كيف أستخدم GLM-4.7-Flash محليًا؟

GLM-4.7-Flash هو عضو خفيف وعالي الأداء من عائلة GLM-4.7 بسعة 30B A3B MoE، مصمم لتمكين النشر المحلي منخفض التكلفة لمهام البرمجة، وتدفقات العمل الوكيلية، والاستدلال العام. يمكنك تشغيله محليًا بثلاث طرق عملية: (1) عبر Ollama (بيئة تشغيل محلية مُدارة وبسيطة)، (2) عبر Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (نشر خادم يفضّل GPU أولًا)، أو (3) عبر GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (ملائم لـ CPU/الحافة).

ما هو GLM-4.7-Flash؟

GLM-4.7-Flash هو الإضافة الأحدث إلى عائلة General Language Model (GLM) المطوّرة بواسطة Zhipu AI. يُعد النسخة الأخف والأسرع من النموذج الرائد GLM-4.7. بينما يستهدف النموذج الرائد مهام الاستدلال واسعة النطاق على السحابة، تم تصميم نسخة "Flash" خصيصًا من أجل السرعة، والكفاءة من حيث التكلفة، وقابلية النشر محليًا دون التضحية كثيرًا بالأداء في المجالات الأساسية مثل البرمجة والمنطق.

البنية: 30B-A3B MoE

السمة التقنية المحدِّدة لـ GLM-4.7-Flash هي بنية Mixture-of-Experts (MoE) بسعة 30B-A3B.

• إجمالي المعاملات: ~30 مليار.
• المعاملات النشطة: ~3 مليارات.

في النماذج "الكثيفة" التقليدية، يتم تفعيل كل المعاملات عند توليد كل رمز، ما يستهلك قدرًا هائلًا من القدرة الحاسوبية. على النقيض من ذلك، يفعّل GLM-4.7-Flash مجموعة صغيرة فقط من الخبراء (حوالي 3 مليارات معاملة) لكل رمز.

هذا يتيح للنموذج تخزين قدر هائل من المعرفة (مقارنة بنموذج كثيف بحجم 30B) مع الحفاظ على سرعة الاستدلال وزمن الاستجابة المشابهين لنموذج أصغر بحجم 3B.

هذه البنية هي السر الرئيسي وراء قدرته على العمل على عتاد المستهلكين مع التفوق على نماذج كثيفة أكبر في معايير الأداء.

نافذة السياق والوسائط

يفتخر النموذج بنافذة سياق مذهلة تبلغ 200,000 رمز (200k)، ما يسمح له بابتلاع مستودعات كود كاملة، أو وثائق تقنية طويلة، أو سجلات محادثة ممتدة في موجه واحد. وهو نموذج نص-إدخال/نص-إخراج أساسًا، لكنه مُحسَّن على نطاق واسع لاتباع التعليمات وتدفقات العمل الوكيلية المعقدة.

---

ما أبرز ميزات GLM-4.7-Flash؟

GLM-4.7-Flash ليس مجرد "نموذج مفتوح آخر"؛ بل يقدم عدة مزايا متخصصة تخدم مجتمع المطورين تحديدًا.

1. وضع «التفكير» (استدلال النظام 2)

من أكثر الميزات التي يُشاد بها هي "عملية التفكير" المدمجة. مستوحاة من سلاسل التفكير في نماذج مثل o1 من OpenAI، يمكن توجيه GLM-4.7-Flash لـ"التفكير" قبل الإجابة.

• تحليل الطلب: يبدأ بتفكيك موجه المستخدم لفهم النية الأساسية.
• العصف الذهني والتخطيط: يضع حلولًا محتملة أو هياكل للكود.
• التصحيح الذاتي: إذا اكتشف خللًا منطقيًا أثناء مونولوجه الداخلي، يصحح نفسه قبل إنتاج المخرجات النهائية.
• الناتج النهائي: يقدم الحل المصقول.
  تجعل هذه القدرة منه قويًا للغاية في تصحيح الأكواد المعقدة، وحل البراهين الرياضية، والتعامل مع ألغاز المنطق متعددة الخطوات حيث تميل النماذج الأصغر إلى الهلوسة.

2. قدرات برمجية متطورة

تشير المعايير الصادرة عن Zhipu AI والمحقَّقة من جهات مستقلة إلى أن GLM-4.7-Flash يتفوق على منافسين مثل Qwen-2.5-Coder-32B وDeepSeek-V3-Lite في مهام برمجية محددة. يتألق في:

• إكمال الكود: توقع الأسطر التالية بدقة عالية.
• إعادة الهيكلة: إعادة كتابة الكود القديم وفق المعايير الحديثة.
• توليد الاختبارات: كتابة اختبارات وحدات تلقائيًا للدوال المقدّمة.

3. تحسين سير العمل الوكيلي

تم تحسين النموذج للعمل كـ"دماغ خلفي" للوكلاء الذكيين. يدعم Function Calling (استخدام الأدوات) بشكل أصيل، ما يتيح له الاستعلام الموثوق عن قواعد البيانات، وتنفيذ سكربتات Python، أو تصفح الويب عند وصله بالأدوات المناسبة. ويجعل معدل إنتاجه العالي (رموز في الثانية) منه خيارًا مثاليًا لحلقات الوكلاء حيث يمكن أن تتراكم أزمنة التأخير بسرعة.

التوافق مع العتاد

بفضل طبيعته كـ MoE، فإن GLM-4.7-Flash متسامح بشكل مدهش مع متطلبات العتاد.

• الحد الأدنى للـ VRAM (4-bit): ~16 GB (قابل للتشغيل على RTX 3090/4090، وMac Studio M1/M2/M3 Max).
• الـ VRAM الموصى بها (BF16): ~64 GB (للدقة الكاملة، يتطلب A6000 أو Mac Studio Ultra).
• دعم Apple Silicon: مُحسَّن للغاية لـ Metal (MLX)، ويحقق 60–80 رمزًا في الثانية على شرائح M3 Max.

---

كيف يقارن GLM-4.7-Flash بالمنافسين؟

لفهم قيمة GLM-4.7-Flash، يجب مقارنته بالقادة الحاليين في مجال النماذج اللغوية المحلية: سلسلة Qwen وسلسلة Llama.

الخلاصة: يقدم GLM-4.7-Flash "النقطة الذهبية".

إنه أسرع بكثير من Qwen-2.5-32B بفضل عدد المعاملات النشطة الأقل، ومع ذلك يضاهيه أو يتفوق عليه في مهام البرمجة بفضل العدد الإجمالي الهائل للمعاملات والتدريب المتخصص. للمستخدمين الذين لديهم بطاقات 24GB VRAM (مثل RTX 3090/4090)، يُعد GLM-4.7-Flash على الأرجح أفضل نموذج من حيث القيمة مقابل السعر المتاح اليوم.

كيف تثبّت وتستخدم GLM-4.7-Flash محليًا (3 طرق)

فيما يلي ثلاث مقاربات عملية ومجرّبة لتشغيل GLM-4.7-Flash محليًا. تقدم كل مقاربة أوامر جاهزة للنسخ واللصق مع شروحات قصيرة لتختار سير العمل الملائم لعتادك وأهدافك.

المقاربات الثلاث المغطاة:

1. vLLM — خادم استدلال بمستوى إنتاجي مع جدولة GPU والتجميع. رائع للبيئات متعددة المستخدمين أو أنماط API.
2. Ollama — مدير/بيئة تشغيل محلية بسيطة للنماذج (ملائم للتجارب السريعة ولمستخدمي سطح المكتب). لاحظ أن بعض الإصدارات تتطلب نسخة Ollama قبل الإصدار.
3. llama.cpp / GGUF مع Flash Attention — مسار مجتمعي بسيط وسريع للنماذج المُكمَّاة GGUF (يعمل جيدًا مع GPU واحد واحتياجات الكمون المنخفض). غالبًا يتطلب فروعًا خاصة لدعم flash attention.

استخدام API

لمن يفضل عدم إدارة البنية التحتية، توفر CometAPI واجهة GLM-4.7 API.

لماذا تستخدم GLM-4.7 API في CometAPI? إنها تقدم أداءً أفضل بكثير من GLM-4.7 flash، كما أن CometAPI أرخص من واجهة GLM-4.7 الحالية لدى Zhipu. لماذا تستخدم GLM-4.7 API في CometAPI؟ إنها تقدم أداءً أفضل بكثير من GLM-4.7-flash، وCometAPI حاليًا أرخص من GLM-4.7 API لدى Zhipu. إذا أردت توازنًا بين الأداء والسعر، فـ CometAPI هو الخيار الأفضل.

• رموز الإدخال: $0.44/M.
• رموز الإخراج: $1.78/M.

كيف أشغّل GLM-4.7-Flash باستخدام vLLM؟

الأفضل من أجل: النشر الإنتاجي، معدل تمرير عالٍ، بيئات الخوادم.
vLLM مكتبة عالية الأداء تستخدم PagedAttention لتعظيم سرعة الاستدلال. هذه هي الطريقة الموصى بها لخدمة النموذج إذا كنت تبني تطبيقًا أو وكيلاً.

الخطوة 1: تثبيت vLLM

تحتاج إلى بيئة Linux مع دعم CUDA (يعمل WSL2 على Windows).

bash
pip install vllm

الخطوة 2: تشغيل الخادم

شغّل الخادم مع الإشارة إلى مستودع Hugging Face. سيحمّل الأوزان تلقائيًا (تأكد من إعداد huggingface-cli وتسجيل الدخول إذا لزم، رغم أن GLM عادةً عام).

bash
# This command launches an OpenAI-compatible API server
vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --dtype bfloat16

نصيحة: إذا كان لديك عدة وحدات GPU، زِد قيمة --tensor-parallel-size.

الخطوة 3: الاتصال عبر OpenAI SDK

بما أن vLLM يوفر نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI، يمكنك دمجه بسهولة في قواعدك البرمجية القائمة.

pythonfrom openai import OpenAI# Point to your local vLLM serverclient = OpenAI(    base_url="http://localhost:8000/v1",    api_key="EMPTY"  # vLLM doesn't require a key by default)completion = client.chat.completions.create(    model="zai-org/GLM-4.7-Flash",    messages=[        {"role": "system", "content": "You are an expert coding assistant."},        {"role": "user", "content": "Explain the difference between TCP and UDP."}    ])print(completion.choices[0].message.content)

ملاحظات ونصائح

• علَما --tensor-parallel-size وspeculative-config أمثلة توصي بها أدلة المجتمع لتحسين الإنتاجية لنماذج MoE. عدّل وفق عدد وحدات GPU والذاكرة.
• غالبًا ما يتطلب vLLM فروع Transformers/vLLM الرئيسية لأحدث قوالب النماذج؛ إذا ظهرت أخطاء، ثبّت نسخ GitHub من المكتبات (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) كما تنصح أدلة المجتمع.

كيف أشغّل GLM-4.7-Flash عبر Ollama؟

Ollama بيئة تشغيل محلية سهلة الاستخدام تجعل تنزيل وتشغيل نماذج GGUF مباشرًا. صفحة مكتبة Ollama توفر إدخالًا رسميًا لـ GLM-4.7-Flash.

متى تستخدم هذا: عندما تريد أبسط طريق للتشغيل محليًا على Mac/Windows/Linux مع حد أدنى من العمل التشغيلي وإتاحة سريعة للنموذج عبر CLI أو Python أو REST API محلي.

التحقق المسبق

ثبّت Ollama (بيئة تشغيل سطح مكتب/محلية). توضح صفحة مكتبة Ollama لـ glm-4.7-flash أمثلة الاستخدام؛ وتشير إلى أن بعض بنى النموذج تتطلب Ollama 0.14.3 أو أحدث (نسخة قبل الإصدار وقت النشر). تحقق من نسخة Ollama لديك.

الخطوات

1. ثبّت Ollama (اتبع تعليمات التنزيل/التثبيت الرسمية لنظامك).
2. اسحب النموذج (سيجلب Ollama البناء المعبأ):

ollama pull glm-4.7-flash

1. شغّل جلسة تفاعلية:

ollama run glm-4.7-flash
# or use the REST endpoint:
curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "glm-4.7-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a unit test in pytest for a function that reverses a string."}]
  }'

1. استخدم حِزم Ollama (مثال Python):

from ollama import chat

response = chat(
    model='glm-4.7-flash',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Explain how binary search works.'}],
)
print(response.message.content)

استخدام خادم متقدم

# run an Ollama server accessible to your apps (example)
ollama serve --model zai-org/GLM-4.7-Flash --port 11434

ملاحظات ونصائح

• يتطلب GLM-4.7-Flash على Ollama نسخة Ollama 0.14.3 أو ما شابه.
• يقوم Ollama بأتمتة معالجة الصيغ (GGUF وغيرها)، ما يبسّط تشغيل البنى المُكمَّاة على وحدات GPU للمستهلكين.
• يوفّر Ollama REST API محلية، مفيدة لدمجه مع التطبيقات المحلية.

كيف أشغّل GLM-4.7-Flash عبر llama.cpp / GGUF مع Flash Attention؟

هذا المسار الهجين رائع للمستخدمين الذين يريدون أقصى تحكم، وخيارات منخفضة المستوى، أو بيئة تشغيل دنيا على GPU واحد. أنتج المجتمع قطع GGUF مُكمَّاة (Q4_K، Q8_0 وغيرها) وفروعًا صغيرة من llama.cpp تمكّن FlashAttention وتوجيه MoE / deepseek للحصول على مخرجات صحيحة وسرعة عالية.

ما الذي تحتاجه

• ملف نموذج GGUF مُكمَّى (قابل للتنزيل من Hugging Face أو منصات مجتمعية أخرى). مثال: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp مع فرع مجتمعي يضم دعم GLM-4.7/Flash attention (توجد فروع مجتمعية تضيف التغييرات اللازمة). فرع مثال ذُكر في منشورات المجتمع: am17an/llama.cpp مع glm_4.7_headsize.

مثال للبناء والتشغيل (Linux)

# 1. clone a llama.cpp branch with GLM-4.7 / flash-attention patches
git clone --branch glm_4.7_headsize https://github.com/am17an/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make

# 2. download GGUF (example uses Hugging Face)
#    You can use huggingface_hub or hf_transfer to download
python -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF','GLM-4.7-Flash.gguf')"

# 3. Run with flash attention and proper override flags (community recommended)
./main -m GLM-4.7-Flash.gguf --override-kv deepseek2.expert_gating_func=int:2 \
  --ctx 32768 \
  --threads 8 \
  --n_predict 512

ملاحظات ونصائح: لأن GLM-4.7-Flash نموذج MoE، تحتاج بعض بيئات التشغيل إلى معالجة خاصة لتوجيه البوابات/الخبراء (لذا وُجدت أعلام override). إذا شغّلت النموذج ولاحظت مخرجات هلوسية أو تالفة، تحقّق من وجود فرع مجتمعي محدّث.

ما الإعدادات والمطالبات التي تعمل بشكل أفضل مع GLM-4.7-Flash؟

الإعدادات الموصى بها

• أخذ عينات افتراضي (عام): temperature: 1.0، top-p: 0.95، وmax_new_tokens كبير حسب الاستخدام — بطاقة النموذج تسرد القيم الافتراضية وإعدادات خاصة بتقييمات متعددة الأدوار/وكيلية. لعمليات البرمجة الحتمية، يُستخدم خفض درجة الحرارة (0–0.7) عادةً.
• التفكير/الاستدلال المحفوظ: للمهام الوكيلية المعقدة أو الاستدلال متعدد الخطوات فعِّل وضع "التفكير" / الاستدلال المحفوظ كما هو موثق (Z.AI توفّر أعلامًا وأدوات تحليل).
• الترميز التخميني والأداء: في طبقات الخادم، يُنصح بالترميز التخميني (vLLM) واستراتيجيات على نمط EAGLE (SGLang) لتقليل الكمون مع الحفاظ على الجودة.

نصائح هندسة الموجهات لمهام البرمجة

• استخدم تعليمات صريحة: ابدأ بـ "You are an expert software engineer. Provide code only." ثم مثال اختبار.
• أدرج القيود (إصدار اللغة، أدوات التدقيق، الحالات الحدّية).
• اطلب اختبارات وحدات وشرحًا موجزًا لتحسين القابلية للصيانة.
• للمهام متعددة الخطوات، وجّه النموذج إلى "فكّر ثم تصرّف" إن توفر هذا الوضع؛ يساعد في ترتيب الخطوات واستدعاء الأدوات بأمان أكبر.

استكشاف الأخطاء والقيود والاعتبارات التشغيلية

مشكلات شائعة وطرق التخفيف

• أخطاء الذاكرة/OOM: اختر نسخة مُكمَّاة أصغر (q4/q8) أو انتقل إلى تشغيل GGUF عبر llama.cpp. يسرد Ollama وLM Studio نسخًا أصغر وبصماتها الذاكرية.
• بطء الاستجابة مع درجات حرارة عالية/وضع "التفكير": خفّض temperature أو استخدم الترميز التخميني/خفض إسهاب "التفكير" لتسريع الإجابات؛ في Ollama أبلغ بعض المستخدمين عن تغيرات في الإنتاجية بعد إعادة التشغيل — راقب استخدام الموارد. تشير تعليقات المجتمع إلى حساسية لدرجة الحرارة على مدة "التفكير".
• التكافؤ بين API والمحلي: تشغيلات GLM-4.7 السحابية/المستضافة قد تحتوي تحسينات إضافية أو قطعًا مُكمَّاة مختلفة؛ اختبر محليًا على موجهات تمثيلية للتحقق من التكافؤ.

الأمان والحَوْكمة

حتى مع التراخيص المتساهلة، عامل مخرجات النموذج كغير موثوقة وطبّق معايير تصفية المحتوى وفحوصات السلامة إذا كانت المخرجات تُغذي مسارات إنتاجية (خصوصًا للكود الذي سيُنفّذ تلقائيًا). استخدم العزل للسكربتات المولَّدة وفحوصات CI للكود المولَّد.

الخلاصة

يمثل إطلاق GLM-4.7-Flash نقطة نضج مهمة للذكاء الاصطناعي مفتوح الأوزان. لطالما اضطر المستخدمون للاختيار بين السرعة (نماذج 7B غير الذكية بما يكفي) والذكاء (نماذج 70B البطيئة والمكلفة للتشغيل). يجسر GLM-4.7-Flash هذه الفجوة بفعالية.

إذا كنت تريد GLM-4.7 أفضل وبسعر أفضل أيضًا، فإن CometAPI هو الخيار الأفضل.

يمكن للمطورين الوصول إلى GLM-4.7 API عبر CometAPI، وتم إدراج أحدث النماذج بتاريخ نشر هذه المقالة. للبدء، استكشف قدرات النموذج في Playground وراجع API guide للتعليمات التفصيلية. قبل الوصول، تأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. تقدم CometAPI سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على الاندماج.

استخدم CometAPI للوصول إلى نماذج chatgpt، وابدأ التسوق!

جاهز للانطلاق؟→ سجّل في GLM-4.7 اليوم !