沉浸式翻译(@immersivetran):一台 25GB 内存的普通电脑，跑起了 744B 的 GLM-5.2。之前我们聊过 GLM-5.2 的 1M 上下文、聊过它对 AI 定价逻辑的冲击。今天聊一个更极端的问题：这个 744B 的庞然大物，最低能在什么样的机器上跑起来？ GitHub 上一个叫 colibrì（蜂鸟）的项目给出了答案：约 25GB 内存的消费级机器。不用 GPU，不用 Python，整个引擎是一个约 2400 行的 C 文件，零依赖。它的思路利用了 MoE 架构的本质： 744B 参数里，每个 token 真正激活的只有约 40B，其中逐 token 变化的路由专家只有约 11GB。于是—— 1️⃣ 稠密部分（注意力、共享专家）int4 量化后约 9.9GB，常驻内存 2️⃣ 21,504 个路由专家（约 370GB）放在硬盘上，按需流式读取代价是什么？作者在 README 里写得异常坦诚：冷启动每个 token 要从磁盘读约 11GB，速度只有 0.05–0.1 token/秒。翻一句话可能要几分钟。 "This is not fast."——但它证明了一件事：跑通一个 744B 前沿模型，不一定需要机房，一台“比一个 H100 风扇还便宜”的机器就够了。大模型的门槛，正在被各种意想不到的方式拆掉。 🔗：

2026.07.15 07:30

一台 25GB 内存的普通电脑，跑起了 744B 的 GLM-5.2。之前我们聊过 GLM-5.2 的 1M 上下文、聊过它对 AI 定价逻辑的冲击。今天聊一个更极端的问题：这个 744B 的庞然大物，最低能在什么样的机器上跑起来？ GitHub 上一个叫 colibrì（蜂鸟）的项目给出了答案：约 25GB 内存的消费级机器。不用 GPU，不用 Python，整个引擎是一个约 2400 行的 C 文件，零依赖。它的思路利用了 MoE 架构的本质： 744B 参数里，每个 token 真正激活的只有约 40B，其中逐 token 变化的路由专家只有约 11GB。于是—— 1️⃣ 稠密部分（注意力、共享专家）int4 量化后约 9.9GB，常驻内存 2️⃣ 21,504 个路由专家（约 370GB）放在硬盘上，按需流式读取代价是什么？作者在 README 里写得异常坦诚：冷启动每个 token 要从磁盘读约 11GB，速度只有 0.05–0.1 token/秒。翻一句话可能要几分钟。 "This is not fast."——但它证明了一件事：跑通一个 744B 前沿模型，不一定需要机房，一台“比一个 H100 风扇还便宜”的机器就够了。大模型的门槛，正在被各种意想不到的方式拆掉。 🔗：