GPT
הוספת כלי
G

GLM-5.1-GGUF

קוד פתוח

unslothmit2026-04-06

  • transformers
  • gguf
  • unsloth
  • glm_moe_dsa
  • text-generation

גרסת קוונטיזציה רחבה של דגם הדגל להנדסת תוכנה וסוכנים אוטונומיים. הוא פונה למי שצריך הרצה מקומית של יכולות פיתוח מתקדמות ומעדיף את שיטת Dynamic 2.0 של Unsloth.

  • 10.1 TBמשקל הקבצים
  • 1,777הורדות בחודש
  • 206לייקים

מה זה

הפרויקט הזה מביא המרות GGUF לדגם שתוכנן מראש למשימות תכנות מורכבות ואיטרטיביות. לפי נתוני המבחנים, הוא מגיע לתוצאה של 58.4 במבחן SWE-Bench Pro, ועוקף שם מודלים מסחריים כמו קלוד אופוס 4.6 ו־GPT-5.4. הדגש העיקרי שלו הוא עבודה רציפה לאורך זמן בלי להיעצר במבוי סתום אחרי כמה ניסיונות כושלים.

הוא כולל שיפורים ניכרים ביכולות עבודה מול טרמינל, שם הוא עומד על 63.5 במבחן Terminal-Bench 2.0, וקפיצה משמעותית בסביבות אבטחה ב־CyberGym עם ציון 68.7 לעומת 48.3 של הגרסה הקודמת. המודל מתמקד בהרצת ניסויים, קריאת פלטים מכלים חיצוניים ותיקון עצמי לאורך מאות קריאות.

מתאים ל

  • סוכן בדיקות ותיקון קוד

    מתאים לסבבים ארוכים של דיבאגינג בגלל ציון 58.4 ב־SWE-Bench ויכולת לתקן אסטרטגיה ברצף פעולות.

  • אוטומציה בממשק פקודה

    מיועד להרצת תסריטים מורכבים בטרמינל בזכות תוצאה של 63.5 במבחן Terminal-Bench 2.0.

  • חקר אבטחה בסימולציות

    רלוונטי לבדיקות חולשות הודות לזינוק לציון 68.7 במדד CyberGym ביחס לדור הקודם.

איפה זה נופל

הנתונים מראים פערים ברורים במשימות שדורשות הבנה כללית או פתרון בעיות ללא כלים. במבחן HLE הבסיסי הוא משיג 31.0 בלבד, נמוך בהרבה מ־45.0 של ג'מיני 3.1 פרו, ורק תוספת של כלים מקפיצה אותו ל־52.3. גם בבדיקות של Tool-Decathlon הוא רושם 40.7, שזה רחוק מהביצועים של מובילי השוק. בנוסף, המודל אומן רק על אנגלית וסינית, כך שאין כאן תמיכה רשמית בעברית, והיא תדרוש בדיקה קפדנית שלכם לפני שילוב בתהליך עבודה.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ את המודל על מחשב נייד או תחנת עבודה רגילה?

לא. המאגר כולל קבצים בנפח כולל של עשרה טרה־בייט שמשקפים דגם ענק, וגם קובץ קוונטיזציה בודד ידרוש שרת ייעודי עם כרטיסי מסך חזקים במיוחד. למחשב אישי אין מספיק זיכרון וידאו כדי לטעון אותו.

מה המשמעות של היעדר עברית ברשימת השפות?

הכרטיס מציין אנגלית וסינית בלבד. הוא עשוי להבין מילים בודדות בעברית אם הן הופיעו באינטרנט, אבל הוא לא אומן על השפה, יתקשה בניסוחים נכונים ולא יתאים למשימות מקומיות מורכבות.

איך מריצים

המשקל הכולל של הקבצים במאגר מגיע ל־10.1 טרה־בייט ב־263 קבצים נפרדים, מה שאומר שאתם מורידים רק את הקובץ הספציפי שמתאים לרמת הדיוק שאתם מחפשים. ההרצה המקומית נתמכת בספריות כמו SGLang, vLLM, KTransformers ו־Transformers הרגיל, אך היא דורשת חומרת שרתים כבדה מאוד עם נפחי זיכרון גרפי עצומים כדי להחזיק מודל בסדר גודל כזה.

אם אין לכם אשכול שרתים ייעודי עם מספר כרטיסים מקצועיים, הרצה עצמית תהיה אטית להחריד או בלתי אפשרית. במקרה כזה, שימוש ב־API המסחרי של Z.ai הוא הדרך היחידה לקבל קצב סביר של טוקנים לעבודה שוטפת.

ollama run hf.co/unsloth/GLM-5.1-GGUF:Q5_K_M

איזו גרסה

אותו מודל בכמה רמות דחיסה. ככל שהמספר נמוך יותר הקובץ קטן יותר ורץ על פחות זיכרון, והתשובות נהיות פחות מדויקות. רוב האנשים רוצים את הגדולה ביותר שנכנסת להם בזיכרון.

IQ2_M50.0 GB IQ2_M50.0 GB IQ3_S50.0 GB IQ3_S50.0 GB IQ3_XXS50.0 GB GLM-5.1-MXFP4_MOE-00002-of-0001150.0 GB Q5_K_M50.0 GB IQ4_NL50.0 GB

הקבצים

263 קבצים במאגר, 10.1 TB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

המאגר מופץ תחת רישיון MIT. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות אותו, להפיץ אותו מחדש או לשלב אותו במוצרים סגורים בלי לשלם תמלוגים, בתנאי ששומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗