Bagaimana cara menggunakan GLM-4.7-Flash secara lokal?

GLM-4.7-Flash adalah anggota GLM-4.7 yang ringan dan berkinerja tinggi dengan arsitektur 30B A3B MoE, dirancang untuk memungkinkan penyebaran lokal dan berbiaya rendah untuk koding, alur kerja agens, dan penalaran umum. Anda dapat menjalankannya secara lokal dengan tiga cara praktis: (1) melalui Ollama (runtime lokal mudah, terkelola), (2) melalui Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (penyebaran server berfokus GPU), atau (3) melalui GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (ramah CPU/edge).

Apa itu GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash adalah tambahan terbaru dalam keluarga General Language Model (GLM) yang dikembangkan oleh Zhipu AI. Ini adalah saudara yang ringan dan dioptimalkan untuk kecepatan dari model unggulan GLM-4.7. Sementara model unggulan menargetkan tugas penalaran skala masif di cloud, varian "Flash" direkayasa khusus untuk kecepatan, efisiensi biaya, dan dapat disebarkan secara lokal tanpa mengorbankan performa signifikan pada domain inti seperti koding dan logika.

Arsitektur: 30B-A3B MoE

Karakteristik teknis yang menentukan GLM-4.7-Flash adalah arsitektur 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE).

• Total Parameters: ~30 miliar.
• Active Parameters: ~3 miliar.

Pada model "dense" tradisional, setiap parameter diaktifkan untuk setiap token yang dihasilkan, yang menghabiskan daya komputasi besar. Sebaliknya, GLM-4.7-Flash hanya mengaktifkan subset kecil para ahli (sekitar 3 miliar parameter) untuk setiap token.

Ini memungkinkan model menyimpan sejumlah besar pengetahuan (sebanding dengan model dense 30B) sambil mempertahankan kecepatan inferensi dan latensi seperti model yang jauh lebih kecil 3B.

Arsitektur ini adalah kunci kemampuannya untuk berjalan pada perangkat konsumen sekaligus mengungguli model dense yang lebih besar pada tolok ukur.

Jendela Konteks dan Modalitas

Model ini memiliki jendela konteks yang mengesankan sebesar 200.000 token (200k), memungkinkannya untuk mencerna seluruh repositori kode, dokumentasi teknis panjang, atau riwayat percakapan yang ekstensif dalam satu prompt. Ini adalah model text-in, text-out pada dasarnya tetapi telah di-fine-tune secara ekstensif untuk mengikuti instruksi dan alur kerja agens yang kompleks.

---

Apa saja fitur utama GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash bukan sekadar "model terbuka lainnya"; model ini menghadirkan sejumlah fitur khusus yang ditujukan bagi komunitas developer.

1. "Thinking Mode" (Penalaran Sistem 2)

Salah satu fitur yang paling disorot adalah "Thinking Process" terintegrasi. Terinspirasi oleh rantai penalaran seperti pada model o1 dari OpenAI, GLM-4.7-Flash dapat diinstruksikan untuk "berpikir" sebelum menjawab.

• Analisis Permintaan: Pertama memecah prompt pengguna untuk memahami inti maksud.
• Brainstorming & Perencanaan: Menguraikan solusi potensial atau struktur kode.
• Koreksi Diri: Jika mendeteksi kekeliruan logis selama monolog internal, model mengoreksi diri sebelum menghasilkan keluaran akhir.
• Keluaran Akhir: Menyajikan solusi yang sudah dipoles.
  Kemampuan ini membuatnya sangat kuat untuk debugging kode kompleks, memecahkan pembuktian matematika, dan menangani teka-teki logika multi-langkah di mana model yang lebih kecil biasanya berhalusinasi.

2. Kemampuan Koding Mutakhir

Tolok ukur yang dirilis oleh Zhipu AI dan diverifikasi pihak ketiga independen menunjukkan bahwa GLM-4.7-Flash mengungguli kompetitor seperti Qwen-2.5-Coder-32B dan DeepSeek-V3-Lite dalam tugas koding tertentu. Model ini unggul dalam:

• Penyelesaian Kode (Code Completion): Memprediksi beberapa baris kode berikutnya dengan akurasi tinggi.
• Refactoring: Menulis ulang kode lama ke standar modern.
• Pembuatan Tes: Secara otomatis menulis unit test untuk fungsi yang diberikan.

3. Optimisasi Alur Kerja Agen

Model ini di-fine-tune untuk bekerja sebagai "otak backend" bagi agen AI. Model ini mendukung Pemanggilan Fungsi (Tool Use) secara native, memungkinkannya secara andal melakukan query ke database, mengeksekusi skrip Python, atau menjelajah web jika terhubung ke alat yang sesuai. Throughput yang tinggi (token per detik) menjadikannya ideal untuk loop agen di mana latensi dapat cepat menumpuk.

Kompatibilitas Perangkat Keras

Berkat sifat MoE-nya, GLM-4.7-Flash cukup "ramah" terhadap perangkat keras.

• VRAM minimum (4-bit): ~16 GB (Dapat dijalankan pada RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• VRAM yang direkomendasikan (BF16): ~64 GB (Untuk presisi penuh, memerlukan A6000 atau Mac Studio Ultra).
• Dukungan Apple Silicon: Sangat dioptimalkan untuk Metal (MLX), mencapai 60–80 token per detik pada chip M3 Max.

---

Bagaimana GLM-4.7-Flash dibandingkan dengan para pesaing?

Untuk memahami proposisi nilai GLM-4.7-Flash, kita perlu membandingkannya dengan pemimpin yang ada di ranah LLM lokal: seri Qwen dan seri Llama.

Kesimpulan: GLM-4.7-Flash menawarkan "sweet spot."

Model ini secara signifikan lebih cepat daripada Qwen-2.5-32B karena memiliki parameter aktif lebih sedikit, namun mampu menyamai atau melampauinya pada tugas koding berkat total jumlah parameter yang masif dan pelatihan khusus. Bagi pengguna GPU 24GB VRAM (seperti RTX 3090/4090), GLM-4.7-Flash bisa dibilang model dengan rasio performa/biaya terbaik saat ini.

Cara memasang dan menggunakan GLM-4.7-Flash secara lokal (3 cara)

Berikut tiga pendekatan praktis dan teruji untuk menjalankan GLM-4.7-Flash secara lokal. Setiap pendekatan disertai perintah copy-paste dan penjelasan singkat agar Anda dapat memilih alur kerja yang sesuai dengan perangkat keras dan tujuan Anda.

Tiga pendekatan yang dibahas:

1. vLLM — server inferensi kelas produksi dengan penjadwalan GPU dan batching. Cocok untuk setup multi-pengguna atau gaya API.
2. Ollama — pengelola/runtime model lokal yang sederhana (bagus untuk eksperimen cepat dan pengguna desktop). Perlu dicatat beberapa rilis membutuhkan versi prarilis Ollama.
3. llama.cpp / GGUF dengan Flash Attention — jalur komunitas yang minimal dan cepat untuk model GGUF terkuantisasi (bekerja baik untuk kebutuhan single-GPU dan latensi rendah). Sering memerlukan branch khusus untuk dukungan flash attention.

Penggunaan API

Bagi yang tidak ingin mengelola infrastruktur, CometAPI menawarkan API GLM-4.7.

Mengapa menggunakan GLM-4.7 API di CometAPI? Ini menawarkan performa yang jauh lebih baik daripada GLM-4.7 flash, dan CometAPI juga lebih murah dibanding GLM-4.7 API milik Zhipu saat ini. Mengapa menggunakan GLM-4.7 API di CometAPI? Ini menawarkan performa yang jauh lebih baik daripada GLM-4.7-flash, dan CometAPI saat ini lebih murah daripada GLM-4.7 API milik Zhipu. Jika Anda ingin keseimbangan antara performa dan harga, CometAPI adalah pilihan terbaik.

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

Bagaimana cara menjalankan GLM-4.7-Flash menggunakan vLLM?

Terbaik untuk: Penyebaran produksi, throughput tinggi, lingkungan server.
vLLM adalah pustaka berperforma tinggi yang menggunakan PagedAttention untuk memaksimalkan kecepatan inferensi. Ini adalah cara yang direkomendasikan untuk menyajikan model jika Anda sedang membangun aplikasi atau agen.

Langkah 1: Instal vLLM

Anda memerlukan lingkungan Linux dengan dukungan CUDA (WSL2 berfungsi pada Windows).

bash
pip install vllm

Langkah 2: Sajikan Model

Jalankan server yang menunjuk ke repositori Hugging Face. Ini akan mengunduh bobot secara otomatis (pastikan Anda sudah menyiapkan login huggingface-cli jika diperlukan, meskipun GLM biasanya bersifat publik).

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: Jika Anda memiliki beberapa GPU, tingkatkan --tensor-parallel-size.

Langkah 3: Sambungkan melalui OpenAI SDK

Karena vLLM menyediakan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, Anda dapat dengan mudah memasukkannya ke basis kode yang ada.

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)

Catatan & tips

• Flag --tensor-parallel-size dan speculative-config adalah contoh yang direkomendasikan panduan komunitas untuk mengoptimalkan throughput model MoE. Sesuaikan berdasarkan jumlah GPU dan memori.
• vLLM sering memerlukan branch utama transformers/vLLM untuk template model terbaru; jika Anda melihat error, instal versi GitHub dari pustaka (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) seperti yang disarankan panduan komunitas.

Bagaimana cara menjalankan GLM-4.7-Flash dengan Ollama?

Ollama adalah runtime lokal yang ramah pengguna yang memudahkan pengunduhan dan menjalankan model GGUF. Halaman pustaka Ollama menyediakan entri resmi untuk GLM-4.7-Flash.

Kapan menggunakannya: Anda menginginkan cara paling sederhana untuk menjalankan secara lokal di Mac/Windows/Linux dengan pekerjaan ops minimal dan akses cepat ke model melalui CLI, Python, atau REST API lokal.

Pra-persiapan

Instal Ollama (runtime desktop/lokal). Halaman pustaka Ollama untuk glm-4.7-flash menyertakan contoh penggunaan; dicatat bahwa beberapa build model memerlukan Ollama 0.14.3 atau yang lebih baru (prarilis pada saat publikasi). Verifikasi versi Ollama Anda.

Langkah-langkah

1. Instal Ollama (ikuti instruksi unduh/instal resmi untuk OS Anda).
2. Ambil model (Ollama akan mengambil build yang dikemas):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Jalankan sesi interaktif:

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. Gunakan SDK Ollama (contoh 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)

Penggunaan server tingkat lanjut

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

Catatan & tips

• GLM-4.7-Flash di Ollama memerlukan Ollama 0.14.3 atau serupa.
• Ollama mengotomatiskan penanganan format (GGUF dll.), yang menyederhanakan menjalankan build terkuantisasi pada GPU konsumen.
• Ollama mengekspos REST API lokal, berguna untuk integrasi dengan aplikasi lokal.

Bagaimana cara menjalankan GLM-4.7-Flash dengan llama.cpp / GGUF dan Flash Attention?

Jalur hibrida ini bagus untuk pengguna yang menginginkan kontrol maksimum, opsi tingkat rendah, atau runtime minimal single-GPU. Komunitas telah memproduksi artefak GGUF terkuantisasi (Q4_K, Q8_0 dll.) dan branch kecil llama.cpp yang mengaktifkan FlashAttention serta MoE / deepseek gating untuk keluaran yang benar dan kecepatan tinggi.

Yang Anda butuhkan

• Blob model GGUF terkuantisasi (dapat diunduh dari Hugging Face atau hub komunitas lain). Contoh: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp dengan branch komunitas yang menyertakan dukungan GLM-4.7/Flash attention (ada branch komunitas yang menambahkan perubahan yang diperlukan). Contoh branch yang dirujuk di posting komunitas: am17an/llama.cpp dengan glm_4.7_headsize.

Contoh build dan run (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

Catatan & tips: Karena GLM-4.7-Flash adalah MoE, beberapa runtime memerlukan penanganan khusus pada gating/routing expert (karena itu ada flag override). Jika Anda menjalankan model dan melihat keluaran berhalusinasi atau korup, periksa apakah ada branch komunitas yang diperbarui.

Konfigurasi dan prompt apa yang paling cocok dengan GLM-4.7-Flash?

Pengaturan yang direkomendasikan

• Sampling default (umum): temperature: 1.0, top-p: 0.95, max_new_tokens besar tergantung penggunaan — kartu model mencantumkan default dan pengaturan khusus untuk evaluasi multi-giliran/agens. Untuk eksekusi koding deterministik, temperatur lebih rendah (0–0,7) lazim digunakan.
• Thinking / preserved reasoning: Untuk tugas agens atau penalaran multi-langkah yang kompleks, aktifkan mode “thinking” / preserved reasoning model sebagaimana didokumentasikan (Z.AI menyediakan flag thinking dan utilitas parsing).
• Speculative decoding & performa: Pada stack server, speculative decoding (vLLM) dan strategi gaya EAGLE (SGLang) direkomendasikan untuk mengurangi latensi sambil menjaga kualitas.

Tips rekayasa prompt untuk tugas koding

• Gunakan instruksi eksplisit: mulai dengan "You are an expert software engineer. Provide code only." lalu contoh pengujian.
• Sertakan batasan (versi bahasa, linter, edge case).
• Minta unit test dan penjelasan singkat demi keterpeliharaan.
• Untuk tugas multi-langkah, instruksikan model untuk "think then act" jika mode tersebut tersedia; ini membantu urutan langkah dan pemanggilan alat yang lebih aman.

Pemecahan masalah, batasan, dan pertimbangan operasional

Masalah umum & mitigasinya

• Kesalahan memori / OOM: pilih varian terkuantisasi yang lebih kecil (q4/q8) atau beralih ke runtime GGUF llama.cpp yang terkuantisasi. Ollama dan LM Studio mencantumkan varian yang lebih kecil dan jejak memorinya.
• Respons lambat pada temperatur tinggi/mode “thinking”: turunkan temperature atau gunakan speculative decoding / kurangi verbositas "thinking" untuk mempercepat jawaban; di Ollama sebagian pengguna melaporkan perubahan throughput setelah restart — pantau penggunaan sumber daya. Komentar komunitas mencatat sensitivitas terhadap temperatur untuk durasi "thinking".
• Paritas API vs lokal: GLM-4.7 di cloud/hosted mungkin memiliki optimisasi tambahan atau artefak terkuantisasi berbeda; uji secara lokal terhadap prompt representatif untuk memvalidasi paritas.

Keamanan dan tata kelola

Bahkan dengan lisensi permisif, perlakukan keluaran model sebagai tidak tepercaya dan terapkan penyaringan konten serta pemeriksaan keamanan standar jika keluaran tersebut masuk ke jalur produksi (terutama untuk kode yang akan dieksekusi otomatis). Gunakan sandbox untuk skrip yang dihasilkan dan pemeriksaan CI untuk kode yang dihasilkan.

Kesimpulan

Rilis GLM-4.7-Flash menandai titik kematangan signifikan bagi AI berbobot terbuka. Selama ini, pengguna harus memilih antara kecepatan (model 7B yang tidak terlalu pintar) dan kecerdasan (model 70B yang lambat dan mahal dijalankan). GLM-4.7-Flash menjembatani kesenjangan ini secara efektif.

Jika Anda menginginkan GLM-4.7 yang lebih baik sekaligus harga yang lebih baik, maka CometAPI adalah pilihan terbaik.

Developer dapat mengakses GLM-4.7 API melalui CometAPI, model terbaru yang tercantum adalah per tanggal publikasi artikel. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di Playground dan lihat panduan API untuk instruksi terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda melakukan integrasi.

Gunakan CometAPI untuk mengakses model chatgpt, mulai berbelanja!

Siap mulai?→ Daftar GLM-4.7 hari ini !