GLM 5.1 демонструє 40 tps та 2000+ pp/s при локальному запуску
Користувач повідомив про досягнення 40 tps та понад 2000 pp/s з GLM 5.1 на 4x RTX 6000 Pro. Проте, він зазначив, що програмне забезпечення для висновування ще потребує оптимізації.
🚀 Перспективний старт. Локальний запуск GLM 5.1 дає високу швидкість, але потребує оптимізації — для тих, хто хоче контролювати дані.
🟢 МОЖЛИВОСТІ
- Запуск LLM без залежності від хмарних сервісів
- Висока пропускна здатність для локальних обчислень
- Можливість кастомізації та оптимізації під конкретні завдання
🔴 ЗАГРОЗИ
- Високі вимоги до апаратного забезпечення (4x RTX 6000 Pro)
- Необхідність оптимізації програмного забезпечення для висновування
- Ризик витоку даних при неправильній конфігурації локального середовища
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •GLM 5.1 досягає 40 tps локально.
- •Використовує 4x RTX 6000 Pro.
- •Потребує оптимізації програмного забезпечення для висновування.
- •Відкриває можливості для локального запуску LLM.
- •Apache 2.0 ліцензія.
Як це змінить ваш ринок?
Для фінансових установ та медичних закладів, які мають суворі вимоги до конфіденційності даних, можливість локального запуску LLM знімає головний блокер у використанні AI.
tps (tokens per second): кількість токенів, які модель може обробити за секунду.
pp/s (pixels per second): кількість пікселів, які модель може обробити за секунду.
Для кого це і за яких умов
27B: GPU $2,000+ або хмара ~$0.5/год, IT-спеціаліст, 1-2 дні. 7B: MacBook 16GB, без IT-команди, 15 хв.
Альтернативи
| GLM 5.1 | Llama 3 | GPT-4o | |
|---|---|---|---|
| Ціна | безкоштовно | безкоштовно | $30/1M токенів |
| Де працює | локально | локально | API |
| Мін. вимоги | RTX 6000 Pro | GPU 24GB VRAM | хмара |
| Ключова різниця | локальний запуск | опенсорс | API, мультимодальність |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Джерела
Shir-man Trending — оригіналНавчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live