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开放模型 · Z.ai · MIT
在您自己的 GPU 上
运行 GLM-5.3-Flash。
原生多模态 GLM-5 模型，专为编程打造，1M 上下文。 320B MoE · 激活 18B 参数，328 GB 官方 FP8 权重。
- 394 GB显存（FP8）
- 320B MoE · 激活 18B参数量
- 8× RTX PRO 6000最便宜服务器（FP8）
- $7,672每月
GLM-5.3-Flash 所需的显存。
权重 × 1.2 用于 KV 缓存和激活值，按 92% 的可用显存计算：这是我们部署页面采用的选型规则。长上下文和大量并发请求需要更多显存。
| 推理方案 | 显存 | 最便宜服务器 | 每月 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| vLLM 或 SGLang，官方 FP8 权重 | 394 GB | 8× NVIDIA RTX PRO 6000 | $7,672/月 | 部署 |
权重： zai-org/GLM-5.3-Flash · 328 GB, FP8. 我们如何估算 GPU 显存
哪些 GPU 可运行 GLM-5.3-Flash。
每种 GPU 中可容纳该模型的最小服务器及其月度价格。
| GPU | FP8 | 价格（FP8） |
|---|---|---|
| NVIDIA B300288 GB HBM3e | 2× | $8,038/月 |
| NVIDIA B200180 GB HBM3e | 4× | $13,756/月 |
| AMD MI355X288 GB HBM3E | 不可用 | — |
| NVIDIA H200141 GB HBM3e | 4× | $9,116/月 |
| NVIDIA H10080 GB HBM3 | 8× | $14,232/月 |
| NVIDIA RTX PRO 600096 GB GDDR7 ECC | 8× | $7,672/月 |
| NVIDIA L40S48 GB GDDR6 ECC | — | — |
| NVIDIA RTX 509032 GB GDDR7 | — | — |
| NVIDIA RTX 409024 GB GDDR6X | — | — |
| NVIDIA RTX 508016 GB GDDR7 | — | — |
n/a = 该模型在 vLLM 或 SGLang 上的 ROCm 支持未确认。— = 超出该 GPU 最大服务器的容量。为其他模型选型
部署已预装 GLM-5.3-Flash 的服务器。
在部署页面的“软件”步骤中选择模型：我们会用您选择的引擎为您安装，且不收取额外费用。
- 1
选择服务器
部署页面会推荐可容纳该模型的最便宜服务器，并在您更改精度或引擎时自动切换。
- 2
选择引擎
vLLM 或 SGLang 提供兼容 OpenAI 的 API。
- 3
支付并登录
使用 BTC、ETH、USDT、XMR 或 LTC 支付月费，无需 KYC。确认后，您的服务器将在 10 分钟内上线，并提供 SSH root 权限。
指南：使用 vLLM 部署 LLM 推理服务 · 使用 SGLang 部署 LLM 推理服务 · Ollama 搭配 Open WebUI · 私有化部署大模型 · 用于 LLM 推理的 GPU 服务器 · 服务器入门指南
GLM-5.3-Flash 常见问题。
所有模型：开放模型及其显存需求。
GLM-5.3-Flash 需要多少显存？
按照权重 × 1.2（用于 KV 缓存和激活值）的选型规则，使用 vLLM 或 SGLang 运行官方 FP8 权重（328 GB）大约需要 394 GB 显存。长上下文和大量并发请求需要更多显存。
GLM-5.3-Flash 能在单块 GPU 上运行吗？
不能。按照我们的选型规则，可容纳该模型的最小配置是 8× RTX PRO 6000（vLLM 或 SGLang，官方 FP8 权重）。
GLM-5.3-Flash 最便宜的服务器是哪款？
CryptGPU 上 GLM-5.3-Flash 最便宜的服务器是 8× NVIDIA RTX PRO 6000（vLLM 或 SGLang，官方 FP8 权重），每月 $7,672。下单时可免费预装该模型，并支持加密货币付款，无需 KYC。
GLM-5.3-Flash 能在 AMD MI355X 上运行吗？
它在 ROCm 上的支持尚未得到确认，因此我们仅在 NVIDIA 服务器上提供该模型。
GLM-5.3-Flash 使用什么许可证？
MIT。我们从 Hugging Face（zai-org/GLM-5.3-Flash）下载官方权重；许可证合规由您自行负责。
您的专属 GLM-5.3-Flash，几分钟内就绪。
独享 GPU，统一月付价格，模型预装。支持加密货币付款，无需 KYC。