GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB

GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB

把 GLM-5.3-Flash 压缩到 9.2 GB 的文本生成模型，作者称它能在 16 GB 笔记本或免费 Colab T4 上运行。非商业许可。

由 shashanth-27xA9 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：GLM-5.3-SuperExpert-v2 是一位名叫 Shashanth 的作者发布的文本生成模型。它以大型的 GLM-5.3-Flash 为起点，用作者称为 AW-SECD 的方法，把它压缩成 9.2 GB 的运行体。作者称它可以在 16 GB 内存的笔记本、Apple Silicon Mac 和免费的 Colab T4 上本地运行。

适合谁：硬件一般、想在本地试用压缩后的大模型衍生版本的人，主要用于聊天和实验。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
个人使用 | 笔记本用户 | 在自己的机器上运行聊天模型 | 提问时不必把内容发给云服务
学习 | 使用免费 Colab 的学生 | 在笔记本里试用大模型衍生版本 | 在 Colab T4 上测试
本地 AI 爱好者 | Ollama 用户 | 用一条命令拉取 Q4_K_M GGUF | 在终端里开始对话

如果你需要商用，可以跳过它，因为许可证是非商业的；如果你想要经过独立检验的质量，也可以跳过。

用在哪里：

• Ollama，在本地终端里使用
• 16 GB 内存的笔记本，或 Apple Silicon Mac
• 免费的 Google Colab Tesla T4
• 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux，用来下载文件

用途 | 适合谁 | 得到什么
本地聊天 | 爱好者 | 在你自己的机器上生成的文字回复
笔记本试用 | 学生 | 在免费 GPU 上快速测试模型
研究压缩 | 研究者 | 一个可以查看的压缩模型实例

如何设置：先安装 Ollama。模型卡提到一个约 9.63 GB 的 Q4_K_M GGUF 文件，所以要留出这么多磁盘空间。

• 机器上已安装 Ollama
• 约 10 GB 的空闲磁盘空间
• 符合 16 GB 内存建议的电脑

1. 安装 Ollama。
2. 在终端里运行这条一行命令。
3. 等第一次下载完成。

ollama run hf.co/shashanth-27xA9/GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB:q4_k_m

如果想自己获取仓库里的文件，Hugging Face 给出这些步骤：

pip install -U huggingface_hub
hf download shashanth-27xA9/GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB

如何使用：运行上面的 Ollama 命令，然后在同一个终端里跟模型对话。命令第一次使用时会下载 Q4_K_M GGUF，然后启动它。

工具 | 作用
ollama run | 从模型仓库下载 Q4_K_M GGUF 并开始会话

示例：上面的命令启动后，你输入“Explain what a mutex is in plain words.”模型会在终端里用文字回答。这里用到的模型卡部分没有给出示例输出。

新手与专家：如果你是新手，先装 Ollama，运行那条一行命令，再问一个简短的问题，看看它怎么回答。不要指望得到完整大模型的效果。

对专家来说，作者把 AW-SECD 描述为一种整合方法，把 320B 参数的架构压缩成 9.2 GB 的模型。模型卡称它保留了 95.6% 的基线能力。这里用到的模型卡部分没有说明这个数字是怎么测出来的，所以请把它当作作者的说法。

GLM-5.3-Flash 基础模型
AW-SECD 整合
9.2 GB 模型
在 Ollama 中本地运行

注意事项：

• Formats: Safetensors 和 GGUF
• Languages: 英文和中文
• Claims: 质量和速度的数字来自作者，不是独立测试的结果
• License: CC BY-NC 4.0，因此只能非商业使用
• Cost to run: 模型卡称没有云推理费用，也没有提到密钥或付费服务
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件，运行过程留在你的机器上
• Not for: 商业用途，因为许可证是非商业的

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 参数量：9.2B
• Weights: about 9.2 GB in U8
• Formats: Safetensors, GGUF
• 最近 30 天下载：10,445
• 点赞：10
• 许可证：cc-by-nc-4.0
• 语言：en, zh
• 基于：zai-org/GLM-5.3-Flash
• 标签：safetensors, gguf, glm_superexpert, glm4, glm5_next, super-expert, aw-secd, reasoning, sub-10gb, laptop-runnable, ollama, llama.cpp

链接

• 模型：https://huggingface.co/shashanth-27xA9/GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB
• 文件：https://huggingface.co/shashanth-27xA9/GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download shashanth-27xA9/GLM-5.3-SuperExpert-v2-9.2GB

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。