SparkHost

Сервер для GLM-4.5-Air 106B-A12B

Zhipu · 106 млрд параметров, из них 12 млрд активных · MoE

GLM-4.5-Air 106B-A12B — модель Zhipu с архитектурой Mixture-of-Experts: в памяти держатся все 106 млрд параметров, а на каждый токен включаются примерно 12 млрд. Памяти нужно как под крупную модель, зато генерация быстрее, чем у плотной модели того же объёма, — поэтому главный параметр сервера для неё объём памяти, а не число GPU. На выделенном сервере с достаточным объёмом памяти такая модель работает внутри вашей инфраструктуры: запросы и данные компании её не покидают.

В типовой конфигурации — квантование int4, контекст 32K токенов — нужно около 67,4 ГБ: веса 53 ГБ, KV-кэш 6,4 ГБ, служебный запас 7,9 ГБ. Это укладывается в один NVIDIA DGX Spark 128 ГБ: под модель там около 108 ГБ, занято примерно 62 %. Остаток уходит на длинный контекст и параллельные запросы пользователей; модель запускается через vLLM, llama.cpp или Ollama с OpenAI-совместимым API, а скорость на своей задаче можно проверить за сутки аренды, не покупая оборудование.

Типовые настройки

1 узел
67,4 ГБ / 108 ГБ1 узел
Веса 53 ГБ KV-кэш 6,4 ГБ Накладные 7,9 ГБ

int4, контекст 32K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.

Что арендовать

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ

3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС

Память по квантованию

Свой квант и контекст

Контекст 32K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp8128,3 ГБ2 узла
int8128,3 ГБ2 узла
q6_k106,4 ГБ1 узел
q5_k_m92,9 ГБ1 узел
q4_k_m79,5 ГБ1 узел
int4типовой67,4 ГБ1 узел
q3_k_m66,1 ГБ1 узел
q2_k57,6 ГБ1 узел

Другие модели Zhipu

Все модели