Hvordan bruger man GLM-4.7-Flash lokalt?

GLM-4.7-Flash er et letvægts, højtydende 30B A3B MoE-medlem af GLM-4.7-familien, designet til at muliggøre lokal og omkostningseffektiv udrulning til kodning, agentiske arbejdsgange og generel ræsonnering. Du kan køre den lokalt på tre praktiske måder: (1) via Ollama (nem, administreret lokal runtime), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (GPU-først serverudrulning), eller (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU/edge-venlig).

Hvad er GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash er den nyeste tilføjelse til GLM-familien (General Language Model) udviklet af Zhipu AI. Den fungerer som den letvægts-, hastighedsoptimerede søskende til flagskibet GLM-4.7. Mens flagskibsmodellen er målrettet massive ræsonneringsopgaver i skyen, er varianten "Flash" specifikt konstrueret til hastighed, omkostningseffektivitet og lokal udrulbarhed uden at ofre væsentlig ydeevne i kerneområder som kodning og logik.

Arkitekturen: 30B-A3B MoE

Den definerende tekniske egenskab ved GLM-4.7-Flash er dens 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur.

• Samlet antal parametre: ~30 milliarder.
• Aktive parametre: ~3 milliarder.

I traditionelle “tætte” modeller aktiveres hver eneste parameter for hvert genereret token, hvilket forbruger enorme mængder beregningskraft. I modsætning hertil aktiverer GLM-4.7-Flash kun en lille delmængde af eksperter (omtrent 3 milliarder parametre) for et givent token.

Dette gør det muligt for modellen at lagre en enorm mængde viden (sammenlignelig med en tæt 30B-model), samtidig med at den bevarer inferenshastigheden og latensen fra en langt mindre 3B-model.

Denne arkitektur er den centrale hemmelighed bag dens evne til at køre på forbrugshardware, samtidig med at den overgår større tætte modeller i benchmarks.

Kontekstvindue og modalitet

Modellen har et imponerende kontekstvindue på 200,000 tokens (200k), hvilket gør det muligt at indlæse hele koderepositorier, lange tekniske dokumentationer eller omfattende chathistorikker i én prompt. Den er primært tekst-ind, tekst-ud, men er omfattende finjusteret til instruktionsfølgning og komplekse agentiske arbejdsgange.

---

Hvad er de vigtigste funktioner i GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash er ikke bare “endnu en åben model”; den introducerer flere specialiserede funktioner, der især henvender sig til udviklere.

1. "Thinking Mode" (System 2-ræsonnering)

En af de mest fremhævede funktioner er den integrerede "Thinking Process". Inspireret af ræsonneringskæder som set i modeller som OpenAI’s o1, kan GLM-4.7-Flash instrueres i at “tænke”, før den svarer.

• Forespørgselsanalyse: Den opdeler først brugerens prompt for at forstå den centrale hensigt.
• Idégenerering og planlægning: Den skitserer potentielle løsninger eller kodestrukturer.
• Selvkorrektion: Hvis den opdager en logisk fejl under sin interne monolog, retter den sig selv, før den genererer det endelige output.
• Endeligt output: Den præsenterer den polerede løsning.
  Denne evne gør den exceptionelt stærk til at debugge kompleks kode, løse matematiske beviser og håndtere logiske opgaver i flere trin, hvor mindre modeller typisk hallucinerer.

2. Topmoderne kodningsfunktioner

Benchmarks offentliggjort af Zhipu AI og verificeret af uafhængige tredjeparter indikerer, at GLM-4.7-Flash overgår konkurrenter som Qwen-2.5-Coder-32B og DeepSeek-V3-Lite i specifikke kodeopgaver. Den udmærker sig ved:

• Kodefuldførelse: At forudsige de næste par kodelinjer med høj nøjagtighed.
• Refaktorering: At omskrive legacy-kode til moderne standarder.
• Testgenerering: Automatisk at skrive enhedstests for givne funktioner.

3. Optimering af agentiske arbejdsgange

Modellen er finjusteret til at fungere som en “backend-hjerne” for AI-agenter. Den understøtter Funktionskald (Tool Use) nativt, hvilket gør det muligt pålideligt at forespørge databaser, køre Python-scripts eller browse nettet, hvis den forbindes til de rette værktøjer. Dens høje throughput (tokens per sekund) gør den ideel til agent-løkker, hvor latens hurtigt kan akkumulere.

Hardwarekompatibilitet

På grund af sin MoE-karakter er GLM-4.7-Flash overraskende tilgivende over for hardware.

• Minimum VRAM (4-bit kvantisering): ~16 GB (Kan køre på RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• Anbefalet VRAM (BF16): ~64 GB (For fuld præcision, kræver A6000 eller Mac Studio Ultra).
• Understøttelse af Apple Silicon: Højt optimeret til Metal (MLX), opnår 60-80 tokens per sekund på M3 Max-chips.

---

Hvordan sammenlignes GLM-4.7-Flash med konkurrenter?

For at forstå værditilbuddet i GLM-4.7-Flash må vi sammenligne med de eksisterende ledere i lokale LLM’er: Qwen-serien og Llama-serien.

Konklusionen: GLM-4.7-Flash tilbyder det “sweet spot”.

Den er markant hurtigere end Qwen-2.5-32B, fordi den har færre aktive parametre, men matcher eller overgår den i kodeopgaver takket være det store samlede parameterantal og specialtræning. For brugere med 24GB VRAM-GPU’er (som RTX 3090/4090) er GLM-4.7-Flash formentlig den bedste “value for money”-model på markedet i dag.

Sådan installerer og bruger du GLM-4.7-Flash lokalt (3 måder)

Nedenfor er tre praktiske, afprøvede tilgange til at køre GLM-4.7-Flash lokalt. Hver tilgang præsenteres med kopiér-indsæt-kommandoer og korte forklaringer, så du kan vælge den arbejdsgang, der passer til din hardware og dine mål.

De tre tilgange dækket:

1. vLLM — produktionsklar inferensserver med GPU-planlægning og batching. God til multi-user eller API-opsætninger.
2. Ollama — enkel lokal modelmanager/runtime (god til hurtige eksperimenter og desktop-brugere). Bemærk, at nogle releases kræver en pre-release-version af Ollama.
3. llama.cpp / GGUF med Flash Attention — community-drevet, minimal, hurtig vej til kvantiserede GGUF-modeller (fungerer godt til single-GPU og lav latens). Dette kræver ofte særlige branches for flash attention-understøttelse.

API-brug

For dem, der foretrækker ikke at håndtere infrastruktur, tilbyder CometAPI et GLM-4.7-API.

Hvorfor bruge GLM-4.7 API i CometAPI? Det tilbyder væsentligt bedre ydeevne end GLM-4.7 flash, og CometAPI er også billigere end Zhipus nuværende GLM-4.7 API. Hvorfor bruge GLM-4.7 API i CometAPI? Det tilbyder væsentligt bedre ydeevne end GLM-4.7-flash, og CometAPI er aktuelt billigere end Zhipus GLM-4.7 API. Hvis du ønsker en balance mellem ydeevne og pris, er CometAPI det bedste valg.

• Input Tokens: $0.44/M.
• Output Tokens: $1.78/M .

Hvordan kører jeg GLM-4.7-Flash med vLLM?

Bedst til: Produktionsudrulning, høj gennemstrømning, servermiljøer.
vLLM er et højtydende bibliotek, der bruger PagedAttention til at maksimere inferenshastigheden. Dette er den anbefalede måde at serve modellen på, hvis du bygger en app eller agent.

Trin 1: Installer vLLM

Du skal bruge et Linux-miljø med CUDA-understøttelse (WSL2 fungerer på Windows).

bash
pip install vllm

Trin 2: Servér modellen

Kør serveren med pegepind til Hugging Face-repositoriet. Dette downloader automatisk vægtene (sørg for, at du har huggingface-cli login sat op om nødvendigt, selvom GLM normalt er offentlig).

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

Tip: Hvis du har flere GPU’er, så øg --tensor-parallel-size.

Trin 3: Forbind via OpenAI SDK

Da vLLM stiller et OpenAI-kompatibelt endpoint til rådighed, kan du nemt sætte det ind i eksisterende kodebaser.

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)

Noter og tips

• Flagene --tensor-parallel-size og speculative-config er eksempler, som community-guides anbefaler for at optimere throughput for MoE-modeller. Justér baseret på GPU-antal og hukommelse.
• vLLM kræver ofte transformers/vLLM main branches for de nyeste modelskabeloner; hvis du ser fejl, så installér GitHub-versionerne af bibliotekerne (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git), som community-guides anbefaler.

Hvordan kører jeg GLM-4.7-Flash med Ollama?

Ollama er en brugervenlig lokal runtime, der gør download og kørsel af GGUF-modeller ligetil. Ollamas biblioteks-side giver en officiel indgang for GLM-4.7-Flash.

Hvornår bruges dette: når du vil have den enkleste vej til at køre lokalt på Mac/Windows/Linux med minimal drift og hurtig adgang til modellen via CLI, Python eller et lokalt REST API.

Forberedelse

Installér Ollama (desktop/lokal runtime). Ollamas biblioteksside for glm-4.7-flash inkluderer eksempler; den bemærker, at nogle modelbuilds kræver Ollama 0.14.3 eller nyere (pre-release på udgivelsestidspunktet). Bekræft Ollamas version.

Trin

1. Installér Ollama (følges de officielle download-/installationsinstruktioner for dit OS).
2. Hent modellen (Ollama vil hente den pakkede build):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Kør en interaktiv session:

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. Brug Ollama SDK’er (Python-eksempel):

from ollama import chat

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

Avanceret serverbrug

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

Noter og tips

• GLM-4.7-Flash på Ollama kræver Ollama 0.14.3 eller lignende.
• Ollama automatiserer formathåndtering (GGUF osv.), hvilket forenkler kørsel af kvantiserede builds på forbruger-GPU’er.
• Ollama eksponerer et lokalt REST API, nyttigt til integration med lokale apps.

Hvordan kører jeg GLM-4.7-Flash med llama.cpp / GGUF og Flash Attention?

Denne hybride vej er god for brugere, der ønsker maksimal kontrol, lavniveau-muligheder eller en single-GPU minimal runtime. Community’et har produceret GGUF-kvantiserede artefakter (Q4_K, Q8_0 osv.) og små branches af llama.cpp, der muliggør FlashAttention og MoE/deepseek-gating for korrekte outputs og høj hastighed.

Hvad du skal bruge

• En kvantiseret GGUF-modelblob (kan downloades fra Hugging Face eller andre community-hubs). Eksempel: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp med community-branch, der inkluderer GLM-4.7/Flash attention-understøttelse (der findes community-branches med de nødvendige ændringer). Eksempelbranch refereret i community-opslag: am17an/llama.cpp med glm_4.7_headsize.

Byg og kør eksempel (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

Noter og tips: Fordi GLM-4.7-Flash er MoE, kræver nogle runtimes særlig håndtering af gating/ekspert-routing (deraf override-flaggene). Hvis du kører modellen og ser hallucinerede eller korrupte outputs, så tjek efter en opdateret community-branch.

Hvilken konfiguration og hvilke prompts fungerer bedst med GLM-4.7-Flash?

Anbefalede indstillinger

• Standard sampling (generelt): temperature: 1.0, top-p: 0.95, stor max_new_tokens afhængigt af brug — modelkortet angiver defaults og særlige indstillinger til multi-turn/agentiske evalueringer. For deterministiske kodekørsler er lavere temperatur (0–0,7) almindeligt.
• Tænkning / bevaret ræsonnering: For komplekse agentiske eller flertrins opgaver aktiver modellens “thinking” / bevaret ræsonnering-tilstand som dokumenteret (Z.AI leverer thinking-flags og parse-værktøjer).
• Spekulativ afkodning og ydeevne: I serverstakke anbefales spekulativ afkodning (vLLM) og EAGLE-lignende strategier (SGLang) for at reducere latens og bevare kvalitet.

Prompt engineering-tip til kodningsopgaver

• Brug eksplicitte instruktioner: start med “You are an expert software engineer. Provide code only.” efterfulgt af et testeksempel.
• Inkludér begrænsninger (sprogversion, linters, edge cases).
• Bed om enhedstests og en kort forklaring for vedligeholdelsesvenlighed.
• For opgaver i flere trin: instruér modellen til at “tænke og derefter handle”, hvis tilstanden er tilgængelig; det hjælper med trinfølge og sikrere værktøjskald.

Fejlfinding, begrænsninger og driftsmæssige overvejelser

Almindelige problemer og afhjælpninger

• Hukommelsesfejl / OOM: vælg en mindre kvantiseret variant (q4/q8) eller skift til llama.cpp GGUF-kvantiseret runtime. Ollama og LM Studio lister mindre varianter og deres hukommelsesforbrug.
• Langsomme svar ved høj temperatur/“tænke”-tilstand: sænk temperature eller brug spekulativ afkodning / lavere “thinking”-verbalitet for at fremskynde svar; i Ollama rapporterer nogle brugere throughput-ændringer efter genstart — overvåg ressourceforbrug. Community-kommentarer bemærker følsomhed over for temperatur ift. “thinking”-varighed.
• API vs. lokal paritet: cloud/hosted GLM-4.7-kørsler kan have yderligere optimeringer eller forskellige kvantiserede artefakter; test lokalt mod repræsentative prompts for at validere paritet.

Sikkerhed og governance

Selv med permissiv licensering bør modeloutput behandles som utroværdigt og underlægges standard indholdsfiltrering og sikkerhedstjek, hvis outputs føder produktionsforløb (især for kode, der automatisk eksekveres). Brug sandboxing til genererede scripts og CI-tjek til genereret kode.

Concluson

Udgivelsen af GLM-4.7-Flash markerer et betydeligt modenhedspunkt for open-weight AI. I lang tid måtte brugere vælge mellem hastighed (7B-modeller, der ikke var særlig smarte) og intelligens (70B-modeller, der var langsomme og dyre at køre). GLM-4.7-Flash bygger effektivt bro over dette gab.

Hvis du vil have en bedre GLM-4.7 og også en bedre pris, er CometAPI det bedste valg.

Udviklere kan få adgang til GLM-4.7 API via CometAPI; de nyeste modeller er listet pr. artiklens publiceringsdato. For at komme i gang kan du udforske modellens kapabiliteter i Playground og konsultere API-guiden for detaljerede instruktioner. Før adgang, skal du sikre, at du er logget ind på CometAPI og har fået en API-nøgle. CometAPI tilbyder en pris, der er langt under den officielle pris, for at hjælpe dig med integrationen.

Brug CometAPI til at få adgang til chatgpt-modeller, begynd at handle!

Klar til at komme i gang?→ Tilmeld dig GLM-4.7 i dag !