文章详细介绍了2026年7月运行大型语言模型（如GigaChat 3.5 Ultra、GLM-5.2和Kimi K3）的显存需求，重点关注4位量化。文章解释说，“4位”的说法是一种简化，由于Q4_K_M等量化方法（每个权重平均使用4.85位）的存在，实际平均比特使用量更高。文中提供了一个计算显存需求的公式，该公式同时考虑了模型权重和KV缓存，并指出像Kimi K3和GLM-5.2这样具有超大上下文窗口的模型，其KV缓存需要大量内存。文章给出了GigaChat 3.5 Ultra（4位需要220-250 GB显存）和GLM-5.2（4位需要372-475 GB显存，或2位需要约245 GB显存）的实际显存估算值，并指出在消费级硬件上运行这些模型具有挑战性。 AI
影响 了解显存需求对于在可用硬件上高效部署和运行大型语言模型至关重要。
排序理由 文章讨论了运行特定LLM的技术细节和显存需求，类似于技术深度分析或基准测试分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Anthropic
- Claude
- GPT
- GigaChat 3.5 Ultra
- GLM-5.2
- Hugging Face
- Kimi K3
- llama.cpp
- Ollama
- OpenAI
- Unsloth
- Z.ai
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
