Come utilizzare GLM-4.7-Flash in locale?

GLM-4.7-Flash è un membro MoE 30B A3B leggero e ad alte prestazioni della famiglia GLM-4.7, progettato per consentire il deployment locale e a basso costo per il coding, i workflow agentici e il ragionamento generale. Puoi eseguirlo in locale in tre modi pratici: (1) tramite Ollama (runtime locale semplice e gestito), (2) tramite Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (deployment server GPU-first), oppure (3) tramite GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (adatto a CPU/edge).

Che cos’è GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash è l’ultima aggiunta alla famiglia General Language Model (GLM) sviluppata da Zhipu AI. È l’omologo leggero, ottimizzato per la velocità, del modello di punta GLM-4.7. Mentre il modello di punta è pensato per compiti di ragionamento su scala massiva nel cloud, la variante “Flash” è progettata specificamente per la velocità, l’efficienza dei costi e la distribuibilità locale senza sacrificare in modo significativo le prestazioni nei domini principali come coding e logica.

L’architettura: 30B-A3B MoE

La caratteristica tecnica distintiva di GLM-4.7-Flash è la sua architettura Mixture-of-Experts (MoE) 30B-A3B.

• Parametri totali: ~30 miliardi.
• Parametri attivi: ~3 miliardi.

Nei modelli “densi” tradizionali, ogni singolo parametro è attivato per ogni token generato, con un grande consumo di potenza computazionale. Al contrario, GLM-4.7-Flash attiva solo un piccolo sottoinsieme di expert (circa 3 miliardi di parametri) per ogni token.

Ciò consente al modello di conservare un’enorme quantità di conoscenza (paragonabile a un modello denso da 30B) mantenendo al contempo la velocità di inferenza e la latenza di un modello molto più piccolo da 3B.

Questa architettura è il segreto chiave dietro la sua capacità di girare su hardware consumer superando modelli densi più grandi nei benchmark.

Finestra di contesto e modalità

Il modello vanta un’impressionante finestra di contesto di 200.000 token (200k), che gli consente di ingerire interi repository di codice, lunghe documentazioni tecniche o storici di chat estesi in un unico prompt. È principalmente un modello testo-in, testo-out, ma è stato ampiamente ottimizzato per il seguire istruzioni e per workflow agentici complessi.

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Quali sono le caratteristiche chiave di GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash non è “un altro modello open”: introduce diverse funzionalità specializzate rivolte specificamente alla comunità degli sviluppatori.

1. “Thinking Mode” (ragionamento di Sistema 2)

Una delle funzionalità più pubblicizzate è il “Thinking Process” integrato. Ispirato alle catene di ragionamento viste in modelli come o1 di OpenAI, GLM-4.7-Flash può essere istruito a “pensare” prima di rispondere.

• Analisi della richiesta: per prima cosa scompone il prompt dell’utente per comprenderne l’intento principale.
• Brainstorming e pianificazione: delinea soluzioni potenziali o strutture di codice.
• Auto-correzione: se rileva un errore logico durante il monologo interno, si corregge prima di generare l’output finale.
• Output finale: presenta la soluzione rifinita.
  Questa capacità lo rende eccezionalmente forte nel debug di codice complesso, nella risoluzione di dimostrazioni matematiche e nella gestione di puzzle logici multi-step in cui i modelli più piccoli tendono a generare allucinazioni.

2. Capacità di coding allo stato dell’arte

Benchmark pubblicati da Zhipu AI e verificati da terze parti indipendenti indicano che GLM-4.7-Flash supera concorrenti come Qwen-2.5-Coder-32B e DeepSeek-V3-Lite in specifici compiti di coding. Eccelle in:

• Completamento del codice: previsione delle successive righe di codice con elevata accuratezza.
• Refactoring: riscrittura di codice legacy secondo standard moderni.
• Generazione di test: scrittura automatica di unit test per funzioni fornite.

3. Ottimizzazione dei workflow agentici

Il modello è stato ottimizzato per funzionare come “cervello backend” per agenti AI. Supporta nativamente il Function Calling (uso di strumenti), permettendogli di interrogare in modo affidabile database, eseguire script Python o navigare sul web se collegato agli strumenti appropriati. L’elevato throughput (token al secondo) lo rende ideale per i loop agentici, dove la latenza può accumularsi rapidamente.

Compatibilità hardware

Grazie alla sua natura MoE, GLM-4.7-Flash è sorprendentemente tollerante sull’hardware.

• VRAM minima (quantizzazione a 4 bit): ~16 GB (eseguibile su RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• VRAM consigliata (BF16): ~64 GB (per piena precisione, richiede A6000 o Mac Studio Ultra).
• Supporto Apple Silicon: altamente ottimizzato per Metal (MLX), raggiunge 60-80 token al secondo su chip M3 Max.

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Come si confronta GLM-4.7-Flash con i concorrenti?

Per comprendere la value proposition di GLM-4.7-Flash, dobbiamo confrontarlo con i leader esistenti nello spazio LLM locale: la serie Qwen e la serie Llama.

Verdetto: GLM-4.7-Flash offre il “punto di massimo equilibrio”.

È significativamente più veloce di Qwen-2.5-32B grazie al minor numero di parametri attivi, eppure lo eguaglia o supera nei compiti di coding grazie all’elevato numero di parametri totali e all’addestramento specializzato. Per gli utenti con GPU da 24GB di VRAM (come RTX 3090/4090), GLM-4.7-Flash è probabilmente il modello con il miglior rapporto qualità/prezzo disponibile oggi.

Come installare e usare GLM-4.7-Flash in locale (3 modi)

Di seguito tre approcci pratici e testati per eseguire GLM-4.7-Flash in locale. Ogni approccio è presentato con comandi copiabili e brevi spiegazioni, così puoi scegliere il workflow che si adatta al tuo hardware e ai tuoi obiettivi.

I tre approcci trattati:

1. vLLM — inference server a livello produzione con scheduling GPU e batching. Ottimo per setup multi-utente o in stile API.
2. Ollama — semplice gestore/runtime locale di modelli (ideale per esperimenti rapidi e utenti desktop). Alcune release richiedono una versione di Ollama pre-release.
3. llama.cpp / GGUF con Flash Attention — percorso minimale, veloce e guidato dalla community per modelli GGUF quantizzati (funziona bene per single-GPU ed esigenze di bassa latenza). Spesso richiede branch speciali per il supporto di flash attention.

Uso dell’API

Per chi preferisce non gestire l’infrastruttura, CometAPI offre una GLM-4.7 API.

Perché usare la GLM-4.7 API in CometAPI? Offre prestazioni significativamente migliori rispetto a GLM-4.7 flash, e CometAPI è anche più economico dell’attuale GLM-4.7 API di Zhipu. Perché usare la GLM-4.7 API in CometAPI? Offre prestazioni significativamente migliori rispetto a GLM-4.7-flash e, al momento, CometAPI è più economico della GLM-4.7 API di Zhipu. Se vuoi un equilibrio tra prestazioni e prezzo, CometAPI è la scelta migliore.

• Token in input: $0,44/M.
• Token in output: $1,78/M.

Come eseguire GLM-4.7-Flash usando vLLM?

Ideale per: deployment in produzione, alto throughput, ambienti server.
vLLM è una libreria ad alte prestazioni che utilizza PagedAttention per massimizzare la velocità di inferenza. Questo è il modo consigliato per servire il modello se stai costruendo un’app o un agente.

Passaggio 1: Installare vLLM

Serve un ambiente Linux con supporto CUDA (su Windows funziona WSL2).

bash
pip install vllm

Passaggio 2: Servire il modello

Esegui il server puntando al repository su Hugging Face. Scaricherà automaticamente i pesi (assicurati di avere il login huggingface-cli configurato se richiesto, anche se GLM è di solito pubblico).

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

Suggerimento: se hai più GPU, aumenta --tensor-parallel-size.

Passaggio 3: Connettersi tramite OpenAI SDK

Poiché vLLM fornisce un endpoint compatibile con OpenAI, puoi integrarlo facilmente in basi di codice esistenti.

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)

Note e suggerimenti

• I flag --tensor-parallel-size e speculative-config sono esempi che le guide della community raccomandano per ottimizzare il throughput dei modelli MoE. Regola in base al numero di GPU e alla memoria.
• vLLM spesso richiede i branch principali di transformers/vLLM per i template di modello più recenti; se vedi errori, installa le versioni GitHub delle librerie (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) come consigliano le guide della community.

Come eseguire GLM-4.7-Flash con Ollama?

Ollama è un runtime locale facile da usare che rende semplice il download e l’esecuzione di modelli GGUF. La pagina della libreria di Ollama fornisce una voce ufficiale per GLM-4.7-Flash.

Quando usarlo: vuoi il percorso più semplice per l’esecuzione locale su Mac/Windows/Linux con minimo lavoro operativo e rapido accesso al modello via CLI, Python o una REST API locale.

Verifica preliminare

Installa Ollama (runtime desktop/locale). La pagina della libreria di Ollama per glm-4.7-flash include esempi d’uso; segnala che alcune build del modello richiedono Ollama 0.14.3 o successivo (pre-release al momento della pubblicazione). Verifica la versione di Ollama.

Passaggi

1. Installa Ollama (segui le istruzioni ufficiali di download/installazione per il tuo sistema operativo).
2. Scarica il modello (Ollama recupererà la build pacchettizzata):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Avvia una sessione interattiva:

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 le SDK di Ollama (esempio 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 avanzato del server

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

Note e suggerimenti

• GLM-4.7-Flash su Ollama richiede Ollama 0.14.3 o simile.
• Ollama automatizza la gestione dei formati (GGUF ecc.), semplificando l’esecuzione di build quantizzate su GPU consumer.
• Ollama espone una REST API locale, utile per l’integrazione con app locali.

Come eseguire GLM-4.7-Flash con llama.cpp / GGUF e Flash Attention?

Questo percorso ibrido è ottimo per chi vuole il massimo controllo, opzioni a basso livello o un runtime minimale a singola GPU. La community ha prodotto artifact GGUF quantizzati (Q4_K, Q8_0 ecc.) e piccoli branch di llama.cpp che abilitano FlashAttention e MoE / deepseek gating per output corretti e alta velocità.

Cosa serve

• Un blob di modello GGUF quantizzato (scaricabile da Hugging Face o altri hub della community). Esempio: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp con un branch della community che includa il supporto GLM-4.7/Flash attention (ci sono branch della community che aggiungono le modifiche necessarie). Branch di esempio citato in post della community: am17an/llama.cpp con glm_4.7_headsize.

Esempio di build ed esecuzione (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

Note e suggerimenti: Poiché GLM-4.7-Flash è un MoE, alcuni runtime richiedono una gestione speciale del gating/routing degli expert (da qui i flag di override). Se esegui il modello e noti output allucinati o corrotti, cerca un branch aggiornato della community.

Quali configurazioni e prompt funzionano meglio con GLM-4.7-Flash?

Impostazioni consigliate

• Default sampling (generale): temperature: 1.0, top-p: 0.95, max_new_tokens ampio a seconda dell’uso — la scheda del modello elenca i default e le impostazioni speciali per valutazioni multi-turn/agentiche. Per esecuzioni di coding deterministiche, temperature più basse (0–0,7) sono comuni.
• Thinking / ragionamento preservato: per compiti agentici o di ragionamento multi-step complessi abilita la modalità “thinking” / ragionamento preservato come documentato (Z.AI fornisce flag e utility di parsing).
• Decodifica speculativa e prestazioni: negli stack server, la decodifica speculativa (vLLM) e strategie in stile EAGLE (SGLang) sono raccomandate per ridurre la latenza mantenendo la qualità.

Suggerimenti di prompt engineering per compiti di coding

• Usa istruzioni esplicite: inizia con “You are an expert software engineer. Provide code only.” seguito da un esempio di test.
• Includi vincoli (versione del linguaggio, linters, casi limite).
• Chiedi unit test e una breve spiegazione per la manutenibilità.
• Per compiti multi-step, istruisci il modello a “pensare e poi agire” se tale modalità è disponibile; aiuta con l’ordinamento dei passaggi e con chiamate agli strumenti più sicure.

Risoluzione dei problemi, vincoli e considerazioni operative

Problemi comuni e mitigazioni

• Errori di memoria / OOM: seleziona una variante quantizzata più piccola (q4/q8) o passa al runtime GGUF quantizzato llama.cpp. Ollama e LM Studio elencano varianti più piccole e i relativi footprint di memoria.
• Risposte lente con temperature alte/modalità “thinking”: riduci temperature oppure usa decodifica speculativa / riduci la verbosità del “thinking” per accelerare; su Ollama alcuni utenti riportano variazioni di throughput dopo i riavvii — monitora l’uso delle risorse. Commenti della community notano una sensibilità della durata del “thinking” alla temperatura.
• Parità API vs locale: le esecuzioni GLM-4.7 su cloud/hosted possono avere ottimizzazioni aggiuntive o artifact quantizzati differenti; testa in locale con prompt rappresentativi per validare la parità.

Sicurezza e governance

Anche con licenze permissive, tratta gli output del modello come non affidabili e applica i consueti controlli di contenuto e di sicurezza se gli output alimentano percorsi di produzione (soprattutto per codice che verrà eseguito automaticamente). Usa sandbox per gli script generati e controlli CI per il codice generato.

Conclusione

Il rilascio di GLM-4.7-Flash segna un punto di maturità significativo per l’AI a pesi aperti. Per molto tempo, gli utenti hanno dovuto scegliere tra velocità (modelli 7B non molto intelligenti) e intelligenza (modelli 70B lenti e costosi da eseguire). GLM-4.7-Flash colma efficacemente questo divario.

Se vuoi un GLM-4.7 migliore e anche un prezzo migliore, allora CometAPI è la scelta migliore.

Gli sviluppatori possono accedere alla GLM-4.7 API tramite CometAPI; i modelli più recenti elencati sono aggiornati alla data di pubblicazione dell’articolo. Per iniziare, esplora le funzionalità del modello nel Playground e consulta la guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l’accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometAPI offre un prezzo molto inferiore a quello ufficiale per aiutarti a integrare.

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