GLM-4.5 (355B-A32B) 在 L20 48GB (48GB) 上的显存占用、KV 缓存与速度评测

GLM-4.5 (355B-A32B)(总参数 355B,激活参数 32B,稀疏 MoE + GQA)在 4-bit (Q4_K_M) 下权重占 200.75 GiB;8K 上下文总显存需求为 204.19 GiB(十进制 219.25 GB),32K 上下文为 212.81 GiB。在 L20 48GB 上预计生成速度约 3.3 tok/s。

交互式显存与硬件选型工作台

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48 GB · 864 GB/s
超出当前硬件显存上限
配置参数推导公式 HF config.json ↗
显存占用结构拆解 (GiB) 204.19 GiB (219.25 GB) / 48 GiB (425%)
模型权重: 200.75 GiB KV 缓存与状态: 2.88 GiB 引擎与算子缓冲: 0.56 GiB 所需系统内存 (CPU): 0 GiB
所需显存总量
204.19 GiB
219.25 GB (十进制)
硬件可用显存
45.6 GiB
48 GB (物理容量)
显存安全余量
-158.59 GiB
425% 显存占用率
预计生成速度 (Decode)
~3.3 tok/s
32B 激活参数
预计预填充速度 (Prefill)
~975 tok/s
4K 提示词首字延迟: ~4201 ms
每百万 Token 成本
$319.87
稀疏 MoE + GQA · MIT

当前参数下的最优硬件推荐

首选单卡方案
Instinct MI325X 256GB (256GB)
~$21,000
高性价比 / 二手卡方案
2x H200 141GB SXM
282GB · ~$64,000
Apple 统一内存方案
Mac Studio M3 Ultra 512GB
~$9,500
云端最低起租
DigitalOcean · $3.80 / 小时
1x Instinct MI325X 256GB

生产环境启动命令

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
实时首字延迟与生成速度模拟器 (TTFT ~4201ms · ~3.3 tok/s)
[GLM-4.5 (355B-A32B) · 204.19 GiB] 显存分配完成。已完成提示词 Prefill 预填充阶段,当前正按显存带宽受限的实际 tok/s 速率流式输出 Token……

云 GPU 实时比价与租买回本周期 (TCO)

汇总 RunPod、Vast.ai、Vultr 与 DigitalOcean 公开按需及社区市场报价。

数据核验: 2026-11-04
购卡回本周期
~25.5 个月
预计本地月电费: $21.28 / 月
云服务商 推荐实例配置 总显存 每小时费率 按所选时长月费 计费方式 部署
RunPod 1x B300 288GB Blackwell Ultra (社区云 (Community)) 288 GB $6.94 / 小时 $843.90 / 月 按秒计费 立即部署 ↗
Vast.ai 2x H200 141GB SXM (认证主机市场 · NVL) 282 GB $7.74 / 小时 $940.94 / 月 竞价 / 按需市场 立即部署 ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 8x A100 80GB SXM (按需独享实例 · $300 Credit*) 640 GB $19.18 / 小时 $2331.80 / 月 按小时计费 立即部署 ↗
Vultr Cloud GPU 8x A100 80GB SXM (按需独享实例) 640 GB $19.18 / 小时 $2331.80 / 月 按小时计费 立即部署 ↗
DigitalOcean 1x Instinct MI325X 256GB (按需独享实例) 256 GB $3.80 / 小时 $462.08 / 月 按秒计费 立即部署 ↗

表中价格取自核验当日各平台公开报价,实际费用随区域与实时库存动态浮动。

微调显存需求对照(QLoRA / LoRA / 全参数微调) — GLM-4.5 (355B-A32B)

QLoRA (4b) 超出当前硬件显存上限
206.34 GiB
模型权重: 200.75 GiB · 梯度与优化器状态: 4.48 GiB · Act: 1.11 GiB
最低推荐显卡: Instinct MI325X 256GB (256GB)
LoRA (16b) 超出当前硬件显存上限
669.76 GiB
模型权重: 661.24 GiB · 梯度与优化器状态: 7.04 GiB · Act: 1.48 GiB
最低推荐显卡: 8x H200 141GB SXM (1128GB)
全量微调 超出当前硬件显存上限
2713.68 GiB
模型权重: 661.24 GiB · 梯度与优化器状态: 2049.84 GiB · Act: 2.6 GiB
最低推荐显卡: 需多卡并行

工程诊断与部署调优指南

硬件选型快速结论

单张 L20 48GB(48GB)不足以全量装入 4-bit 的 GLM-4.5 (355B-A32B)(8K 需 204.19 GiB)。建议改用多卡张量并行、开启 CPU 内存卸载(--n-cpu-moe / -ngl),或直接租用更大显存的云端 GPU。

长上下文 KV 缓存与引擎调优

GLM-4.5 (355B-A32B) 采用 稀疏 MoE + GQA 架构(总参数 355B,每步激活 32B)。从 8K 扩至 32K 上下文时,FP16 KV 缓存从 2.88 GiB 增至 11.5 GiB;若开启 8-bit KV 缓存(llama.cpp -ctk q8_0 -ctv q8_0 或 vLLM --kv-cache-dtype fp8),32K 下可节省 5.75 GiB 显存(降至 207.06 GiB)。

不同上下文窗口下的显存增长曲线(4K 至 128K,4-bit 权重)

GLM-4.5 (355B-A32B) VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 202.75 GiB, 8K: 204.19 GiB, 32K: 212.81 GiB, 128K: 247.31 GiB) 4K 202.75 GiB (KV 1.44 GiB) 8K 204.19 GiB (KV 2.88 GiB) 32K 212.81 GiB (KV 11.5 GiB) 128K 247.31 GiB (KV 46 GiB) L20 48GB (48GB)
模型权重体积保持固定,注意力 KV 缓存随上下文长度与并发序列数线性或按窗口增长。

全量化档位显存与速度对照表 — GLM-4.5 (355B-A32B) @ 8K

量化格式 权重占用 (GiB) KV 缓存 总显存需求 (GiB) 生成速度 兼容性状态 (L20 48GB) 最低推荐显卡 数据来源
原生权重 (BF16 / FP8 / MXFP4 — 无损精度) (BF16) 661.24 GiB 2.88 GiB 664.68 GiB (713.69 GB) ~0.9 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 官方原始权重体积
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — 近乎无损) (Q8_0) 351.28 GiB 2.88 GiB 354.72 GiB (380.88 GB) ~1.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF Q6_K (6-bit — 高精度甜点) (Q6_K) 271.11 GiB 2.88 GiB 274.55 GiB (294.8 GB) ~2.4 tok/s 超出当前硬件显存上限 需多卡并行 配置参数推导公式
GGUF Q5_K_M (5-bit — 均衡优选) (Q5_K_M) 235.31 GiB 2.88 GiB 238.75 GiB (256.36 GB) ~2.8 tok/s 超出当前硬件显存上限 Instinct MI355X 288GB (288GB) 配置参数推导公式
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — 推荐默认) (Q4_K_M) 200.75 GiB 2.88 GiB 204.19 GiB (219.25 GB) ~3.3 tok/s 超出当前硬件显存上限 Instinct MI325X 256GB (256GB) 配置参数推导公式
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — 紧凑省显存) (IQ4_XS) 175.87 GiB 2.88 GiB 179.31 GiB (192.53 GB) ~3.9 tok/s 超出当前硬件显存上限 Instinct MI325X 256GB (256GB) 配置参数推导公式
GGUF Q3_K_M (3-bit — 低显存压缩) (Q3_K_M) 161.79 GiB 2.88 GiB 165.23 GiB (177.41 GB) ~4.3 tok/s 超出当前硬件显存上限 Instinct MI300X 192GB (192GB) 配置参数推导公式
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — 超大 MoE 专用) (UD-Q2_K_XL) 113.97 GiB 2.88 GiB 117.41 GiB (126.07 GB) ~6.9 tok/s 超出当前硬件显存上限 Instinct MI300X 192GB (192GB) 配置参数推导公式

技术规格说明与常见问题 (FAQ)

L20 48GB (48GB) 能否流畅运行 GLM-4.5 (355B-A32B)?

在 4-bit (Q4_K_M) 量化与 8K 上下文下,GLM-4.5 (355B-A32B) 共需 204.19 GiB 显存(其中权重 200.75 GiB,KV 缓存 2.88 GiB,引擎缓冲 0.56 GiB),而 L20 48GB 可提供 45.6 GiB 可用显存,预计 Decode 速度约 3.3 tok/s。

GLM-4.5 (355B-A32B) 在 32K 长上下文下需要多少显存?

当上下文窗口扩展到 32,768 tokens 时,GLM-4.5 (355B-A32B)(稀疏 MoE + GQA)的 KV 缓存与状态占用为 11.5 GiB,4-bit 总显存需求为 212.81 GiB(十进制 228.5 GB)。

在其他硬件上测试该模型

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