/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
30,4 млрд
Архитектура
glm_moe_dsa · dense
Базовая модель
GLM-5.3-BF16
Библиотека
mlx
Опубликована
31 авг 2026

GLM-5.3-MLX-Q4i

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

inferencerlabs/GLM-5.3-MLX-Q4i — квантизированная версия языковой модели GLM 5.3, основанная на zai-org/GLM-5.3-BF16 и подготовленная сообществом inferencerlabs.

577скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для генерации и продолжения текста, локального текстового инференса и других задач, поддерживаемых библиотекой MLX. Данные о размере модели, архитектуре, языках и максимальной длине контекста в README не указаны.

Модель использует формат MLX и квантизацию Q4-INF, настроенную методом INF для повышения общей точности при ограничении памяти до 512 GiB. По приведённым данным конверсии GLM 5.1, Q4-INF показала perplexity 1,21093, точность токенов 97,70% и missed divergence 10,65%; эти показатели не следует напрямую считать результатами для GLM 5.3. На M3 Ultra заявлена скорость около 15,8 токена в секунду при обработке последовательности длиной около 1000 токенов и потребление примерно 428,6 GiB памяти.

Сильной стороной модели является адаптация под экосистему MLX и сохранение высокой точности при 4-битной квантизации, однако использование требует значительного объёма оперативной памяти и совместимого оборудования или программного окружения. Модальности ограничены текстом согласно указанному pipeline_tag. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GLM 5.3

See GLM 5.3 in action: demonstration videos

Tested with a M3 Ultra using Inferencer app

  • Text Inference: ~15.8 tokens/s @ 1000 tokens ~428.6 GiB

Screenshot 1 Screenshot 2 Screenshot 3 Screenshot 4

Due to system memory and time constraints, the figures shown below are from the conversion of GLM 5.1.

Quantized with a modified version of MLX.
For more details see our demonstration videos or visit zai-org/GLM-5.3.

Disclaimer

We are not the creator, originator, or owner of any model listed. Each model is created and provided by third parties. Models may not always be accurate or contextually appropriate. You are responsible for verifying the information before making important decisions. We are not liable for any damages, losses, or issues arising from its use, including data loss or inaccuracies in AI-generated content.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
GlmMoeDsaForCausalLM
Ревизия весов
84b9104

0 моделей