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 узелint4, контекст 32K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.
Что арендовать
3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС
Память по квантованию
Свой квант и контекстКонтекст 32K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.
| Квант | Нужно ГБ | Узлов |
|---|---|---|
| fp8 | 128,3 ГБ | 2 узла |
| int8 | 128,3 ГБ | 2 узла |
| q6_k | 106,4 ГБ | 1 узел |
| q5_k_m | 92,9 ГБ | 1 узел |
| q4_k_m | 79,5 ГБ | 1 узел |
| int4типовой | 67,4 ГБ | 1 узел |
| q3_k_m | 66,1 ГБ | 1 узел |
| q2_k | 57,6 ГБ | 1 узел |