GiB · Gradientes + Optimizador: 8.8 GiB · Act: 1.52 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
FT Completo
Supera la Memoria GPU Disponible
5685.29 GiB
Pesos del Modelo: 1386 GiB · Gradientes + Optimizador: 4296.6 GiB · Act: 2.69 GiB
GPU Recomendada: Requiere Multi-GPU
Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización
Veredicto Rápido de Hardware
Una sola RTX 4060 Ti 16GB (16GB) no alcanza para cargar GLM-5 (744B) en 4 bits (421.71 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-5 (744B) utiliza topología Atención Latente Multi-cabeza (MLA) MoE (744B totales, 40B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.69 GiB a 2.74 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 1.37 GiB en 32K (total 422.39 GiB).
Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)
Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — GLM-5 (744B) @ 8K
| Formato de Cuantización | Pesos (GiB) | Caché KV | VRAM Total (GiB) | Velocidad Decode | Compatibilidad (RTX 4060 Ti 16GB) | GPU Recomendada | Fuente de Datos |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (FP8) | 1386 GiB | 0.69 GiB | 1387.26 GiB (1489.56 GB) | ~0.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Tamaño oficial del checkpoint |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) | 736.21 GiB | 0.69 GiB | 737.47 GiB (791.85 GB) | ~1.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) | 568.18 GiB | 0.69 GiB | 569.44 GiB (611.43 GB) | ~1.7 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) | 493.02 GiB | 0.69 GiB | 494.28 GiB (530.73 GB) | ~2 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) | 420.45 GiB | 0.69 GiB | 421.71 GiB (452.81 GB) | ~2.3 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) | 368.38 GiB | 0.69 GiB | 369.64 GiB (396.9 GB) | ~2.6 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) | 338.9 GiB | 0.69 GiB | 340.16 GiB (365.24 GB) | ~2.8 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Requiere Multi-GPU | Fórmula derivada de config.json |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) | 238.57 GiB | 0.69 GiB | 239.83 GiB (257.52 GB) | ~4 tok/s | Supera la Memoria GPU Disponible | Instinct MI355X 288GB (288GB) | Fórmula derivada de config.json |
Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes
¿Puede RTX 4060 Ti 16GB (16GB) ejecutar GLM-5 (744B)?
En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, GLM-5 (744B) requiere 421.71 GiB de VRAM total (420.45 GiB pesos + 0.69 GiB caché KV + 0.57 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 4060 Ti 16GB, alcanzando ~2.3 tok/s.
¿Cuánta VRAM necesita GLM-5 (744B) con contexto de 32K?
Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 2.74 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 423.76 GiB (455.01 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 4 E4B ITGemma 4 E2B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3.1 Pro (2.8T-A104B)Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-5 Preview (600B-A27B)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