GLM-4.6：本地运行指南

关于如何在您自己的本地设备上运行 Z.ai GLM-4.6 和 GLM-4.6V-Flash 模型的指南！

GLM-4.6 和 GLM-4.6V-Flash 是来自 Z.ai的最新推理模型，在代码和代理基准上达到了 SOTA 性能，同时提供了改进的对话聊天体验。 GLM-4.6V-Flash 较小的 9B 模型已于 2025 年 12 月发布，你现在也可以运行它。

完整的 355B 参数模型需要 400GB 的磁盘空间，而 Unsloth 动态 2-bit GGUF 将大小减少到 135GB (-75%). GLM-4.6-GGUF

我们为 GLM-4.6 做了多次 聊天模板修复 以使 llama.cpp/llama-cli --jinja 工作——请仅使用 --jinja 否则输出将是错误的！

你要求对我们的量化模型进行基准测试，所以我们展示了 Aider Polyglot 的结果！我们的 Dynamic 3-bit DeepSeek V3.1 GGUF 得分 75.6%，超越了许多全精度 SOTA 大语言模型。 阅读更多。

所有上传都使用 Unsloth Dynamic 2.0 以实现 SOTA 的 5-shot MMLU 和 Aider 性能，这意味着您可以以最小的精度损失运行和微调量化的 GLM LLM。

教程导航：

运行 GLM-4.6V-Flash运行 GLM-4.6

🐛Unsloth 聊天模板与错误修复

我们所做的一个重要修复是解决了对 GGUF 提示的问题，其中第二个提示无法工作。我们修复了此问题，但在没有我们修复的 GGUF 中该问题仍然存在。例如，使用任何非 Unsloth 的 GLM-4.6 GGUF 时，第一次对话正常，但第二次会中断。

我们已在我们的聊天模板中解决了此问题，因此使用我们的版本时，第二次之后的对话（第三次、第四次等）可正常进行且不会出错。工具调用方面仍存在一些问题，由于带宽限制我们尚未完全调查。我们已将这些剩余问题告知 GLM 团队。

🔎GLM 4.6V Flash 的怪异行为与修复

GLM-4.6V-Flash 可能在推理和输出时使用中文。这并非我们量化模型独有，而是模型的一个特性。使用系统提示“Respond in English and reason in English”可强制以英语进行推理和输出！

我们测试了其他量化提供者的 BF16 和 Q8_0 量化结果，所有似乎都在用中文进行推理。例如在种子 3407 上的两个不同量化结果，并且在相同提示“Create a Flappy Bird game in Python”下显示中文推理：

通过使用系统提示“Reason in English”通过 --system-prompt "Respond in English" 在 llama.cpp 中，例如如下：

./llama.cpp/llama-cli -hf unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF:BF16 \
    --jinja --temp 0.8 --top-p 0.6 --top-k 2 --repeat-penalty 1.1 --min-p 0.0 --seed 3407 \
    --prompt "Create a Flappy Bird game in Python" --system-prompt "Respond in English"

我们得到的是中文推理，但输出为英语。我们还询问了后续问题“What is 1+1”，并只得到英语：

最后，通过使用系统提示“Respond in English and reason in English”通过 --system-prompt "Respond in English and reason in English" 在 llama.cpp 中，例如如下：

./llama.cpp/llama-cli -hf unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF:BF16 \
    --jinja --temp 0.8 --top-p 0.6 --top-k 2 --repeat-penalty 1.1 --min-p 0.0 --seed 3407 \
    --prompt "Create a Flappy Bird game in Python" \
    --system-prompt "Respond in English and reason in English"

我们得到的是用英语推理并以英语输出！我们也询问了后续问题“What is 1+1”，并只得到英语：

⚙️ 使用指南

2-bit 动态量化 UD-Q2_K_XL 使用 135GB 的磁盘空间 —— 这在 1x24GB 显卡和 128GB 内存 配合 MoE 卸载时效果良好。1-bit UD-TQ1 GGUF 也 可在 Ollama 中本地工作!

您必须使用 --jinja 用于 llama.cpp 量化 —— 这使用了我们的 固定聊天模板 并启用正确的模板！如果不使用，您可能会得到不正确的结果 --jinja

4-bit 量化可以适配 1x 40GB GPU（MoE 层卸载到内存）。如果您还有额外的 165GB 内存，此设置下生成速度约为 5 令牌/秒。建议至少有 205GB 内存来运行此 4-bit。为了获得最佳性能，您需要至少 205GB 的统一内存或 205GB 的 RAM+VRAM 组合以达到 5+ 令牌/秒。要了解如何提高生成速度并适配更长的上下文， 请在此处阅读.

虽然不是必须，但为了最好性能，建议 VRAM + RAM 的合计等于你正在下载的量化模型大小。如果没有，硬盘/SSD 卸载在 llama.cpp 上也能工作，只是推理会更慢。

推荐设置

根据 Z.ai 的说法，GLM-4.6V-Flash 和 GLM-4.6 推理有不同的设置：

GLM-4.6V-Flash	GLM-4.6
temperature = 0.8	temperature = 1.0
top_p = 0.6 （推荐）	top_p = 0.95 （推荐用于代码编写）
top_k = 2 （推荐）	top_k = 40 （推荐用于代码编写）
128K 上下文长度 或更短	200K 上下文长度 或更短
repeat_penalty = 1.1
max_generate_tokens = 16,384	max_generate_tokens = 16,384

• 使用 --jinja 用于 llama.cpp 变体 —— 我们 也修复了一些聊天模板问题！

运行 GLM-4.6 教程：

请参阅我们逐步指南以运行 GLM-4.6V-Flash 以及大型 GLM-4.6 models.

GLM-4.6V-Flash

截至 2025 年 12 月 16 日新消息：GLM-4.6-V 现已更新，支持视觉功能！

✨ 在 llama.cpp 中运行

1

获取最新的 llama.cpp 在 GitHub. 你也可以使用下面的构建说明。更改 -DGGML_CUDA=ON 改为 -DGGML_CUDA=OFF 。

apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp

2

如果您想直接使用 llama.cpp 直接加载模型，你可以如下操作：（:Q8_K_XL）是量化类型。你也可以通过 Hugging Face（第 3 点）下载。这与 ollama run 。使用 export LLAMA_CACHE="folder" 来强制 llama.cpp 保存到特定位置。请记住模型的最大上下文长度为 128K。

export LLAMA_CACHE="unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF"
./llama.cpp/llama-cli \
    -hf unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF:UD-Q8_K_XL \
    --n-gpu-layers 99 \
    --jinja \
    --ctx-size 16384 \
    --flash-attn on \
    --temp 0.8 \
    --top-p 0.6 \
    --top-k 2 \
    --repeat_penalty 1.1 \
    -ot ".ffn_.*_exps.=CPU"

3

通过以下方式下载模型（在安装 pip install huggingface_hub hf_transfer 之后）。您可以选择 UD-Q4_K_XL（动态 4 位量化）或其他量化版本例如 Q8_K_XL .

# !pip install huggingface_hub hf_transfer
import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0" # 有时会限速，因此设置为 0 以禁用
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    repo_id = "unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF",
    local_dir = "unsloth/GLM-4.6V-Flash-GGUF",
    allow_patterns = ["*UD-Q8_K_XL*"],
)

GLM-4.6

🦙 在 Ollama 中运行

1

安装 ollama 如果您还没有安装！要运行更多模型变体， 请查看此处.

apt-get update
apt-get install pciutils -y
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2

运行模型！注意如果失败您可以在另一个终端调用 ollama serve！我们在 Hugging Face 上传中包含了所有修复和建议的参数（温度等），位于 params ！

OLLAMA_MODELS=unsloth ollama serve &

OLLAMA_MODELS=unsloth ollama run hf.co/unsloth/GLM-4.6-GGUF:TQ1_0

3

要运行其他量化版本，您需要先将 GGUF 分割文件合并为一个，如下面代码所示。然后在本地运行模型。

./llama.cpp/llama-gguf-split --merge \
  GLM-4.6-GGUF/GLM-4.6-UD-Q2_K_XL/GLM-4.6-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf \
	merged_file.gguf

OLLAMA_MODELS=unsloth ollama serve &

OLLAMA_MODELS=unsloth ollama run merged_file.gguf

✨ 在 llama.cpp 中运行

1

获取最新的 llama.cpp 在 GitHub（此处）。您也可以按照下面的构建说明。若没有 GPU 或仅想用 CPU 推理，请将 -DGGML_CUDA=ON 改为 -DGGML_CUDA=OFF 。

apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-quantize llama-cli llama-gguf-split llama-mtmd-cli llama-server
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp

2

如果您想直接使用 llama.cpp 来加载模型，您可以如下操作：（:Q2_K_XL）是量化类型。您也可以通过 Hugging Face（第 3 点）下载。这类似于 ollama run 。使用 export LLAMA_CACHE="folder" 来强制 llama.cpp 保存到特定位置。请记住模型的最大上下文长度为 128K。

请尝试 -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" 将所有 MoE 层卸载到 CPU！这实际上允许您将所有非 MoE 层放入 1 块 GPU，从而提高生成速度。如果您有更多 GPU 容量，可以自定义正则表达式以适配更多层。

如果你有稍多的 GPU 显存，尝试 -ot ".ffn_(up|down)_exps.=CPU" 此命令会卸载上投影和下投影的 MoE 层。

尝试 -ot ".ffn_(up)_exps.=CPU" 如果你有更多的 GPU 显存。此命令仅卸载上投影的 MoE 层。

最后通过卸载所有层来实现： -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" 这使用最少的显存（VRAM）。

你也可以自定义正则，例如 -ot "\.(6|7|8|9|[0-9][0-9]|[0-9][0-9][0-9])\.ffn_(gate|up|down)_exps.=CPU" 表示从第 6 层起卸载 gate、up 和 down 的 MoE 层。

export LLAMA_CACHE="unsloth/GLM-4.6-GGUF"
./llama.cpp/llama-cli \
    --model GLM-4.6-GGUF/UD-Q2_K_XL/GLM-4.6-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf \
    --n-gpu-layers 99 \
    --jinja \
    --ctx-size 16384 \
    --flash-attn on \
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 40 \
    -ot ".ffn_.*_exps.=CPU"

3

通过以下方式下载模型（在安装 pip install huggingface_hub hf_transfer 之后）。您可以选择 UD-Q2_K_XL（动态 2bit 量化）或其他量化版本，如 Q4_K_XL 。我们 建议使用我们的 2.7bit 动态量化 UD-Q2_K_XL 以在大小和精度之间取得平衡.

# !pip install huggingface_hub hf_transfer
import os
os.environ["HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER"] = "0" # 有时会限速，因此设置为 0 以禁用
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    repo_id = "unsloth/GLM-4.6-GGUF",
    local_dir = "unsloth/GLM-4.6-GGUF",
    allow_patterns = ["*UD-Q2_K_XL*"], # 动态 2bit 使用 "*UD-TQ1_0*" 表示动态 1bit
)

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您可以编辑 --threads 32 以设置 CPU 线程数， --ctx-size 16384 以设置上下文长度， --n-gpu-layers 2 以设置多少层使用 GPU 卸载。如果 GPU 出现内存不足，请尝试调整它。如果仅使用 CPU 推理，请移除它。

./llama.cpp/llama-cli \
    --model unsloth/GLM-4.6-GGUF/UD-Q2_K_XL/GLM-4.6-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf \
    --jinja \
    --n-gpu-layers 99 \
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 40 \
    --ctx-size 16384 \
    --seed 3407 \
    -ot ".ffn_.*_exps.=CPU"

✨ 使用 llama-server 和 OpenAI 的 completion 库进行部署

要使用 llama-server 进行部署，请使用以下命令：

./llama.cpp/llama-server \
    --model unsloth/GLM-4.6-GGUF/UD-Q2_K_XL/GLM-4.6-UD-Q2_K_XL-00001-of-00003.gguf \
    --alias "unsloth/GLM-4.6" \
    --n-gpu-layers 999 \
    -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" \
    --prio 3 \
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 40 \
    --ctx-size 16384 \
    --port 8001 \
    --jinja

然后在安装 pip install openai :

from openai import OpenAI
import json
openai_client = OpenAI(
    base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
    api_key = "sk-no-key-required",
)
completion = openai_client.chat.completions.create(
    model = "unsloth/GLM-4.6",
    messages = [{"role": "user", "content": "What is 2+2?"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)

💽模型上传

我们所有的上传 - 包括那些不是基于 imatrix 或动态的，也都使用了我们的校准数据集，该数据集专为对话、编码和语言任务进行优化。

• 下面是完整 GLM-4.6 模型的上传：

我们还上传了 IQ4_NL 和 Q4_1 这些量化专为 ARM 和 Apple 设备分别运行得更快。

MoE 比特数	类型 + 链接	磁盘大小	详情
1.66 位	TQ1_0	84GB	1.92/1.56 位
1.78 位	IQ1_S	96GB	2.06/1.56 位
1.93 位	IQ1_M	107GB	2.5/2.06/1.56
2.42 位	IQ2_XXS	115GB	2.5/2.06 位
2.71 位	Q2_K_XL	135GB	3.5/2.5 位
3.12 位	IQ3_XXS	145GB	3.5/2.06 位
3.5 位	Q3_K_XL	158GB	4.5/3.5 位
4.5 位	Q4_K_XL	204GB	5.5/4.5 位
5.5 位	Q5_K_XL	252GB	6.5/5.5 位

🏂 用于 GLM 4.7 的执行生成 Python 代码的工具调用

如果你有更多显存，可以尝试卸载更多 MoE 层，或将整层卸载。

通常， -ot ".ffn_.*_exps.=CPU" 会将所有 MoE 层卸载到 CPU！这实际上允许你将所有非 MoE 层放到 1 块 GPU 上，从而提高生成速度。如果你有更多的 GPU 容量，可以自定义正则表达式以卸载更多层。

如果你有稍多的 GPU 显存，尝试 -ot ".ffn_(up|down)_exps.=CPU" 此命令会卸载上投影和下投影的 MoE 层。

尝试 -ot ".ffn_(up)_exps.=CPU" 如果你有更多的 GPU 显存。此命令仅卸载上投影的 MoE 层。

你也可以自定义正则，例如 -ot "\.(6|7|8|9|[0-9][0-9]|[0-9][0-9][0-9])\.ffn_(gate|up|down)_exps.=CPU" 表示从第 6 层起卸载 gate、up 和 down 的 MoE 层。

通常， llama-parallel。在 这里可以了解更多信息。你也可以 例如将 KV 缓存量化到 4 位 。您还可以

📐如何适配长上下文（完整 200K）

要适配更长的上下文，你可以使用 KV 缓存量化 将 K 和 V 缓存量化到更低位数。这也可以由于减少 RAM / VRAM 数据移动而提高生成速度。K 量化的允许选项（默认是 f16）包括以下内容。

--cache-type-k f32, f16, bf16, q8_0, q4_0, q4_1, iq4_nl, q5_0, q5_1

你应该使用 _1 变体以获得略高的准确性，尽管它会稍微慢一些。例如 q4_1, q5_1

你也可以量化 V 缓存，但你需要 使用 Flash Attention 编译 llama.cpp 支持，方法是 -DGGML_CUDA_FA_ALL_QUANTS=ON，并使用 --flash-attn ，并使用 --flash-attn :

来启用它。然后您可以与下面的选项一起使用： --cache-type-k