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Fiche de modèle

glm-5.2

Architecture dense78 CouchesLicence mitContexte maximal 1.024kVocabulaire 154.880

En Q4_K_M, c’est un fichier de 433,83 Gio et il ne tient sur aucune des 10 machines que nous mesurons à 8k tokens. Ce n’est pas le fichier qui remplit la mémoire : c’est le contexte.

En un coup d’œil
Taille en Q4_K_M433,83 GiB
Mémoire de contexte à 8k29,25 GiB
Tient sur0 / 10
Coût de l’allemand×1,49
433,83 GiB

Taille du modèle en Q4_K_M

Mesuré par Local AI Scope

29,25 GiB

Mémoire de contexte à 8k tokens

Mesuré par Local AI Scope

×1,49

Ce que coûte l’allemand face à l’anglais

Mesuré par Local AI Scope

Tailles

Tailles des fichiers publiés

Ce sont les tailles des fichiers réellement publiés par son auteur, additionnées lorsque le modèle est livré en plusieurs parties. Pas une estimation à partir du nombre de paramètres.

Taille du fichier publié pour chaque compression
Compression Taille du modèle
Q8_0 746,32 GiB
Q6_K 582,88 GiB
Q5_K_M 522,31 GiB
Q5_K_S 491,05 GiB
Q4_K_M 433,83 GiB
Q4_K_S 406,46 GiB
IQ4_XS 340,22 GiB
Q3_K_M 319,20 GiB
Contexte

Mémoire de contexte

Calculée à partir du schéma d’attention que ce modèle déclare couche par couche, et non de la formule générique. C’est pourquoi le chiffre est souvent bien inférieur à celui d’autres calculateurs.

  • 8k tokens → 29,25 GiB
  • 32k tokens → 117,00 GiB
  • 128k tokens → 468,00 GiB
Langues

Ce qu’il coûte dans chaque langue

Mesuré en exécutant le tokenizer de ce modèle sur le même contenu dans quatre langues. Les tokens sont ce que l’on paie en contexte, en mémoire et sur la facture du cloud.

Coût en tokens par type de texte et par langue, l’anglais servant de référence
Type de texte EN ES FR DE
Code ×1,26 ×1,41 ×1,64
Contrats ×1,29 ×1,36 ×1,52
Courriels d’entreprise ×1,22 ×1,32 ×1,32
Tickets d’assistance ×1,33 ×1,51 ×1,41

L’anglais est la référence : chaque chiffre indique combien de fois plus de tokens coûte le même contenu dans cette langue. Moyenne sur tout le corpus: DE ×1,49.

Machines

Où il tient

Tenir signifie que le modèle, sa mémoire de contexte et la marge de travail tiennent au contexte indiqué, en laissant au système sa part. 0 sur les 10 machines testées (Q4_K_M, 8k tokens).

Les dix machines testées, avec la mémoire que chacune laisse et le plus grand contexte que ce modèle y tient
Machine Tient Mémoire restante Plus grand contexte qui tient
PC avec RTX 4060 8 Go non 7,20 GiB
PC avec RTX 3060 12 Go non 11,20 GiB
PC avec RTX 4070 12 Go non 11,20 GiB
Mac avec M4 et 16 Go unifiés non 13,00 GiB
Portable de bureau, processeur seul, 16 Go non 13,00 GiB
Mac avec M4 Pro et 24 Go non 21,00 GiB
Station de travail avec RTX 4090 24 Go non 23,20 GiB
Mini-PC avec NPU et 32 Go LPDDR5X non 29,00 GiB
Serveur avec 2× RTX 3090 (48 Go) non 47,20 GiB
Mac avec M4 Max et 64 Go non 61,00 GiB

Aucune des machines que nous mesurons n’accepte ce modèle à la compression de référence, même au plus petit contexte.