¿Cuánta memoria necesita GLM-5.3 Flash?

Unos 180 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 194 GB en total. En una Mac, eso significa 512 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.

¿Qué tan rápido va GLM-5.3 Flash en una Mac?

La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 512 GB, a unos 28–50 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 512 GB, logra unos 28–50 con un M5 Ultra.

¿Por qué GLM-5.3 Flash va más rápido de lo que sugiere su tamaño?

Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 320B parámetros en memoria, pero solo lee 18B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

¿Puede una Mac ejecutar GLM-5.3 Flash? RAM, velocidad

Memoria en cada precisión

Versión	Pesos	Con contexto	Mac más pequeña
8 bits	340 GB	367 GB	512 GB
6 bits	260 GB	281 GB	512 GB
4 bits	180 GB	194 GB	512 GB
3 bits menor calidad	140 GB	151 GB	256 GB
2 bits menor calidad	100 GB	108 GB	192 GB

En cada chip de Apple

El tamaño de memoria más pequeño de cada chip que ejecuta GLM-5.3 Flash, la mejor versión que cabe y la velocidad de escritura que puedes esperar.

Chip	Necesita	Versión	Tokens/s
M6	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M5 Ultra	512 GB	8 bits Va bien	28–50
M5 Max	128 GB	2 bits Muy justo	49–88
M5 Pro	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M5	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M4 Max	128 GB	2 bits Muy justo	44–78
M4 Pro	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M4	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M3 Ultra	512 GB	8 bits Va bien	19–34
M3 Max	128 GB	2 bits Muy justo	32–57
M3 Pro	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M3	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M2 Ultra	192 GB	2 bits Va bien	64–114
M2 Max	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M2 Pro	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M2	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M1 Ultra	128 GB	2 bits Muy justo	64–114
M1 Max	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M1 Pro	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–
M1	no cabe en ningún tamaño	Demasiado grande	–

Cómo ejecutarlo

La forma fácil: descarga MLX Harness, gratis y de código abierto. Busca GLM-5.3 Flash, descarga la versión que encaja con tu Mac y empieza a chatear. MLX Harness también ofrece el modelo a tus otras apps mediante una API compatible con OpenAI.Descarga MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 o posterior
En Terminal, con MLX de Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bitVersión MLX: mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit en Hugging Face. Las demás precisiones están justo al lado.

Paso a paso: descargar y ejecutar LLM en tu Mac · cómo usar MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Sobre GLM-5.3 Flash

Creado por	Z.ai (Zhipu)
Parámetros	320B en total · 18B activos (mezcla de expertos)
Contexto	1M tokens
Licencia	MIT
Lanzamiento	2026-08
Entrada	Texto e imágenes
Inteligencia	41,8 en el Artificial Analysis Intelligence Index
Pesos	zai-org/GLM-5.3-Flash

Preguntas

¿Cuánta memoria necesita GLM-5.3 Flash?: Unos 180 GB de pesos a 4 bits, más espacio para el contexto: 194 GB en total. En una Mac, eso significa 512 GB de memoria unificada o más, porque macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de forma predeterminada.
¿Qué tan rápido va GLM-5.3 Flash en una Mac?: La velocidad de escritura depende del ancho de banda de memoria. Aquí, la Mac más rápida para este modelo es una con M5 Ultra y 512 GB, a unos 28–50 tokens por segundo (8 bits). La Mac más pequeña que lo ejecuta, con 512 GB, logra unos 28–50 con un M5 Ultra.
¿Por qué GLM-5.3 Flash va más rápido de lo que sugiere su tamaño?: Es un modelo de mezcla de expertos: mantiene 320B parámetros en memoria, pero solo lee 18B en cada token, así que escribe a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

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[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/glm-5.3-flash.svg)](https://mlx.app/run/glm-5.3-flash)

Cómo se calcula

Memoria: los parámetros del modelo a 8, 6, 4, 3 o 2 bits por peso más las escalas por grupo de MLX (medio bit por peso), o su formato nativo, con espacio extra para el contexto. De forma predeterminada, macOS deja que la GPU use alrededor del 75 % de la memoria unificada. Velocidad: el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por token es el techo para una conversación; en los benchmarks públicos de Apple Silicon de llama.cpp, las ejecuciones reales alcanzan entre el 45 % y el 80 % de ese techo, que es el rango que se muestra. Son estimaciones, no mediciones: mide tu propia Mac en MLX Bench. Datos de los modelos tomados de cada ficha oficial; datos de los chips, de las especificaciones técnicas de Apple. Revisado el 2026-10-19. Los mismos datos que mlx.app/compare.