Mit GLM-4.5 Air auf 2,5 Jahre alten MacBook Pro: JavaScript Space Invaders
Der neue GLM‑4.5‑Air‑Modell der Open‑Weight‑Familie von Z.ai, die laut eigenen Benchmarks sogar gegen Modelle wie Claude Sonnet 4 punkten soll, hat die Entwicklerwelt erneut überrascht. Mit 106 Milliarden Parametern und…
- Der neue GLM‑4.5‑Air‑Modell der Open‑Weight‑Familie von Z.ai, die laut eigenen Benchmarks sogar gegen Modelle wie Claude Sonnet 4 punkten soll, hat die Entwicklerwelt er…
- Mit 106 Milliarden Parametern und einer Größe von 205,78 GB auf Hugging Face ist das Modell ein echter Gigant.
- Um die enorme Größe für den Einsatz auf moderner Hardware zu reduzieren, hat Ivan Fioravanti eine 44 GB‑Version mit 3‑Bit‑Quantisierung für MLX erstellt.
Der neue GLM‑4.5‑Air‑Modell der Open‑Weight‑Familie von Z.ai, die laut eigenen Benchmarks sogar gegen Modelle wie Claude Sonnet 4 punkten soll, hat die Entwicklerwelt erneut überrascht. Mit 106 Milliarden Parametern und einer Größe von 205,78 GB auf Hugging Face ist das Modell ein echter Gigant.
Um die enorme Größe für den Einsatz auf moderner Hardware zu reduzieren, hat Ivan Fioravanti eine 44 GB‑Version mit 3‑Bit‑Quantisierung für MLX erstellt. Diese Variante ist speziell für Systeme mit 64 GB RAM ausgelegt, sodass auch weniger leistungsstarke Rechner damit arbeiten können.
Der Autor des Artikels hat das Modell auf seinem 2,5 Jahre alten 64‑GB‑MacBook Pro M2 getestet. Mit einem einfachen Prompt – „Write an HTML and JavaScript page implementing space invaders“ – generierte das Modell sofort funktionierenden Code, der ohne weitere Bearbeitung lauffähig war. Das Ergebnis war ein komplett funktionsfähiges Space‑Invaders‑Spiel in HTML und JavaScript.
Die Ausführung erfolgte über die aktuelle Hauptversion der mlx‑lm‑Bibliothek, die die Unterstützung für GLM‑4.5‑MOE enthält. Nach dem Download der 44 GB‑Gewichte aus dem Hugging‑Face‑Cache konnte der Code in wenigen Minuten erzeugt werden.
Dieses Experiment zeigt eindrucksvoll, dass hochleistungsfähige KI‑Modelle auch auf älteren, aber leistungsfähigen Geräten eingesetzt werden können, ohne dass umfangreiche Hardware-Upgrades nötig sind.
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Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
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