Hoeveel geheugen heeft GLM-5.3 Flash nodig?

Ongeveer 180 GB aan gewichten op 4 bits, plus ruimte voor de context: 194 GB in totaal. Op een Mac betekent dat 512 GB geïntegreerd geheugen of meer, omdat macOS de GPU standaard ongeveer 75% ervan laat gebruiken.

Hoe snel is GLM-5.3 Flash op een Mac?

De schrijfsnelheid hangt af van de geheugenbandbreedte. De snelste Mac hiervoor is een M5 Ultra met 512 GB, met ongeveer 28–50 tokens per seconde (8 bits). De kleinste Mac die het draait, met 512 GB, haalt ongeveer 28–50 op een M5 Ultra.

Waarom draait GLM-5.3 Flash sneller dan je op basis van de grootte zou verwachten?

Het is een mixture-of-expertsmodel: het houdt 320B parameters in het geheugen, maar leest per token maar 18B, dus het schrijft zo snel als een veel kleiner model.

Draait GLM-5.3 Flash op een Mac? Geheugen, snelheid

Geheugen bij elke precisie

Versie	Gewichten	Met context	Kleinste Mac
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 lagere kwaliteit	140 GB	151 GB	256 GB
2 bits lagere kwaliteit	100 GB	108 GB	192 GB

Op elke Apple-chip

Per chip de kleinste geheugengrootte die GLM-5.3 Flash draait, de beste versie die erin past en de schrijfsnelheid die je kunt verwachten.

Chip	Nodig	Versie	Tokens/s
M6	geen grootte past	Te groot	–
M5 Ultra	512 GB	8 bits Draait goed	28–50
M5 Max	128 GB	2 bits Net aan	49–88
M5 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M5	geen grootte past	Te groot	–
M4 Max	128 GB	2 bits Net aan	44–78
M4 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M4	geen grootte past	Te groot	–
M3 Ultra	512 GB	8 bits Draait goed	19–34
M3 Max	128 GB	2 bits Net aan	32–57
M3 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M3	geen grootte past	Te groot	–
M2 Ultra	192 GB	2 bits Draait goed	64–114
M2 Max	geen grootte past	Te groot	–
M2 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M2	geen grootte past	Te groot	–
M1 Ultra	128 GB	2 bits Net aan	64–114
M1 Max	geen grootte past	Te groot	–
M1 Pro	geen grootte past	Te groot	–
M1	geen grootte past	Te groot	–

Zo draai je het

De makkelijke manier: download MLX Harness, gratis en open source. Zoek GLM-5.3 Flash, download de versie die bij je Mac past en begin te chatten. MLX Harness stelt het model ook beschikbaar aan je andere apps via een OpenAI-compatibele API.Download MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 of nieuwer
In Terminal, met Apples MLX:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bitBuild: mlx-community/GLM-5.3-Flash-4bit op Hugging Face. Andere precisies staan ernaast.

Stap voor stap: LLM's downloaden en draaien op een Mac · zo gebruik je MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Over GLM-5.3 Flash

Gemaakt door	Z.ai (Zhipu)
Parameters	320B totaal · 18B actief (mixture-of-experts)
Context	1M tokens
Licentie	MIT
Uitgebracht	2026-08
Invoer	Tekst en afbeeldingen
Intelligentie	41,8 op de Artificial Analysis Intelligence Index
Gewichten	zai-org/GLM-5.3-Flash

Vragen

Hoeveel geheugen heeft GLM-5.3 Flash nodig?: Ongeveer 180 GB aan gewichten op 4 bits, plus ruimte voor de context: 194 GB in totaal. Op een Mac betekent dat 512 GB geïntegreerd geheugen of meer, omdat macOS de GPU standaard ongeveer 75% ervan laat gebruiken.
Hoe snel is GLM-5.3 Flash op een Mac?: De schrijfsnelheid hangt af van de geheugenbandbreedte. De snelste Mac hiervoor is een M5 Ultra met 512 GB, met ongeveer 28–50 tokens per seconde (8 bits). De kleinste Mac die het draait, met 512 GB, haalt ongeveer 28–50 op een M5 Ultra.
Waarom draait GLM-5.3 Flash sneller dan je op basis van de grootte zou verwachten?: Het is een mixture-of-expertsmodel: het houdt 320B parameters in het geheugen, maar leest per token maar 18B, dus het schrijft zo snel als een veel kleiner model.

Vergelijkbare modellen

Alle modellen · Alle Macs · Vergelijk je Mac

Voor je modelkaart of README

Toont de kleinste Mac die GLM-5.3 Flash goed draait en linkt naar deze pagina.

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

Zo is het berekend

Geheugen: de parameters van het model op 8, 6, 4, 3 of 2 bits per gewicht plus de groepsschalen van MLX (een halve bit per gewicht), of het eigen formaat van het model, met daarbovenop ruimte voor de context. Standaard laat macOS de GPU ongeveer 75% van het geïntegreerde geheugen gebruiken. Snelheid: de geheugenbandbreedte gedeeld door het aantal bytes dat per token wordt gelezen, is het plafond voor één gesprek; in de openbare Apple Silicon-benchmarks van llama.cpp halen echte runs ongeveer 45% tot 80% daarvan, en dat is het bereik dat we tonen. Dit zijn schattingen, geen metingen: meet je eigen Mac op MLX Bench. Modelgegevens uit elke officiële modelkaart, chipgegevens uit de technische specificaties van Apple. Gecontroleerd op 2026-10-19. Dezelfde gegevens als mlx.app/compare.