# Requisitos de GPU de GLM-4.5-Air

GLM-4.5-Air tiene 110B parámetros. Para servirlo, calcula unos 265 GB de memoria de GPU en 16 bits, 133 GB en 8 bits o 66 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 128 expertos, 8 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 110B parámetros.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=zai-org/GLM-4.5-Air).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 265 GB: 2 × [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 8,06 US$ por hora las 2 |
| 8 bits | 133 GB: una [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 4,03 US$ por GPU-hora |
| 4 bits | 66 GB: una [H100](/es/gpus/h100.html.md) o [A100](/es/gpus/a100.html.md), la H100 desde 1,65 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 77 GB: una [H100](/es/gpus/h100.html.md) o [A100](/es/gpus/a100.html.md), la H100 desde 1,65 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 265 GB: 2 × [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 8,06 US$ por hora las 2 |
| Ajuste fino completo | 1.768 GB: 8 × [B300](/es/gpus/b300.html.md), desde 36,80 US$ por hora las 8 |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `110B` |
| Expertos | `128` |
| Expertos por token | `8` |
| Ventana de contexto (tokens) | `131,072` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `mit` |
| Fecha de publicación | `2025-07-20` |
| Pesos | [zai-org/GLM-4.5-Air](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5-Air) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air --tensor-parallel-size 2
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita GLM-4.5-Air?** Para servirlo, unos 265 GB en 16 bits, 133 GB en 8 bits y 66 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 77 GB con QLoRA, 265 GB con LoRA y 1.768 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar GLM-4.5-Air en una sola GPU?** Sí, cuantizado. En 8 bits necesita unos 133 GB, que caben en una H200. En 16 bits necesita 2 GPU H200.

**¿Cuánto cuesta ejecutar GLM-4.5-Air?** En 16 bits necesita 2 GPU H200; en 4 bits, una H100 o A100. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego GLM-4.5-Air en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega zai-org/GLM-4.5-Air, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).