# GLM-5.1 の GPU 要件

GLM-5.1 のパラメータ数は 754B です。推論で動かすには、16 ビットで約 1,809 GB、8 ビットで約 905 GB、4 ビットで約 452 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 256 個で、トークンごとにそのうち 8 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 754B パラメータ全体の分を見込んでください。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=zai-org/GLM-5.1)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 1,809 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $36.80 から |
| 8 ビット | 905 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $18.40 から |
| 4 ビット | 452 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) × 2、2 枚で 1 時間あたり $9.20 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 528 GB：[H200](/ja/gpus/h200.html.md) × 4、4 枚で 1 時間あたり $16.12 から |
| LoRA | 1,809 GB：[B300](/ja/gpus/b300.html.md) × 8、8 枚で 1 時間あたり $36.80 から |
| フルファインチューニング | 12,062 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `754B` |
| エキスパート数 | `256` |
| トークンごとのエキスパート数 | `8` |
| コンテキスト長（トークン） | `202,752` |
| 公開時の精度 | `BF16` |
| ライセンス | `mit` |
| 公開日 | `2026-04-03` |
| 重み | [zai-org/GLM-5.1](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.1) |

## 自分で動かす

```
vllm serve zai-org/GLM-5.1 --tensor-parallel-size 8
```

## よくある質問

**GLM-5.1 にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？** 推論で動かすには、16 ビットで約 1,809 GB、8 ビットで約 905 GB、4 ビットで約 452 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 528 GB、LoRA で約 1,809 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 12,062 GB が必要です（活性化を除く）。

**GLM-5.1 は GPU 1 枚で動きますか？** いいえ。4 ビットでも約 452 GB 必要で、B300 2 枚が必要です。

**GLM-5.1 を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら B300 8 枚、4 ビットなら B300 2 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。

**Arrakis で GLM-5.1 をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、zai-org/GLM-5.1 を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。


ほかのモデル：[/models](/ja/models.html.md)。