Geek(@geekbb)2026年6月18日

干瞪眼系列

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TL;DR · AI 摘要

GLM-5.2 模型通过量化压缩技术显著减小体积，同时保持较高精度，适合本地运行。

核心要点

GLM-5.2 量化后体积从 1.51TB 减少到 238GB，体积缩小 84%。
2-bit 量化模型仍保留约 82% 的原始精度。
该模型可在 256GB Mac 或 RAM/VRAM 环境中运行。

结构提纲

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§引言
介绍 GLM-5.2 模型的本地运行能力。
·模型压缩技术
通过量化技术将 GLM-5.2 体积从 1.51TB 减少到 238GB。
›精度保持
2-bit 量化模型仍保留约 82% 的原始精度。
·运行环境
该模型可在 256GB Mac 或 RAM/VRAM 环境中运行。

思维导图

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GLM-5.2 模型压缩与运行
- 模型压缩技术
  - 量化技术
- 精度保持
  - 保留约 82% 精度
- 运行环境
  - 256GB Mac 或 RAM/VRAM

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

GLM-5.2 量化后体积从 1.51TB 减少到 238GB，体积缩小 84%。
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2-bit 量化模型仍保留约 82% 的原始精度。
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该模型可在 256GB Mac 或 RAM/VRAM 环境中运行。
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#GLM-5.2#模型压缩#AI#量化技术

Geek on X: "干瞪眼系列" / X

@geekbb

干瞪眼系列

@UnslothAI

10h

现在可以本地运行 GLM-5.2 了！🔥 将模型从 1.51TB 缩小到 238GB（减少了 84% 的大小）后，2 位模型仍保留了约 82% 的准确性。可以在 256GB 的 Mac 或 RAM/VRAM 配置上运行。GLM-5.2 是迄今为止最强的开源模型。指南：

unsloth.ai/docs/models/gl…

GGUF:

huggingface.co/unsloth/GLM-5.…

2:24 PM · Jun 18, 2026

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