モデル情報

glm-5.3-flash-exlr8-k2-k3-k4

kindlingai · glm-5.3-flash-exlr8-k2-k3-k4

A quantization of **GLM-5.3-Flash** in the **exlr8 v2** format, built for **NVIDIA GB10**-class unified-memory devices (DGX Spark, ASUS GX10) served on one to four boxes. Every routed and shared expert is stored at three trellis widths, K2, K3 and K4, and the serving width is chosen at load time. > **These weights cannot be used without E4M3 rounding.** A loader must round every value the trellis codebook > produces to FP8 E4M3 (round to nearest even, saturating) before applying the side vectors. The encoder searched > only over E4M3-rounded values, so the rounding is part of the format: a stock EXL3 decoder, or any decoder that > skips the rounding, reads measurably worse weights from the same bytes. GLM-5.3-Flash is a MoE model: 45 layers (0-2 dense, 3-44 MoE), 288 routed experts with top-8 routing plus one shared expert per MoE layer, an MTP layer 45 and a vision tower. This repository quantizes the routed and shared experts of layers 3-45 and the dense weights of every layer, and carries the vision tower unchanged in BF16.

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情報更新日時2026/11/2 19:15:34
OVERVIEW

モデル紹介

A quantization of **GLM-5.3-Flash** in the **exlr8 v2** format, built for **NVIDIA GB10**-class unified-memory devices (DGX Spark, ASUS GX10) served on one to four boxes. Every routed and shared expert is stored at three trellis widths, K2, K3 and K4, and the serving width is chosen at load time. > **These weights cannot be used without E4M3 rounding.** A loader must round every value the trellis codebook > produces to FP8 E4M3 (round to nearest even, saturating) before applying the side vectors. The encoder searched > only over E4M3-rounded values, so the rounding is part of the format: a stock EXL3 decoder, or any decoder that > skips the rounding, reads measurably worse weights from the same bytes. GLM-5.3-Flash is a MoE model: 45 layers (0-2 dense, 3-44 MoE), 288 routed experts with top-8 routing plus one shared expert per MoE layer, an MTP layer 45 and a vision tower. This repository quantizes the routed and shared experts of layers 3-45 and the dense weights of every layer, and carries the vision tower unchanged in BF16.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。