GLM-4.5 (355B-A32B) 在 RTX 4090 (24GB) 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 RTX 4090 上预计生成速度约 3 tok/s。
当前参数下的最优硬件推荐
生产环境启动命令
llama-server -hf unsloth/GLM-4.5-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vllm serve zai-org/GLM-4.5 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
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。
| 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)
工程诊断与部署调优指南
硬件选型快速结论
单张 RTX 4090(24GB)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)
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 (RTX 4090) | 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) | ~1.7 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) | ~2.2 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) | ~2.5 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 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) | ~3.4 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) | ~3.7 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) | ~5.4 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)
RTX 4090 (24GB) 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 RTX 4090 可提供 22.8 GiB 可用显存,预计 Decode 速度约 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)。