# Besoins GPU de GLM-5.3

GLM-5.3 compte 753B paramètres. Pour le servir, prévoyez environ 1 808 Go de mémoire GPU en 16 bits, 904 Go en 8 bits ou 452 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations.

C’est un modèle à mélange d’experts : 256 experts, dont 8 actifs pour chaque token. Tous restent en mémoire GPU : prévoyez la mémoire pour l’ensemble des 753B paramètres.

[Déployez-le sur Arrakis](/console/#/models?model=zai-org/GLM-5.3).

## Ce qu’il faut pour le servir

| Précision | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| 16 bits | 1 808 Go : 8 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 36,80 $ de l’heure pour les 8 |
| 8 bits | 904 Go : 4 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 18,40 $ de l’heure pour les 4 |
| 4 bits | 452 Go : 2 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 9,20 $ de l’heure pour les 2 |

## Ce qu’il faut pour l’affiner

| Méthode | Mémoire et plus petite configuration |
|---|---|
| QLoRA | 527 Go : 4 × [H200](/fr/gpus/h200.html.md), à partir de 16,12 $ de l’heure pour les 4 |
| LoRA | 1 808 Go : 8 × [B300](/fr/gpus/b300.html.md), à partir de 36,80 $ de l’heure pour les 8 |
| Fine-tuning complet | 12 053 Go : plus d’une machine à 8 GPU |

## À propos du modèle

| | |
|---|---|
| Paramètres | `753B` |
| Experts | `256` |
| Experts par token | `8` |
| Fenêtre de contexte (tokens) | `1,048,576` |
| Publié en | `FP8` |
| Licence | `other` |
| Date de publication | `2026-08-25` |
| Poids | [zai-org/GLM-5.3](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3) |

## Servez-le vous-même

```
vllm serve zai-org/GLM-5.3 --tensor-parallel-size 8
```

## Questions

**De combien de mémoire GPU GLM-5.3 a-t-il besoin ?** Pour le servir, environ 1 808 Go en 16 bits, 904 Go en 8 bits et 452 Go en 4 bits, dont environ 20 % pour le cache KV et les activations. Pour l’affiner, environ 527 Go avec QLoRA, 1 808 Go avec LoRA et 12 053 Go pour un fine-tuning complet avec Adam, hors activations.

**Puis-je faire tourner GLM-5.3 sur un seul GPU ?** Non. Même en 4 bits, il lui faut environ 452 Go : 2 GPU B300.

**Combien coûte l’exécution de GLM-5.3 ?** En 16 bits, il lui faut 8 GPU B300 ; en 4 bits, 2 GPU B300. Chaque configuration de cette page affiche le prix le plus bas par heure de GPU sur Arrakis en ce moment, et vous payez à l’heure depuis un solde prépayé.

**Comment déployer GLM-5.3 sur Arrakis ?** Ouvrez Models dans la console Arrakis, collez zai-org/GLM-5.3, choisissez vLLM, SGLang ou llama.cpp, et louez un GPU sur lequel il tient. Vous obtenez un endpoint compatible OpenAI avec sa propre clé d’API, et un accès SSH root à la machine.


Plus de modèles : [/models](/fr/models.html.md).