¿Cómo usar GLM-4.7-Flash localmente?

CometAPI
AnnaJan 21, 2026
¿Cómo usar GLM-4.7-Flash localmente?

GLM-4.7-Flash es un miembro ligero y de alto rendimiento de 30B A3B MoE de la familia GLM-4.7, diseñado para habilitar implementaciones locales y de bajo costo para programación, flujos de trabajo con agentes y razonamiento general. Puedes ejecutarlo localmente de tres formas prácticas: (1) vía Ollama (entorno local fácil y gestionado), (2) vía Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (despliegue de servidor centrado en GPU) o (3) vía GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (amigable para CPU/borde).

¿Qué es GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash es la última incorporación a la familia General Language Model (GLM) desarrollada por Zhipu AI. Sirve como el hermano ligero y optimizado para velocidad del modelo insignia GLM-4.7. Mientras el modelo insignia apunta a tareas de razonamiento a gran escala en la nube, la variante "Flash" está diseñada específicamente para la velocidad, la rentabilidad y la capacidad de implementación local sin sacrificar un rendimiento significativo en dominios clave como programación y lógica.

La arquitectura: 30B-A3B MoE

La característica técnica definitoria de GLM-4.7-Flash es su arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) 30B-A3B.

  • Parámetros totales: ~30 mil millones.
  • Parámetros activos: ~3 mil millones.

En los modelos "densos" tradicionales, cada parámetro se activa para cada token generado, lo que consume una enorme cantidad de potencia computacional. En contraste, GLM-4.7-Flash activa solo un pequeño subconjunto de expertos (aproximadamente 3 mil millones de parámetros) para cualquier token dado.

Esto permite que el modelo almacene una gran cantidad de conocimiento (comparable a un modelo denso de 30B) manteniendo la velocidad de inferencia y la latencia de un modelo mucho más pequeño de 3B.

Esta arquitectura es el secreto clave detrás de su capacidad para ejecutarse en hardware de consumo mientras supera a modelos densos más grandes en pruebas comparativas.

Ventana de contexto y modalidad

El modelo presume una impresionante ventana de contexto de 200,000 tokens (200k), lo que le permite ingerir repositorios de código completos, documentación técnica extensa o historiales de chat prolongados en una sola instrucción. Es principalmente un modelo de texto a texto, pero ha sido ampliamente afinado para el seguimiento de instrucciones y flujos de trabajo complejos con agentes.

¿Cuáles son las características clave de GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash no es solo "otro modelo abierto"; introduce varias funciones especializadas dirigidas específicamente a la comunidad de desarrolladores.

1. Modo "Thinking" (razonamiento de Sistema 2)

Una de las funciones más destacadas es el "Proceso de pensamiento" integrado. Inspirado en las cadenas de razonamiento vistas en modelos como o1 de OpenAI, GLM-4.7-Flash puede ser instruido para "pensar" antes de responder.

  • Análisis de la solicitud: primero descompone la instrucción del usuario para comprender la intención central.
  • Lluvia de ideas y planificación: esboza posibles soluciones o estructuras de código.
  • Autocorrección: si detecta una falla lógica durante su monólogo interno, se corrige antes de generar la salida final.
  • Salida final: presenta la solución pulida.
    Esta capacidad lo hace excepcionalmente fuerte para depurar código complejo, resolver demostraciones matemáticas y manejar acertijos lógicos de múltiples pasos donde los modelos más pequeños típicamente alucinan.

2. Capacidades de programación de vanguardia

Los benchmarks publicados por Zhipu AI y verificados por terceros independientes indican que GLM-4.7-Flash supera a competidores como Qwen-2.5-Coder-32B y DeepSeek-V3-Lite en tareas específicas de programación. Destaca en:

  • Autocompletado de código: predecir las siguientes líneas de código con alta precisión.
  • Refactorización: reescritura de código heredado a estándares modernos.
  • Generación de pruebas: escritura automática de pruebas unitarias para funciones proporcionadas.

3. Optimización para flujos de trabajo con agentes

El modelo ha sido afinado para funcionar como un "cerebro backend" para agentes de IA. Admite de forma nativa Function Calling (uso de herramientas), lo que le permite consultar bases de datos de forma confiable, ejecutar scripts de Python o navegar por la web si está conectado a las herramientas adecuadas. Su alto rendimiento (tokens por segundo) lo hace ideal para bucles de agentes donde la latencia puede acumularse rápidamente.

Compatibilidad con hardware

Debido a su naturaleza MoE, GLM-4.7-Flash es sorprendentemente tolerante con el hardware.

  • VRAM mínima (cuantización de 4 bits): ~16 GB (se puede ejecutar en RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
  • VRAM recomendada (BF16): ~64 GB (para precisión completa, requiere A6000 o Mac Studio Ultra).
  • Compatibilidad con Apple Silicon: altamente optimizado para Metal (MLX), alcanzando 60-80 tokens por segundo en chips M3 Max.

¿Cómo se compara GLM-4.7-Flash con los competidores?

Para entender la propuesta de valor de GLM-4.7-Flash, debemos compararlo con los líderes existentes en el espacio de LLM locales: la serie Qwen y la serie Llama.

CaracterísticaGLM-4.7-FlashQwen-2.5-Coder-32BLlama-3.3-70B
Arquitectura30B MoE (3B activos)32B denso70B denso
Velocidad de inferenciaMuy alta (equivale a modelos de ~7B)MediaBaja
Competencia en programaciónExcelente (especializado)ExcelenteBuena
Ventana de contexto200k128k128k
Requisito de VRAMBaja (~16-18GB @ 4-bit)Media (~20GB @ 4-bit)Alta (~40GB @ 4-bit)
RazonamientoModo Thinking nativoCoT estándarCoT estándar

El veredicto: GLM-4.7-Flash ofrece el "punto óptimo".

Es significativamente más rápido que Qwen-2.5-32B debido a tener menos parámetros activos, pero lo iguala o supera en tareas de programación gracias al gran conteo total de parámetros y a un entrenamiento especializado. Para usuarios con GPU de 24GB de VRAM (como la RTX 3090/4090), GLM-4.7-Flash es, posiblemente, el modelo con la mejor relación calidad-precio disponible hoy.

¿Cómo instalar y usar GLM-4.7-Flash localmente (3 formas)?

A continuación se presentan tres enfoques prácticos y probados para ejecutar GLM-4.7-Flash localmente. Cada enfoque se presenta con comandos para copiar y pegar y breves explicaciones para que elijas el flujo de trabajo que se adapte a tu hardware y objetivos.

Los tres enfoques cubiertos:

  1. vLLM — servidor de inferencia de grado de producción con planificación y batching en GPU. Ideal para configuraciones multiusuario o estilo API.
  2. Ollama — gestor/runtime local de modelos sencillo (bueno para experimentos rápidos y usuarios de escritorio). Ten en cuenta que algunas versiones requieren una versión preliminar de Ollama.
  3. llama.cpp / GGUF con Flash Attention — ruta mínima, rápida y dirigida por la comunidad para modelos GGUF cuantizados (funciona bien con una sola GPU y necesidades de baja latencia). A menudo requiere ramas especiales para soporte de flash attention.

Uso de API

Para quienes prefieren no gestionar infraestructura, CometAPI ofrece una API de GLM-4.7.

¿Por qué usar la API de GLM-4.7 en CometAPI? Ofrece un rendimiento significativamente mejor que GLM-4.7 flash, y CometAPI también es más barato que la API actual de GLM-4.7 de Zhipu. ¿Por qué usar la API de GLM-4.7 en CometAPI? Ofrece un rendimiento significativamente mejor que GLM-4.7-flash, y CometAPI es actualmente más barato que la API de GLM-4.7 de Zhipu. Si quieres un equilibrio entre rendimiento y precio, CometAPI es la mejor opción.

  • Tokens de entrada: $0.44/M.
  • Tokens de salida: $1.78/M .

¿Cómo ejecuto GLM-4.7-Flash usando vLLM?

Ideal para: implementación en producción, alto rendimiento, entornos de servidor. vLLM es una biblioteca de alto rendimiento que usa PagedAttention para maximizar la velocidad de inferencia. Esta es la forma recomendada de servir el modelo si estás construyendo una app o un agente.

Paso 1: Instalar vLLM

Necesitas un entorno Linux con soporte CUDA (WSL2 funciona en Windows).

bash
pip install vllm

Paso 2: Servir el modelo

Ejecuta el servidor apuntando al repositorio de Hugging Face. Esto descargará automáticamente los pesos (asegúrate de tener configurado el login de huggingface-cli si es necesario, aunque GLM suele ser público).

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

Consejo: si tienes múltiples GPU, aumenta --tensor-parallel-size.

Paso 3: Conectarte a través del SDK de OpenAI

Dado que vLLM proporciona un endpoint compatible con OpenAI, puedes integrarlo fácilmente en bases de código existentes.

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)

Notas y consejos

  • Las banderas --tensor-parallel-size y speculative-config son ejemplos que las guías de la comunidad recomiendan para optimizar el rendimiento en modelos MoE. Ajusta según el número de GPU y la memoria.
  • vLLM a menudo requiere las ramas principales de transformers/vLLM para las plantillas de modelos más nuevas; si ves errores, instala las versiones de GitHub de las bibliotecas (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) como aconsejan las guías de la comunidad.

¿Cómo ejecuto GLM-4.7-Flash con Ollama?

Ollama es un runtime local fácil de usar que facilita la descarga y ejecución de modelos GGUF. La página de la biblioteca de Ollama proporciona una entrada oficial para GLM-4.7-Flash.

Cuándo usar esto: quieres la ruta más simple para ejecutar localmente en Mac/Windows/Linux con el mínimo trabajo operativo y acceso rápido al modelo vía CLI, Python o una API REST local.

Comprobaciones previas

Instala Ollama (runtime de escritorio/local). La página de la biblioteca de Ollama para glm-4.7-flash incluye ejemplos de uso; señala que algunas compilaciones del modelo requieren Ollama 0.14.3 o posterior (prelanzamiento en el momento de la publicación). Verifica la versión de Ollama.

Pasos

  1. Instala Ollama (sigue las instrucciones oficiales de descarga/instalación para tu sistema operativo).
  2. Descarga el modelo (Ollama obtendrá la compilación empaquetada):
ollama pull glm-4.7-flash
  1. Ejecuta una sesión interactiva:
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. Usa los SDK de Ollama (ejemplo en 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)

Uso avanzado del servidor

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

Notas y consejos

  • GLM-4.7-Flash en Ollama requiere Ollama 0.14.3 o similar.
  • Ollama automatiza el manejo de formatos (GGUF, etc.), lo que simplifica la ejecución de compilaciones cuantizadas en GPU de consumo.
  • Ollama expone una API REST local, útil para integrar con aplicaciones locales.

¿Cómo ejecuto GLM-4.7-Flash con llama.cpp / GGUF y Flash Attention?

Esta ruta híbrida es ideal para usuarios que quieren máximo control, opciones de bajo nivel o un runtime mínimo de una sola GPU. La comunidad ha producido artefactos GGUF cuantizados (Q4_K, Q8_0, etc.) y pequeñas ramas de llama.cpp que habilitan FlashAttention y el enrutamiento MoE / deepseek para salidas correctas y alta velocidad.

Qué necesitas

  • Un blob de modelo GGUF cuantizado (descargable desde Hugging Face u otros hubs de la comunidad). Ejemplo: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
  • llama.cpp con una rama de la comunidad que incluya soporte para GLM-4.7/Flash attention (hay ramas comunitarias que añaden los cambios necesarios). Rama de ejemplo referenciada en publicaciones de la comunidad: am17an/llama.cpp con glm_4.7_headsize.

Ejemplo de compilación y ejecución (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

Notas y consejos: debido a que GLM-4.7-Flash es MoE, algunos runtimes necesitan manejo especial del gating/enrutamiento de expertos (de ahí las banderas de override). Si ejecutas el modelo y ves salidas alucinadas o corruptas, busca una rama comunitaria actualizada.

¿Qué configuración y prompts funcionan mejor con GLM-4.7-Flash?

Configuraciones recomendadas

  • Muestreo por defecto (general): temperature: 1.0, top-p: 0.95, max_new_tokens grande según el uso — la tarjeta del modelo lista los valores por defecto y configuraciones especiales para evaluaciones multi-turn/agentic. Para ejecuciones deterministas de programación, es común una temperatura más baja (0–0.7).
  • Thinking / razonamiento preservado: para tareas agénticas o de razonamiento multi-step complejas, habilita el modo de “thinking” / razonamiento preservado del modelo según la documentación (Z.AI proporciona flags de thinking y utilidades de parseo).
  • Decodificación especulativa y rendimiento: en stacks de servidor, se recomiendan la decodificación especulativa (vLLM) y estrategias estilo EAGLE (SGLang) para reducir la latencia manteniendo la calidad.

Consejos de ingeniería de prompts para tareas de programación

  • Usa instrucciones explícitas: comienza con "You are an expert software engineer. Provide code only." y luego un ejemplo de prueba.
  • Incluye restricciones (versión del lenguaje, linters, casos límite).
  • Pide pruebas unitarias y una breve explicación para mantenimiento.
  • Para tareas de múltiples pasos, instruye al modelo a "pensar y luego actuar" si ese modo está disponible; ayuda con el orden de pasos y llamadas a herramientas más seguras.

Solución de problemas, limitaciones y consideraciones operativas

Problemas comunes y mitigaciones

  • Errores de memoria / OOM: selecciona una variante cuantizada más pequeña (q4/q8) o pasa al runtime GGUF de llama.cpp. Ollama y LM Studio listan variantes más pequeñas y sus huellas de memoria.
  • Respuestas lentas con temperatura alta/modo “thinking”: reduce la temperature o usa decodificación especulativa / menor verbosidad de "thinking" para acelerar las respuestas; en Ollama algunos usuarios informan cambios de rendimiento después de reinicios — monitorea el uso de recursos. Comentarios de la comunidad señalan sensibilidad de la duración de "thinking" a la temperatura.
  • Paridad API vs local: las ejecuciones GLM-4.7 en la nube/alojadas pueden tener optimizaciones adicionales o artefactos cuantizados diferentes; prueba localmente con prompts representativos para validar la paridad.

Seguridad y gobernanza

Incluso con licenciamiento permisivo, trata las salidas del modelo como no confiables y aplica filtros de contenido y controles de seguridad estándar si las salidas alimentan rutas de producción (especialmente para código que se ejecutará automáticamente). Usa sandboxing para scripts generados y checks de CI para el código generado.

Conclusión

El lanzamiento de GLM-4.7-Flash marca un punto de madurez significativo para los pesos abiertos de IA. Durante mucho tiempo, los usuarios tuvieron que elegir entre velocidad (modelos de 7B que no eran muy inteligentes) e inteligencia (modelos de 70B que eran lentos y costosos de ejecutar). GLM-4.7-Flash cierra esa brecha de forma efectiva.

Si quieres un GLM-4.7 mejor y también un mejor precio, entonces CometAPI es la mejor opción.

Los desarrolladores pueden acceder a la API de GLM-4.7 a través de CometAPI; los modelos más recientes listados corresponden a la fecha de publicación del artículo. Para empezar, explora las capacidades del modelo en el Playground y consulta la guía de la API para instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrate de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave de API. CometAPI ofrece un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrar.

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