← AI Hashrate EN

V100 16GB PCIe 能跑 GLM-4.5-Air 吗?

NVIDIA · 16 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · Z.ai · 110.5B(激活 12B) · MoE · 模型上下文最长 128K

❌ 装不下 — GLM-4.5-Air Q4 需 62.49 GB,显卡仅 16 GB
VRAM:需 62.49 GB / 16 GB
速度:~8.7 tok/s(估算)
FF · 装不下综合评分:VRAM 余量 × 0.5 + 生成速度 × 0.5。Q4 @ 8K 上下文。
CUDA
你的 GPU 装不下 GLM-4.5-Air,但能跑这些同类型模型: Qwen3-8B, gemma-4-26B-A4B-it☁️ RunPod 云端租用 ~$0.50/小时
估算基于带宽公式;标注「实测」的行覆盖估算。方法论

各量化与上下文下的装机与速度

量化上下文所需 VRAM装得下?tok/s(解码)
Q44K62.49 GB8.9 ± 估算
Q48K 默认63.21 GB8.7 ± 估算
Q432K67.53 GB
FP164K222.72 GB
FP168K 默认223.44 GB
FP1632K227.75 GB

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关;装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力(只能纯 offload)。

8K 上下文 VRAM 明细

量化权重KV cache开销合计所需V100 16GB PCIe VRAM
Q460.78 GB1.44 GB1 GB63.21 GB16 GB
FP16221.0 GB1.44 GB1 GB223.44 GB16 GB

其他能跑 GLM-4.5-Air 的 GPU

GLM-4.5-Air 的全部 GPU →

V100 16GB PCIe 可跑的其他模型

V100 16GB PCIe 上的全部模型 →