Lokale LLMs · Foto: derekGavey, CC BY 2.0
GLM-4
Zuletzt aktualisiert:
Typ
Modell
Lizenz
GLM-4-9B: eigene Lizenz (kommerziell mit Registrierung); neuere GLM-4.5-Reihe: MIT
Quelle
Anwendungsfeld
Lokale LLM-Modelle
Voraussetzungen
- Rechner mit 8-12 GB Speicher für die 9B-Version
Einordnung
Leicht einzurichten, der Nutzen zeigt sich vor allem bei Tool-Calling-Anwendungsfällen.
Chinesische Alternative mit gutem Multilingual-Support und Tool-Calling. Die 9B-Version läuft problemlos auf Mittelklasse-Hardware.
Größen & Hardware
- Verfügbare Größen: 9B; GLM-4.5: große MoE
- Empfohlene Hardware (Q4): 9B: 8–12 GB
Im Detail
GLM-4 stammt vom chinesischen Anbieter Zhipu AI und positioniert sich als Allround-Modell mit gutem Tool-Calling und solider Mehrsprachigkeit, auch wenn Englisch und Chinesisch die Stärken bleiben. Die 9B-Version läuft ohne Probleme auf Mittelklasse-Hardware mit 8–12 GB Speicher und bietet damit eine Alternative zu Llama, Qwen oder Mistral in ähnlicher Größenklasse. Für größere Ansprüche gibt es mit GLM-4.5 zusätzlich eine große MoE-Variante. Interessant ist GLM-4 vor allem für alle, die Agenten- oder Automatisierungs-Workflows mit Funktionsaufrufen bauen und ein weiteres gut unterstütztes Modell zum Vergleich testen wollen – bei reinem Chat auf Deutsch liefern Qwen 2.5 oder Llama 3.1 aber meist die gewohntere Sprachqualität.
Schritt für Schritt
- Sie setzen die 9B-Version auf Mittelklasse-Hardware ein.
- Sie testen GLM-4 gezielt für Agenten- oder Automatisierungs-Workflows mit Funktionsaufrufen.
- Sie prüfen das Tool-Calling anhand Ihres eigenen Anwendungsfalls.
- Sie vergleichen bei reinem deutschen Chat das Ergebnis mit Qwen 2.5 oder Llama 3.1.
- Sie ziehen bei größerem Bedarf die MoE-Variante GLM-4.5 in Betracht.
Beispiel aus der Praxis
Für einen Automatisierungs-Workflow, der per Funktionsaufruf auf eine externe Schnittstelle zugreift, wird GLM-4 9B getestet und liefert zuverlässige Tool-Calls; für reinen deutschen Chat-Betrieb liefert Qwen 2.5 im Vergleich gewohntere Sprachqualität.
Praxis-Tipp
Für Agenten-Workflows mit häufigen Tool-Aufrufen GLM-4 9B gegen Qwen 2.5 gegentesten – beide gelten als zuverlässig beim strukturierten Function Calling.
Stolperfallen
Wer GLM-4 vor allem für deutschsprachigen Chat einsetzt, könnte von der Sprachqualität enttäuscht sein, da Englisch und Chinesisch die Stärken bleiben. Setzen Sie GLM-4 gezielt dort ein, wo Tool-Calling gefragt ist, und vergleichen Sie für reinen Chat mit Qwen 2.5 oder Llama 3.1.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
Häufige Fragen.
Ist GLM-4 gut für deutschen Chat?
Die Mehrsprachigkeit ist solide, aber Englisch und Chinesisch bleiben die Stärken - für reinen Chat auf Deutsch liefern Qwen 2.5 oder Llama 3.1 Ihnen meist gewohntere Sprachqualität.
Wofür eignet sich GLM-4 besonders?
Für Agenten- und Automatisierungs-Workflows, bei denen Sie gutes Tool-Calling brauchen.
Welche Hardware brauchen Sie für die 9B-Version?
8-12 GB Speicher reichen, sie läuft problemlos auf Mittelklasse-Hardware.
Erfahrungen & Kommentare.
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Passt dazu.
Llama 3.1
Der Meta-Klassiker mit 128K Kontext. 8B ist ein sehr solider Allrounder für schwächere Hardware, spricht ordentlich Deutsch.
Llama 3.3
Leistet laut Meta ungefähr so viel wie das riesige 405B-Modell — der Preis-Leistungs-Tipp, wenn man 64 GB (z. B. Mac Studio) hat.
Llama 4 (Scout / Maverick)
Metas MoE-Generation mit sehr großem Kontext und Bildverständnis. Für Heim-Hardware meist zu groß — eher für Server/Mac Studio 128 GB+.