GLM-5.2 必要スペック早見表

GLM-5.2をローカルで動かすには、量子化なしのBF16フル精度で約1.5TB、実用的な4-bit量子化で約430GBの推論メモリ（VRAM＋RAMの合計）が目安になる。総パラメータ753BのオープンウェイトMoEであり、アクティブパラメータは約40Bと小さいが、推論時には全エキスパートの重みをメモリに保持する必要があるため、必要メモリは総パラメータ数で決まる。以下の早見表は重み容量に推論オーバーヘッドを加味した推定値であり、コンテキスト長やバッチサイズによっても変動する。

上表はモデル重みの容量に約15%の推論オーバーヘッド（KVキャッシュ・アクティベーション等）を加えた概算である。1Mトークンの長大なコンテキストを使う場合はKVキャッシュがさらに増えるため、実運用ではより多くのメモリを見込んでおきたい。より軽量なモデルのスペックが必要な場合はGemma 4のテクニカルレポートも参照してほしい。

GLM-5.2は、中国のZ.ai（旧Zhipu AI）が2026年6月16日に公開したオープンウェイトのMoE（Mixture-of-Experts）大規模言語モデルである。総パラメータは753B、トークンあたりのアクティブパラメータは約40B、コンテキスト長は入力最大1Mトークン・出力最大131Kトークン。ライセンスはMITで、商用利用を含めて自由に利用できる。Artificial AnalysisのIntelligence Index v4.1で51を記録し、公開時点でオープンウェイトモデルとして最高スコアであった。長期コーディング（long-horizon coding）系のベンチマークでは一部でGPT-5.5を上回り、Claude Opus 4.8に匹敵する結果も報告されている。前世代のGLM-5.1からエージェント用途・長期タスクでの安定性が強化された。

量子化とは、モデルの重み（パラメータ）を表現するビット数を減らすことでメモリ使用量を圧縮する技術である。BF16（16ビット）を4-bitに落とせば重み容量は約4分の1になり、必要メモリを大幅に削減できる。代償として計算精度は下がるが、4-bit程度であれば多くのタスクで実用上の劣化はわずかにとどまる。一方、2-bitや1-bitまで圧縮すると出力品質が目に見えて落ちるため、用途を限定するか、より高いビット数を選ぶ判断が必要になる。

24〜32GBクラスの一般的なコンシューマーGPU単体でGLM-5.2を保持することはできない。最も軽い1-bit量子化でも約180GBが必要であり、複数GPUを束ねるか、大容量の統合メモリを持つ環境が前提となる。現実的な選択肢は次のとおりである。

Apple SiliconではMetalがデフォルトで対応しており、Unified Memory（統合メモリ）をVRAMとして扱えるのが強みである。ただしGLM-5.2は4-bitでも約430GBを要するため、単体のMac Studio（最大512GB程度）でもフル精度は不可能で、動かすとしても強めの量子化が前提になる。複数台をクラスタ化する構成も研究段階では見られるが、安定運用のハードルは高い。

GLM-5.2はvLLM、SGLangといった主要な高スループット推論エンジンでサポートされており、GGUF形式に変換すればllama.cppやOllamaでも量子化実行できる。エージェント用途で1Mコンテキストを活かす場合は、KVキャッシュのメモリ消費とスループットのバランスを取れるvLLM/SGLang系が扱いやすい。

オープンウェイトMoEモデルの中でGLM-5.2（753B総パラメータ）は、2.8TのKimi K3や975BのInklingより小さく、その分ローカル実行のハードルは相対的に低い。とはいえ数百GB規模のメモリを要する点では同じ「データセンター級」であり、ノートPCで動かしたい場合はGemma 4のような小型モデルが現実的な選択肢になる。用途に必要な知能水準と、用意できるハードウェアの両面から選ぶことが重要である。