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GLM-5.3 を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Z.ai ・ 公開 2026-08 ・ 753.86Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

総754BのMoE。4bitでも400GB級で、Mac Studio 512GBが対象

352GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
ユニファイドメモリ向けGPU1枚のVRAMでは足りない
不可収録しているMacでは足りない
1,048,576最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

個人のPCで回すことを前提にしたモデルではありません。Z.aiが2026年8月に公開した総754BのGLM-5.3は、配布元の説明ではGLM-5.2と同じ土台に後学習を重ね、複雑なコーディングと長時間の作業を伸ばした版です。IQ4_XSで340.2GB、8kの文脈を足すと352.2GB。

当サイトの収録機種でこれが収まるのはApple M5 Ultra（512GB）だけで、推定は1.9tok/sにとどまります。512GBのMac Studio級を研究用に確保できる開発チーム向けで、それ以外の人はAPIで使うモデルです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/GLM-5.3-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（79層・KVを圧縮するMLA方式）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		222GB1.3GB231GBGPU単体では不可512GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		340GB1.3GB352GBGPU単体では不可512GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		746GB1.3GB771GBGPU単体では不可不可
16bit（BF16）
元精度		1404GB1.3GB1448GBGPU単体では不可不可

モデルの構造と、必要メモリの増え方

GLM-5.3はZ.aiが2026年8月に公開した753.86Bのモデルです。GGUFのヘッダには79層と書かれており、アクティブパラメータをGGUFヘッダから推定できなかったため、当サイトの速度推定は「毎回すべてを読む」前提（実際より遅めに出る安全側）で計算しています。

KVを低ランク（rank 512）に圧縮するMLA方式です。同じ規模の一般的なモデルよりKVキャッシュが小さく済みます。1トークンあたりのKVキャッシュは約168KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで1.3GB、128Kトークンまで伸ばすと21GBです。

このモデルを実際に使うなら

1.9tok/sという推定は、MoEなのに有効パラメータ数がDBに入っていないため、全体を毎回読む計算で出した値です。実機ではこれより上がるはずですが、どこまでかは示せません。一方、必要な容量のほうは確かな数字です。M5 Ultra（512GB）の実効384GBから352.2GBを引くと、残りは31.8GB。

KVは1トークン168KBなので、128kで約21GBなら収まり、学習時上限の100万トークン（約168GB）は届きません。IQ2_Mでも222.2GBあり、256GB機の実効192GBを超えます。思考量はreasoning_effortで選べ、既定はmax。

会話で使うならlowかhighを明示し、clear_thinkingもtrueにするよう配布元が書いています。ライセンス欄はotherなので、条件は配布元で確かめましょう。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはglm-dsaで、当サイト収録の204モデル中1本が同じ系統です。ツール側の対応状況は、使う前に確認しておくと確実です。

配布元はunsloth/GLM-5.3-GGUF、元になったモデルはzai-org/GLM-5.3です。

得意分野は推論（段階を踏んで考える処理）です。

同じZ.aiのモデルでは、サイズの近いものにGLM-4.5 355B-A32B（358.34B）、GLM-5.3-Flash（320.76B）、GLM-4.5-Air 106B-A12B（110.47B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（IQ4_XS）（340GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。MLA（圧縮KV）採用のため、長いコンテキストでもKVが小さく収まります。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.7GB352GBGPU単体では不可512GB〜
8,192既定1.3GB352GBGPU単体では不可512GB〜
16,3842.6GB354GBGPU単体では不可512GB〜
32,7685.2GB356GBGPU単体では不可512GB〜
65,53610GB361GBGPU単体では不可512GB〜
131,07221GB372GBGPU単体では不可512GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約5.2GBから約2.6GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
Mistral Large 3 675BMistral AI392GBMistralの最上位MoE（総673B・アクティブ39B）。Apache 2.0。Q4_K_Mは512GBのMacにも載らず、IQ4_XSかMXFP4で収まる
RakutenAI-3.0 671B-A37B楽天390GB日本語向けに調整した671BのMoE（アクティブ37B）。Mac 512GB級が対象
Kimi K2.6Moonshot AI329GB総1T・アクティブ32BのMoE。2〜3bitでも300GBを超え、Mac 512GBの構成が対象
Qwen3-Coder 480B-A35BAlibaba281GBQwen3-Coderの最上位MoE（総480B・アクティブ35B）。Apache 2.0。Mac 512GB以上が対象

4bit（IQ4_XS）が動く機種と推定速度

4bit（IQ4_XS）なら0機種で20 tok/s以上、0機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（0機種）

  • なし

実用 8〜20 tok/s（0機種）

  • なし

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（140）を見る

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VRAMに載りきらない分は、システムメモリに逃がして動かせます（CPUオフロード）。GLM-5.3は352GB要るので、VRAM 12GBのカードなら約341GBをメモリ側で受ける計算です。この容量になるとメモリ64GB以上が前提で、速度もメモリ帯域で決まります。

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よくある質問

GLM-5.3を動かすのに必要なVRAMは？

4bit量子化（4bit（IQ4_XS））でファイル340GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約352GBが必要です。GPU単体のVRAMには載らず、Macのユニファイドメモリか複数GPUが必要です。

GLM-5.3はMacで動く？

収録したApple Silicon構成では4bit量子化が実効メモリに載りません。

このクラスの選び方: ローカルLLM（70B〜120B MoE）に必要なPC / MacかWindowsか

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