Рабочая станция и сервер для GLM

DigitalRazor предлагает рабочие станции и GPU-серверы, оптимизированные для развертывания и обучения моделей GLM. Наши системы позволяют работать с GLM локально — без облачных сервисов и внешних API — сохраняя конфиденциальность данных и полный контроль над инфраструктурой.

Каталог решений

Что такое GLM

GLM-5.3 — это языковая модель с открытыми весами от Z.ai, которую можно запускать локально без передачи данных в облако. Она особенно сильна в программировании, анализе больших объёмов информации и многоэтапных задачах, поддерживает контекст до 1 млн токенов и работу с внешними инструментами — для автономной и безопасной автоматизации рабочих процессов.

Mixture-of-Experts

GLM-5.3 использует архитектуру Mixture-of-Experts: из 256 специализированных экспертов для каждого токена активируются только 8, а также один общий эксперт. В результате при 744 млрд параметров модели в вычислениях одновременно задействовано около 40 млрд — это заметно снижает вычислительную нагрузку по сравнению с плотной моделью сопоставимого размера.

Локальный запуск

GLM-5.3 поддерживает контекст до 1 млн токенов и может работать полностью локально. Полная модель занимает около 756 ГБ в FP8, поэтому для её запуска требуется многопроцессорная GPU-система или сервер. Все запросы и данные при локальном развёртывании остаются внутри вашей инфраструктуры.

Мощные рабочие станции

Производительные системы с одной или двумя GPU для локального запуска нейросетей. Подходят разработчикам, исследователям и стартапам, которым важны мощность и автономность.

Подробнее

Рабочая станция DigitalRazor 750D Tower, фото №1

Рабочая станция DigitalRazor 750D Tower, фото №2

Рабочая станция DigitalRazor 750D Tower, фото №3

Рабочая станция DigitalRazor 750D Tower, фото №4

Рабочая станция

750D Tower

2 761 500 ₽

207 113 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор W5-3425X

Видеокарта RTX 5090 32ГБ

Оперативная память 128GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ

Рабочая станция

750D Tower

4 066 000 ₽

304 950 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор 7965WX

Видеокарта RTX 5090 32ГБ

Оперативная память 256GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ

Рабочая станция

750D Tower

5 460 000 ₽

409 500 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор 7975WX

Видеокарта 2 x RTX 5090 32ГБ

Оперативная память 256GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ

Рабочие станции для дообучения LLM

Персональные вычислительные кластеры на базе 4-х видеокарт с единым контуром жидкостного охлаждения. Обеспечивают суммарный объем VRAM для локального запуска (Inference) и дообучения (Fine-Tuning) топовых LLM, включая DeepSeek и Llama 3. Кастомная СЖО гарантирует полную тишину и отсутствие троттлинга даже при круглосуточных нагрузках в офисных условиях.

Подробнее

Рабочая станция DigitalRazor Custom Hydro, фото №1

Рабочая станция DigitalRazor Custom Hydro, фото №2

Рабочая станция DigitalRazor Custom Hydro, фото №3

Рабочая станция DigitalRazor Custom Hydro, фото №4

Рабочая станция

Custom Hydro

4 882 500 ₽

366 188 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор 7975WX

Видеокарта 2 x RTX 5090 32GB

Оперативная память 256GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ NVMe 5.0

Рабочая станция

Custom Hydro

8 044 500 ₽

603 338 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор 7985WX

Видеокарта 4 x RTX 5090 32GB

Оперативная память 512GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ NVMe 5.0

Рабочая станция

Custom Hydro

15 315 000 ₽

1 148 625 ₽ / мес

Конфигурировать

Процессор 7995WX

Видеокарта 2 x RTX PRO 6000 96GB

Оперативная память 1024GB DDR5 ECC

NVME 1 ТБ NVME 5.0

NVME 2 4 ТБ NVMe 5.0

Серверы для AI и нейросетей

Мощные вычислительные узлы с усиленным охлаждением для установки в серверные комнаты. Предназначены для масштабного обучения языковых моделей (LLM), построения вычислительных кластеров и задач, где требуется максимальная производительность на единицу стоечного пространства.

Узнать больше

ИИ и Графика

Rackstation AI

Смотреть модели

Процессоры

Threadripper PRO 7000 WX

Количество ядер CPU

от 32 до 96 ядер

Видеокарты

RTX 5080 - RTX 5090

или

RTX 6000 Ada - H200

Количество видеокарт

до 2-x видеокарт

Оперативная память

до 1024 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 4,5U

Обучение нейросетей

Devbox AI

Смотреть модели

Процессоры

Threadripper PRO 7000 WX

Количество ядер

от 32 до 96 ядер

Видеокарты

RTX 5080 - RTX 5090

или

RTX 6000 Ada - H200

Количество видеокарт

до 6-ти видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 6,5U

Инфраструктура ИИ

Scale

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005

Количество ядер

От 128 до 256 ядер

Видеокарты

RTX 5090 32GB

или

RTX PRO 6000 Blackwell 96GB

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 6,5U

Обучение нейросетей

HPC 4000

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 PCI-E / L40S

Количество видеокарт

до 4-x видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 2U

Инфраструктура ИИ

HPC 8000

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 PCI-E / L40S

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 4U

Инфраструктура ИИ

HGX H200

Смотреть модели

Процессоры

до 2x EPYC 9005 / Xeon Scalable

Количество ядер

до 256 ядер, 512 потоков

Видеокарты

H200 SXM

Количество видеокарт

до 8-ми видеокарт

Оперативная память

до 2048 GB RDIMM ECC DDR5

Размеры

19” 5U

Начните с тестирования

Тестирование и готовые конфигурации в наличии

Вы можете протестировать системы перед покупкой и подобрать подходящую конфигурацию. Доступны варианты из наличия для быстрой отгрузки.

Записаться на тестирование

Почему важно запускать ИИ локально

Защита данных

Данные остаются внутри инфраструктуры, что важно для финансового, юридического и медицинского сектора.

Минимальные задержки

Быстрый отклик и стабильная работа даже без доступа к интернету.

Экономия

После первоначальных затрат эксплуатация дешевле, чем при использовании облачных API.

Контроль и гибкость

Возможность дообучать модель, адаптировать под свои данные и процессы.

Требования GLM

GLM-5.3 — крупная MoE-модель, поэтому требования к видеопамяти зависят от формата весов, уровня квантования и конфигурации запуска. Ниже приведён ориентировочный объём VRAM, необходимый для локального развёртывания модели в разных форматах.

Квантизация	Бит	VRAM	Качество
Q2_K	2	241.6 ГБ	Низкое
Q3_K_M	3	338 ГБ	Умеренное
Q4_K_M	4	386.2 ГБ	Хорошее
Q5_K_M	5	482.6 ГБ	Хорошее
Q6_K	6	579.1 ГБ	Прекрасное
Q8_0	8	771.9 ГБ	Прекрасное
F16	16	1543.3 ГБ	Без потерь

Сценарии применения GLM

Решения DigitalRazor с моделями GLM подходят для задач, где важны автономность, безопасность и работа в локальной инфраструктуре. Мы подбираем готовые станции и серверы под реальные кейсы запуска LLM без облака и сторонних API.

Виртуальные корпоративные ассистенты

Автоматизация взаимодействия с сотрудниками и клиентами: ответы на вопросы, помощь в работе с внутренними системами, проведение инструктажей — без передачи данных в облако.
Обработка и анализ документов

Извлечение информации из договоров, заявок и отчётов, классификация документов, формирование сводок и автоматическая подготовка ответов.
Генерация аналитики и прогнозов

Подготовка аналитических отчётов, моделирование бизнес-сценариев, прогнозирование спроса и оценка рисков на основе внутренних данных.
Рекомендательные системы

Персонализированные подборки товаров, материалов или контента для клиентов и сотрудников, построенные на собственных корпоративных данных.
Автоматизация рабочих процессов

Создание скриптов и инструментов для автоматизации задач: проверка заявок, контроль качества, формирование стандартных документов и ответов.

Решения, адаптированные под GLM

Почему выбирают DigitalRazor

Мы разрабатываем рабочие станции и серверы, оптимизированные под GLM 5.3 и GLM 5.3 Flash— с учётом особенностей MoE‑архитектуры, требований к памяти и вычислениям. Это продуманная конфигурация, надёжная сборка и готовность к работе с самыми передовыми LLM.

Комплектация и настройка под ключ

Рабочие станции поставляются полностью готовыми к работе: установлены все драйверы, CUDA и среда для GLM. Вам не нужно тратить время на настройку — просто включите и приступайте к проектам.

Максимальная производительность

Мы подбираем NVIDIA GPU с большим объёмом VRAM и оптимизируем систему под LLM-нагрузки. Это обеспечивает плавный отклик, стабильную работу и возможность обработки огромных контекстов.

Конфиденциальность данных

Все вычисления происходят локально — без облака и API. Полный контроль над данными и соответствие корпоративным стандартам безопасности.

Расширяемость под задачи

Системы легко масштабировать — добавляйте GPU или переходите на rack-формат по мере роста проектов. Инфраструктура растёт вместе с вашими идеями.

Сервис и поддержка на каждом шагу

Собственное производство, тестирование и сервисный центр: мы сопровождаем вашу систему от сборки до апгрейда и гарантии — всё под вашим контролем.

Реализованные проекты

Кейсы внедрения: от локальных LLM до автоматизации бизнес-процессов.

Все проекты

Две видеокарты вместо одной: как разделить рендер и работу дизайнера

Две RTX 5080: рендер идёт, дизайнер продолжает работать.

24.08.2026

4 мин

11.6К

Рабочая станция для обработки данных аэрофотосъёмки и создания цифровой модели города

Станция для построения ортофотопланов, облаков точек и цифровой модели

13.08.2026

3 мин

11.3К

Машинное зрение на производстве: контроль дефектов без отправки видео в облако

Локальный GPU-сервер для контроля дефектов без облака.

13.08.2026

4 мин

11К

Рабочая станция для цифрового двойника производственного предприятия

Особенная рабочая станция для промышленной компании.

22.07.2026

3 мин

11.2К

GPU-узел высокой плотности: четыре RTX 5090 в одной стойке без перегрева

Как отвести 2,2 кВт тепла от рабочих карт в корпусе 6.5U Rack

18.06.2026

5 мин

12.3К

GPU-станция для ИИ-видеоаналитики

64 ядра и 4х RTX 5090: опыт сборки и стресс-тестов системы под ИИ

18.06.2026

5 мин

11.6К

Серверная платформа для запуска LLM в государственной организации

От локальных экспериментов к корпоративной нейросети на 150 человек

08.05.2026

4 мин

12.1К

ИИ-инфраструктура для крупного разработчика корпоративного ПО

Отказ от облака : локальная платформа для параллельных пайплайнов.

24.04.2026

5 мин

11.5К

Домашний ИИ-сервер для автономной работы с моделями и агентами

Кастомная СВО для стабильных вычислений без лишнего шума.

03.04.2026

1 мин

13.2К

Наши клиенты

Мы убеждены, что компьютеры должны делать вашу работу более эффективной, и гордимся тем, что уже помогли тысячам компаний и частных лиц ускорить их деятельность.