← AI Hashrate EN

V100 16GB PCIe 能跑 GLM-5.2 吗?

NVIDIA · 16 GB HBM2 · 带宽 900 GB/s · Z.ai · 753.3B(激活 40B) · MoE · 模型上下文最长 1000K

❌ 装不下 — GLM-5.2 Q4 需 429.94 GB,显卡仅 16 GB
VRAM:需 429.94 GB / 16 GB
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-5.2,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)
Q44K429.94 GB
Q48K 默认444.56 GB
Q432K532.32 GB
FP164K1522.22 GB
FP168K 默认1536.85 GB
FP1632K1624.6 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
Q4414.31 GB29.25 GB1 GB444.56 GB16 GB
FP161506.6 GB29.25 GB1 GB1536.85 GB16 GB

其他能跑 GLM-5.2 的 GPU

GLM-5.2 的全部 GPU →

V100 16GB PCIe 可跑的其他模型

V100 16GB PCIe 上的全部模型 →