Requisitos de GPU do GLM-5.3: VRAM e GPU mais barata
GLM-5.3 tem 753,3 bi parâmetros, publicados em FP8. É um modelo de mistura de especialistas: 8 dos seus 256 especialistas trabalham em cada token, cerca de 51,2 bi parâmetros, então ele gera texto mais ou menos na velocidade de um modelo desse tamanho. Ainda assim, todos os especialistas precisam ficar na memória da GPU, por isso os números de memória abaixo são do modelo inteiro. A licença (glm-5.3) traz termos próprios; leia antes de usar o modelo comercialmente.
- Parâmetros
- 753,3 bi
- Menor consumo (INT4)
- cerca de 437 GB
- GPU mais barata por hora (FP16)
- US$ 8,99
- Tipo
- Texto
zai-org/GLM-5.3
- Parâmetros 753,3 bi
- Ativos por token 51,2 bi
- Tipo Texto
- Tarefa text-generation
- Contexto máximo 1024K
- Licença glm-5.3
- Downloads 1,9 mi
- Curtidas 2,4 mil
Cálculo para GLM-5.3
Mais ajustes
GLM-5.3 precisa de cerca de 1.659 GB de memória de GPU
Inferência (vLLM), FP16 / BF16, contexto de 8K tokens, uma requisição por vez.
Para onde vai a memória
- Pesos 1.507 GB
- Cache KV 0,74 GB
- Sobrecarga do runtime 152 GB
- Total 1.659 GB
A contagem de GPUs deixa 10% de cada placa livre para picos. Reserve mais se espera prompts longos ou muitos usuários ao mesmo tempo.
| Posição | Configuração | Por GPU / h | GPUs necessárias | Total / h | Total / mês (24/7) | Provedor |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 7 × B300 288GBMais barataBlackwell Ultra · HBM3e | US$ 8,99 | 7vendida com 8 GPUs; você precisa de 7 | US$ 71,92 | US$ 52.502 | RunPod (abre em nova aba)8x B300 |
| Mais de 8: precisa de vários nós: GB200 186GB, MI300X 192GB, B200 180GB, H200 141GB, GH200 96GB, H100 NVL 94GB, RTX PRO 6000 96GB, H100 80GB, A100 80GB, L40S 48GB, RTX 6000 Ada 48GB, RTX A6000 48GB, A40 48GB, A100 40GB, RTX 5090 32GB, RTX 4090 24GB, RTX 3090 24GB, L4 24GB, A10 24GB, T4 16GB, V100 16GB | ||||||
| Provedor | Instância | Por GPU / h | GPUs necessárias | Total / h | Total / mês (24/7) |
|---|---|---|---|---|---|
| RunPod (abre em nova aba)Mais barata | 8x B300us | US$ 8,99 | 7 × B300 288GB vendida com 8 GPUs; você precisa de 7 | cerca de US$ 71,92 | cerca de US$ 52.502 |
| Nebius (abre em nova aba) | 8x B300 288GBeu/us | US$ 9,50 | 7 × B300 288GB vendida com 8 GPUs; você precisa de 7 | cerca de US$ 76,00 | cerca de US$ 55.480 |
| AWS (abre em nova aba) | p6-b300.48xlargeus-east-1 | US$ 17,80 | 7 × B300 288GB vendida com 8 GPUs; você precisa de 7 | cerca de US$ 142,42 | cerca de US$ 103.964 |
Preços coletados em 13 de nov. de 2026. Todos os custos são aproximados: sob demanda, em dólares, principalmente regiões dos EUA (marketplaces como o Vast.ai são globais).
Memória por precisão e uso
| Precisão | Inferência | Ajuste LoRA | Ajuste QLoRA | Ajuste completo |
|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 1.659 GB | 1.934 GB | – | 13.270 GB |
| INT8 | 872 GB | – | – | – |
| INT4 | 437 GB | – | 712 GB | – |
A GPU mais barata por precisão
Inferência com contexto de 8K e uma requisição por vez.
FP16 / BF16
cerca de 1.659 GB · 8K tokens
Os pesos como foram publicados. Sem perda, mas com o maior consumo.
7 × B300 288GB
RunPod (abre em nova aba) · 8x B300
vendida com 8 GPUs; você precisa de 7- Por GPU / h
- US$ 8,99
- GPUs necessárias
- 7
- Total / h
- cerca de US$ 71,92
- por mês, 24/7, aprox.
- US$ 52.502
INT8
cerca de 872 GB · 8K tokens
Pesos com metade do tamanho. Em chat e RAG quase não se nota diferença.
6 × MI300X 192GB
RunPod (abre em nova aba) · 8x MI300X
vendida com 8 GPUs; você precisa de 6- Por GPU / h
- US$ 2,39
- GPUs necessárias
- 6
- Total / h
- cerca de US$ 19,12
- por mês, 24/7, aprox.
- US$ 13.958
INT4
cerca de 437 GB · 8K tokens
Pesos com um quarto do tamanho. As pequenas perdas aparecem primeiro em matemática e código.
3 × MI300X 192GB
RunPod (abre em nova aba) · 4x MI300X
vendida com 4 GPUs; você precisa de 3- Por GPU / h
- US$ 2,39
- GPUs necessárias
- 3
- Total / h
- cerca de US$ 9,56
- por mês, 24/7, aprox.
- US$ 6.979
Inferência ou ajuste fino
Inferência (FP16)
1×
da memória da inferência
1.659 GB
7 × B300 288GB · cerca de US$ 71,92
Ajuste LoRA
1,2×
da memória da inferência
1.934 GB
8 × B300 288GB · cerca de US$ 71,92
Ajuste QLoRA
0,4×
da memória da inferência
712 GB
5 × MI300X 192GB · cerca de US$ 19,12
Ajuste completo
8×
da memória da inferência
13.270 GB
mais de um nó de 8 GPUs
Para servi-lo em FP16 basta 7 × B300 288GB (RunPod). LoRA precisa de 8 × B300 288GB (RunPod), QLoRA de 5 × MI300X 192GB (RunPod) e um ajuste completo de mais de um nó de 8 GPUs. O treino mantém na memória as ativações e o estado do otimizador além dos pesos, por isso costuma pedir mais GPUs do que servir o mesmo modelo.
Roda em um Mac ou em uma única RTX 4090?
RTX 4090 (24 GB)
Sozinha, não. Mesmo em INT4 ele precisa de cerca de 437 GB, mais que os 24 GB da placa. Duas ou mais placas, ou uma GPU de data center maior, resolvem.
Mac com Apple silicon
Não de forma realista. Mesmo em INT4 ele precisa de cerca de 437 GB, mais do que o maior Mac consegue dar à GPU.
Rodar por conta própria ou pagar por token?
Rodar por conta própria
A configuração FP16 mais barata que encontramos é 7 × B300 288GB na RunPod, cerca de US$ 52.502 por mês rodando sem parar. Vale a pena com tráfego constante ou quando os dados precisam ficar nas suas máquinas.
Usar uma API hospedada
Nossa análise do GLM-5.3 mostra onde usá-lo por API e quanto custa. Pagar por token costuma sair mais barato com tráfego leve ou irregular.
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GLM-5.3: perguntas frequentes
Quanta VRAM o GLM-5.3 precisa?
Cerca de 1.659 GB em FP16, 872 GB em INT8 e 437 GB em INT4, com contexto de 8K e uma requisição por vez. Contextos maiores e mais requisições em paralelo somam cache KV.
Qual é a GPU mais barata para rodar o GLM-5.3?
7 × B300 288GB (cerca de US$ 8,99 por GPU / hora; vendida com 8 GPUs; você precisa de 7) na RunPod, por cerca de US$ 71,92 a hora para inferência em FP16 / BF16 com contexto de 8K. Preços coletados em 13 de nov. de 2026; mudam com frequência.
Dá para fazer ajuste fino do GLM-5.3 em uma única GPU?
Não em uma GPU só. Mesmo o QLoRA precisa de cerca de 712 GB, mais do que cabe numa GPU de 80 GB. LoRA precisa de cerca de 1.934 GB e um ajuste completo de cerca de 13.270 GB.
Como esses números são calculados?
Os pesos são os parâmetros vezes os bytes por parâmetro (2 em FP16, 1 em INT8, 0,5 em INT4). O cache KV vem das camadas, cabeças KV, tamanho da cabeça e tamanho do contexto do modelo. Somamos cerca de 10% mais 1 GB para o runtime e enchemos cada GPU até 90%. Os preços são de tabela sob demanda em regiões dos EUA, coletados da página pública de cada provedor.
O GLM-5.3 roda em uma GPU de consumo como a RTX 4090?
Sozinha, não. Mesmo em INT4 ele precisa de cerca de 437 GB, mais que os 24 GB da placa. Duas ou mais placas, ou uma GPU de data center maior, resolvem.
O GLM-5.3 cabe em uma única H100 80GB?
Não. Mesmo em INT4 ele precisa de cerca de 437 GB, então são necessárias várias GPUs.
Quantas GPUs preciso para o GLM-5.3?
Em FP16 com contexto de 8K: 24 × 80 GB, 39 × 48 GB ou 77 × 24 GB. Em INT4 os pesos ocupam cerca de um quarto da memória.
Quanta VRAM o GLM-5.3 precisa em INT8?
Cerca de 872 GB: 791 GB para os pesos, 0,74 GB para um cache KV de 8K e 80 GB de sobrecarga do runtime.
Quanto custa rodar o GLM-5.3 24/7 por um mês?
Cerca de US$ 52.502 na configuração mais barata que encontramos (7 × B300 288GB (cerca de US$ 8,99 por GPU / hora; vendida com 8 GPUs; você precisa de 7), US$ 71,92 a hora por 730 horas). O mais barato na AWS, Google Cloud ou Azure fica em cerca de US$ 103.964 por mês.
FP16, INT8 ou INT4: qual usar?
FP16 mantém a qualidade total e usa mais memória (cerca de 1.659 GB aqui). INT8 corta os pesos pela metade com pouca perda na maioria dos usos de chat. INT4 (AWQ, GPTQ ou GGUF Q4) reduz para um quarto, cerca de 437 GB no total, com uma pequena queda de qualidade que aparece mais em matemática e código.
O GLM-5.3 roda em um Mac?
Não de forma realista. Mesmo em INT4 ele precisa de cerca de 437 GB, mais do que o maior Mac consegue dar à GPU.
vLLM ou llama.cpp?
O vLLM foi feito para atender muitas requisições ao mesmo tempo em GPUs NVIDIA e AMD e reserva quase toda a memória da GPU para o cache KV. O llama.cpp roda arquivos GGUF em quase tudo, inclusive Macs e CPUs, e serve bem a uma pessoa ou a uma equipe pequena. Na mesma precisão, a memória necessária é parecida.
Preços coletados em 13 de nov. de 2026. Todos os custos são aproximados: sob demanda, em dólares, principalmente regiões dos EUA (marketplaces como o Vast.ai são globais).
Como calculamos
- Pesos. Parâmetros vezes bytes por parâmetro: 2 em FP16, 1 em INT8, 0,5 em INT4, mais cerca de 5% para as escalas de quantização em INT8 e INT4.
- Cache KV. 2 × camadas × cabeças KV × tamanho da cabeça × contexto × requisições × 2 bytes, a partir do config.json do modelo. Quando falta um dado, estimamos e avisamos.
- Sobrecarga. Cerca de 10% mais 1 GB para o runtime, em linha com o que o vLLM reserva.
- Ajuste fino. LoRA mantém pesos em 16 bits e adiciona um adaptador pequeno, seu otimizador e as ativações. QLoRA faz o mesmo sobre pesos de 4 bits. Um ajuste completo precisa de cerca de 16 bytes por parâmetro com Adam em precisão mista (pesos, gradientes e estados do otimizador), mais as ativações.
- GPUs. Enchemos cada GPU até 90% da memória e paramos em 8 por nó. Os custos são preços de tabela sob demanda em regiões dos EUA; nos marketplaces mostramos a oferta mediana.