在预算低于2500美元的硬件上运行GLM5.2。
摘要
一份指南,展示如何使用二手服务器组件构建一套成本低于2500美元的系统,以便本地运行GLM5.2及其他大型AI模型,代价是速度会有所妥协。
太多时候,我听到人们抱怨无法运行最先进的模型,或者声称这需要5万美元甚至10万美元。https://www.ebay.com/itm/398079051468 Epyc主板和CPU - 460美元 https://www.ebay.com/itm/206374955959 P40 24GB - 230美元,买2张 - 460美元 https://www.ebay.com/itm/318489798853 512GB DDR4 - 1000美元 总计 = 1920美元。你还需要电源、存储、P40的风扇。这些很容易凑齐,花费350美元。但为了保险起见,我们预算580美元,让整套配置总价为2500美元。你可以在这套配置上使用cmoe和llama.cpp运行GLM5.2的Q2/Q3/Q4变体。当然,速度会慢,但这是属于你自己的!如果你有钱,或者以后有了更多预算,你可以用更快的GPU(如4080、3090等)替换掉P40。你也可以多花点钱,大概500美元,从中国淘两张2080ti 22GB的GPU。只要你愿意想办法,就能让事情成真。这套配置同样可以运行KimiK2.6、DeepSeek、MiniMax等模型。是的,代价就是慢。你不会用这些大模型跑智能体,但可以启动它们进行规划和严肃的调试。他们可以拿走Fable、Mythos或者随便什么模型。但至少你不会被归入“没有”的那一类人。
相似文章
在仅有CPU的情况下本地运行GLM-5.2!(穷人的大型模型方案)
一位用户仅用CPU在本地运行GLM-5.2,演示如何在简陋的配置上运行大型模型。
在本地运行GLM 5.x的最便宜方式(不使用统一内存系统)?
关于以4位量化运行GLM 5.x及类似大小模型的最廉价本地硬件配置的讨论,包括仅CPU和多GPU选项。一位用户分享了其在5900X + 128GB DDR4 + 7900XT配置上运行Minimax 2.7和Qwen 3.6的经验。
@hooeem: https://x.com/hooeem/status/2068752941553476002
一份全面指南,介绍如何部署 GLM 5.2(一款自称在编程基准测试中超越 GPT-5.5 且成本更低的开源 AI 模型),涵盖云端和本地部署方案。
GLM5.2 在 5 块 Pro 6000 和一块 5090 上的昂贵旅程
一篇关于在 5 块 AMD Radeon Pro 6000 GPU 和一块 NVIDIA RTX 5090 上运行 GLM5.2 语言模型的报告,详细介绍了高昂的成本和技术挑战。
GLM5.2 @7tg 在预算主板+CPU上使用4x3090+192GB
在预算配置下,使用4块RTX 3090 GPU和192GB内存运行GLM5.2,处理7万亿tokens。