GLM-5.3 の VRAM・メモリ要件

出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 GGUF Q8_0 (Unsloth)：8,192 トークンで約 747.13 GiB–876.98 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、llama.cpp。

これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み

公開元と出典

提供元Zhipu AI
Hugging Facezai-org/GLM-5.3
Revisionaca966e4e02791568aa6a4ced368624b3d897f42
総パラメータ数753,329,940,480
アクティブパラメータ数不明 / 独立した出典がない
層数78
クエリヘッド64
KVヘッド64 (mla)
ヘッド次元192
記録されているコンテキスト上限1,048,576
完全性partial · partial

アクティブパラメータ数は不明、または独立した出典がありません。アクティブ数はルーティング計算量であり、常駐ウェイト全体ではありません。

この見積もりのメモリ内訳

ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。

Weight artifact: 746.32 GiB (801,357,677,216 bytes)
Raw KV cache: 0.69 GiB (736,100,352 bytes)
Engine extras / workspace: 0.13 GiB–129.97 GiB
Total estimated demand: 747.13 GiB–876.98 GiB

計上したファイル

量子化	計上したファイル	バイト	実行エンジン	根拠
FP8 safetensors fp8 計算機: FP8 safetensors	safetensors シャード 141 件選択したバイトの合計：755,617,140,416 (703.72 GiB / 755.62 GB) 先頭のシャード：model-00001-of-00141.safetensors 末尾のシャード：model-00141-of-00141.safetensors シャードファイル 141 件をすべて表示 `model-00001-of-00141.safetensors` `model-00002-of-00141.safetensors` `model-00003-of-00141.safetensors` `model-00004-of-00141.safetensors` `model-00005-of-00141.safetensors` `model-00006-of-00141.safetensors` `model-00007-of-00141.safetensors` `model-00008-of-00141.safetensors` `model-00009-of-00141.safetensors` `model-00010-of-00141.safetensors` `model-00011-of-00141.safetensors` `model-00012-of-00141.safetensors` `model-00013-of-00141.safetensors` `model-00014-of-00141.safetensors` `model-00015-of-00141.safetensors` `model-00016-of-00141.safetensors` `model-00017-of-00141.safetensors` `model-00018-of-00141.safetensors` `model-00019-of-00141.safetensors` `model-00020-of-00141.safetensors` `model-00021-of-00141.safetensors` `model-00022-of-00141.safetensors` `model-00023-of-00141.safetensors` `model-00024-of-00141.safetensors` `model-00025-of-00141.safetensors` `model-00026-of-00141.safetensors` `model-00027-of-00141.safetensors` `model-00028-of-00141.safetensors` `model-00029-of-00141.safetensors` `model-00030-of-00141.safetensors` `model-00031-of-00141.safetensors` `model-00032-of-00141.safetensors` `model-00033-of-00141.safetensors` `model-00034-of-00141.safetensors` `model-00035-of-00141.safetensors` `model-00036-of-00141.safetensors` `model-00037-of-00141.safetensors` `model-00038-of-00141.safetensors` `model-00039-of-00141.safetensors` `model-00040-of-00141.safetensors` `model-00041-of-00141.safetensors` `model-00042-of-00141.safetensors` `model-00043-of-00141.safetensors` `model-00044-of-00141.safetensors` `model-00045-of-00141.safetensors` `model-00046-of-00141.safetensors` `model-00047-of-00141.safetensors` `model-00048-of-00141.safetensors` `model-00049-of-00141.safetensors` `model-00050-of-00141.safetensors` `model-00051-of-00141.safetensors` `model-00052-of-00141.safetensors` `model-00053-of-00141.safetensors` `model-00054-of-00141.safetensors` `model-00055-of-00141.safetensors` `model-00056-of-00141.safetensors` `model-00057-of-00141.safetensors` `model-00058-of-00141.safetensors` `model-00059-of-00141.safetensors` `model-00060-of-00141.safetensors` `model-00061-of-00141.safetensors` `model-00062-of-00141.safetensors` `model-00063-of-00141.safetensors` `model-00064-of-00141.safetensors` `model-00065-of-00141.safetensors` `model-00066-of-00141.safetensors` `model-00067-of-00141.safetensors` `model-00068-of-00141.safetensors` `model-00069-of-00141.safetensors` `model-00070-of-00141.safetensors` `model-00071-of-00141.safetensors` `model-00072-of-00141.safetensors` `model-00073-of-00141.safetensors` `model-00074-of-00141.safetensors` `model-00075-of-00141.safetensors` `model-00076-of-00141.safetensors` `model-00077-of-00141.safetensors` `model-00078-of-00141.safetensors` `model-00079-of-00141.safetensors` `model-00080-of-00141.safetensors` `model-00081-of-00141.safetensors` `model-00082-of-00141.safetensors` `model-00083-of-00141.safetensors` `model-00084-of-00141.safetensors` `model-00085-of-00141.safetensors` `model-00086-of-00141.safetensors` `model-00087-of-00141.safetensors` `model-00088-of-00141.safetensors` `model-00089-of-00141.safetensors` `model-00090-of-00141.safetensors` `model-00091-of-00141.safetensors` `model-00092-of-00141.safetensors` `model-00093-of-00141.safetensors` `model-00094-of-00141.safetensors` `model-00095-of-00141.safetensors` `model-00096-of-00141.safetensors` `model-00097-of-00141.safetensors` `model-00098-of-00141.safetensors` `model-00099-of-00141.safetensors` `model-00100-of-00141.safetensors` `model-00101-of-00141.safetensors` `model-00102-of-00141.safetensors` `model-00103-of-00141.safetensors` `model-00104-of-00141.safetensors` `model-00105-of-00141.safetensors` `model-00106-of-00141.safetensors` `model-00107-of-00141.safetensors` `model-00108-of-00141.safetensors` `model-00109-of-00141.safetensors` `model-00110-of-00141.safetensors` `model-00111-of-00141.safetensors` `model-00112-of-00141.safetensors` `model-00113-of-00141.safetensors` `model-00114-of-00141.safetensors` `model-00115-of-00141.safetensors` `model-00116-of-00141.safetensors` `model-00117-of-00141.safetensors` `model-00118-of-00141.safetensors` `model-00119-of-00141.safetensors` `model-00120-of-00141.safetensors` `model-00121-of-00141.safetensors` `model-00122-of-00141.safetensors` `model-00123-of-00141.safetensors` `model-00124-of-00141.safetensors` `model-00125-of-00141.safetensors` `model-00126-of-00141.safetensors` `model-00127-of-00141.safetensors` `model-00128-of-00141.safetensors` `model-00129-of-00141.safetensors` `model-00130-of-00141.safetensors` `model-00131-of-00141.safetensors` `model-00132-of-00141.safetensors` `model-00133-of-00141.safetensors` `model-00134-of-00141.safetensors` `model-00135-of-00141.safetensors` `model-00136-of-00141.safetensors` `model-00137-of-00141.safetensors` `model-00138-of-00141.safetensors` `model-00139-of-00141.safetensors` `model-00140-of-00141.safetensors` `model-00141-of-00141.safetensors`	755,617,140,416 (703.72 GiB / 755.62 GB)	`vllm, sglang, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q8_0 (Unsloth) gguf-q8_0 計算機: GGUF Q8_0 (Unsloth)	safetensors シャード 17 件選択したバイトの合計：801,357,677,216 (746.32 GiB / 801.36 GB) 先頭のシャード：Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00001-of-00017.gguf 末尾のシャード：Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00017-of-00017.gguf シャードファイル 17 件をすべて表示 `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00001-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00002-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00003-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00004-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00005-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00006-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00007-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00008-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00009-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00010-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00011-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00012-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00013-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00014-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00015-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00016-of-00017.gguf` `Q8_0/GLM-5.3-Q8_0-00017-of-00017.gguf`	801,357,677,216 (746.32 GiB / 801.36 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
INT4 theoretical	公開ファイルなし	376,664,970,240 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。)	—	theoretical

量子化とコンテキストごとのメモリ

同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。

量子化	2,048 tokens	8,192 tokens	32,768 tokens
FP8 safetensors	704.52 GiB–812.39 GiB	705.03 GiB–813.09 GiB	707.09 GiB–815.89 GiB
GGUF Q8_0 (Unsloth)	746.62 GiB–876.24 GiB	747.13 GiB–876.98 GiB	749.19 GiB–879.89 GiB
INT4 theoretical 理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。	351.09 GiB–452.63 GiB	351.61 GiB–453.37 GiB	353.66 GiB–456.28 GiB

KV Cache（生データ）

このモデルで計算機を開く

出典

出典
出典 — revision aca966e4e02791568aa6a4ced368624b3d897f42
出典 — metadata.total_size=755617140416
出典

結果を左右する前提

要求コンテキストは記録上のネイティブ窓 1048576 トークン以内です。
常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
アクティブパラメータ数は不明、または独立した出典がありません。アクティブ数はルーティング計算量であり、常駐ウェイト全体ではありません。
ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
ウェイトバイトは公開済み safetensors シャード 17 個、合計 801357677216 バイトです。
MTP / draft ウェイトがあります。有効にするまで含めません。
コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数（入力＋生成の予約）です。

計算機

公開カタログスナップショットを読み込み中…

モデルを先に選び、その後で機器を確認します。

モデル

過去のモデルを表示

量子化

機材の種類

ハードウェア

ワークロード

コンテキスト長は主に KV キャッシュメモリに効きます。

詳細設定

ランタイム

この見積もりで使うエンジンと KV キャッシュの型です。

実行エンジンKV Cache の精度再帰 / 畳み込み状態の型理論値も含める（上級）フィルタに一致が無いとき代替を許す

ワークロード

オーバーヘッドの想定と、プリフィル作業領域を含めるかどうかです。

実行時オーバーヘッドの想定プリフィル寄りの作業領域を多めに見る

トポロジ

モデルを複数デバイスへどう分割するか。メモリは合算しません。

配置方法複製内の分割デバイス数

複製数は上級オプションです。台数はノードまたは GPU であり、複製数ではありません。

複製グループ数複製あたりの台数

予算

システム予約と安全余裕。数字を空にすると直前の値を保ちます。

OS / 画面用の予約

GiB（2^30 バイト）

予算はすでにシステム分を除いている追加の安全マージン

パラメータあたりの実効ビット数（手動）表示単位

カスタムモデル

設定を読み込むか、構造を手入力します。読み込むまでリポジトリは走査しません。

ローカルの config.json を読み込む

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

公開 Hugging Face リポジトリリビジョン

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

総パラメータ数アクティブパラメータ数層数クエリヘッドKVヘッドヘッド次元

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。

GLM-5.3 の VRAM・メモリ要件

公開元と出典

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計上したファイル

量子化とコンテキストごとのメモリ

KV Cache（生データ）

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