GLM-4.7-Flash をローカルで使用するには？

CometAPI
AnnaJan 21, 2026
GLM-4.7-Flash をローカルで使用するには？

GLM-4.7-Flash は、GLM-4.7 ファミリーに属する軽量・高性能な 30B A3B MoE モデルで、コーディング、エージェント的ワークフロー、汎用推論においてローカルかつ低コストなデプロイを可能にするよう設計されています。ローカルで実行する実用的な方法は 3 つあります: (1) Ollama（簡単で管理されたローカルランタイム）、(2) Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang（GPU ファーストのサーバー展開）、(3) GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python（CPU/エッジ向け）。

GLM-4.7-Flash とは？

GLM-4.7-Flash は、Zhipu AI によって開発された General Language Model（GLM）ファミリーの最新モデルです。これはフラッグシップである GLM-4.7 の軽量・高速化版という位置づけです。フラッグシップモデルがクラウドでの大規模推論を主眼にしているのに対し、「Flash」バリアントは、コーディングやロジックなど中核領域における性能を大きく犠牲にすることなく、特に「速度・費用対効果・ローカル展開性」に最適化されています。

アーキテクチャ: 30B-A3B MoE

GLM-4.7-Flash の決定的な技術的特徴は、30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャです。

  • 総パラメータ数: 約 300 億
  • アクティブパラメータ数: 約 30 億

従来の「密」モデルでは、生成される各トークンに対してすべてのパラメータが有効化され、多大な計算資源を消費します。対照的に、GLM-4.7-Flash では各トークンごとに専門家の一部（約 30 億パラメータ）のみを有効化します。

これにより、（30B の密モデルに匹敵する）膨大な知識を保持しつつ、推論速度とレイテンシははるかに小さな 3B モデル並みに維持できます。

このアーキテクチャこそが、コンシューマーハードウェア上で動作しつつ、ベンチマークでより大きな密モデルを凌駕できる秘密です。

コンテキストウィンドウとモダリティ

本モデルは最大 200,000 トークン（200k）の強力なコンテキストウィンドウを備え、コードリポジトリ全体、長大な技術ドキュメント、広範なチャット履歴を 1 回のプロンプトで取り込めます。基本はテキスト入出力モデルですが、インストラクション追従や複雑なエージェント的ワークフロー向けに広範にファインチューニングされています。

GLM-4.7-Flash の主な特長は？

GLM-4.7-Flash は単なる「もう一つのオープンモデル」ではありません。特に開発者コミュニティに向けた複数の特化機能を備えています。

1. 「Thinking Mode」（System 2 推論）

大きな売りのひとつが、統合された 「Thinking Process」 です。OpenAI の o1 のような推論連鎖から着想を得て、GLM-4.7-Flash は回答前に「考える」よう指示できます。

  • リクエスト分析: まずユーザーのプロンプトを分解し、核心的な意図を把握します。
  • ブレインストーミングと計画: 可能な解法やコード構造を概説します。
  • 自己修正: 内部モノローグ中に論理的欠陥を検出した場合、最終出力の前に自ら修正します。
  • 最終出力: 洗練された解を提示します。
    この能力により、複雑なコードのデバッグ、数学的証明、多段の論理パズルの処理において、通常は幻覚しやすい小型モデルよりも強力です。

2. 最先端のコーディング能力

Zhipu AI によるベンチマークと第三者による検証では、特定のコーディングタスクにおいて GLM-4.7-Flash が Qwen-2.5-Coder-32B や DeepSeek-V3-Lite を上回ることが示されています。以下に優れます。

  • コード補完: 次の数行を高精度に予測
  • リファクタリング: レガシーコードを最新標準へ書き換え
  • テスト生成: 提供された関数に対して単体テストを自動生成

3. エージェント的ワークフローの最適化

モデルは AI エージェントの「バックエンドブレイン」として機能するようにファインチューニングされています。ネイティブに Function Calling（ツール使用）をサポートし、適切なツールに接続すればデータベースのクエリ、Python スクリプトの実行、ウェブ閲覧を確実に行えます。高いスループット（トークン/秒）により、レイテンシが蓄積しがちなエージェントループに最適です。

ハードウェア互換性

MoE であるため、GLM-4.7-Flash はハードウェア要件に対して驚くほど寛容です。

  • 最小 VRAM（4-bit 量子化）: 約 16 GB（RTX 3090/4090、Mac Studio M1/M2/M3 Max で実行可能）
  • 推奨 VRAM（BF16）: 約 64 GB（フル精度。A6000 または Mac Studio Ultra が必要）
  • Apple Silicon サポート: Metal（MLX）向けに高最適化。M3 Max で 60–80 トークン/秒を達成

競合と比べて GLM-4.7-Flash はどう優れているのか？

ローカル LLM 領域の既存リーダーである Qwen 系列や Llama 系列と比較することで、GLM-4.7-Flash の価値提案が明確になります。

FeatureGLM-4.7-FlashQwen-2.5-Coder-32BLlama-3.3-70B
Architecture30B MoE (3B Active)32B Dense70B Dense
Inference Speed非常に高い（約 7B モデル相当）中程度低い
Coding Proficiency優秀（特化型）優秀良好
Context Window200k128k128k
VRAM Requirement低（4-bit で約 16–18GB）中（4-bit で約 20GB）高（4-bit で約 40GB）
Reasoningネイティブ Thinking Mode標準 CoT標準 CoT

結論: GLM-4.7-Flash は「スイートスポット」を提供します。

Qwen-2.5-32B よりアクティブパラメータが少ないため大幅に高速でありながら、総パラメータ数の大きさと特化訓練によりコーディングタスクでは同等以上の性能を発揮します。24GB VRAM の GPU（RTX 3090/4090 など）を持つユーザーにとって、GLM-4.7-Flash は現時点で最も費用対効果に優れたモデルといえるでしょう。

GLM-4.7-Flash をローカルでインストール・使用する方法（3 通り）

以下は GLM-4.7-Flash をローカルで実行する、実用的で検証済みの 3 つのアプローチです。各アプローチにコピペ可能なコマンドと簡潔な説明を付けているので、ハードウェアや目的に合うワークフローを選べます。

取り上げる 3 つのアプローチ:

  1. vLLM — GPU スケジューリングとバッチングを備えたプロダクション向け推論サーバー。マルチユーザーや API スタイルのセットアップに最適。
  2. Ollama — シンプルなローカルモデルマネージャ/ランタイム（デスクトップやクイックな実験に適する）。一部リリースはプレリリース版 Ollama が必要。
  3. llama.cpp / GGUF with Flash Attention — コミュニティ主導の最小・高速な量子化 GGUF 向けパス（単一 GPU や低レイテンシ用途に好適）。Flash Attention サポートに特別ブランチを要することが多い。

API 使用

インフラ管理を避けたい方には、CometAPI が GLM-4.7 API を提供しています。

なぜ CometAPI の GLM-4.7 API を使うのか？GLM-4.7 flash よりも大幅に高い性能を提供し、かつ CometAPI は Zhipu の現行 GLM-4.7 API より安価です。なぜ CometAPI で GLM-4.7 API を使うのか？GLM-4.7-flash よりも明らかに高い性能を提供し、さらに現在 CometAPI は Zhipu の GLM-4.7 API より安価です。性能と価格のバランスを求めるなら、CometAPI が最適な選択です。

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

vLLM で GLM-4.7-Flash を実行するには？

最適用途: プロダクション展開、高スループット、サーバー環境。
vLLM は PagedAttention を用いて推論速度を最大化する高性能ライブラリです。アプリやエージェントを構築する場合、モデル提供の推奨手段です。

ステップ 1: vLLM をインストール

CUDA をサポートする Linux 環境が必要です（Windows では WSL2 が有効）。

bash
pip install vllm

ステップ 2: モデルを提供

Hugging Face のリポジトリを指してサーバーを起動します。自動的に重みをダウンロードします（必要に応じて huggingface-cli ログインを設定。GLM は通常パブリック）。

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: マルチ GPU の場合は --tensor-parallel-size を増やしてください。

ステップ 3: OpenAI SDK から接続

vLLM は OpenAI 互換エンドポイントを提供するため、既存のコードベースに容易に組み込めます。

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)

Notes & tips

  • --tensor-parallel-size と speculative-config フラグは、MoE モデルのスループット最適化に関するコミュニティガイドで推奨される例です。GPU 数とメモリに応じて調整してください。
  • vLLM は最新のモデルテンプレートに対して transformers/vLLM のメインブランチを必要とする場合があります。エラーが出る場合は、コミュニティガイドの推奨どおりライブラリの GitHub 版をインストールしてください（pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git）。

Ollama で GLM-4.7-Flash を実行するには？

Ollama はローカルで GGUF モデルのダウンロードと実行を簡単にするユーザーフレンドリーなランタイムです。Ollama のライブラリページには GLM-4.7-Flash の公式エントリがあります。

利用に向く場面: Mac/Windows/Linux でローカル実行の最短ルートを求め、最小限の運用で CLI・Python・ローカル REST API からすぐにモデルを使いたいとき。

事前準備

Ollama（デスクトップ/ローカルランタイム）をインストールします。glm-4.7-flash の Ollama ライブラリページには使用例があり、一部のモデルビルドは Ollama 0.14.3 以降（公開時点ではプレリリース）を要すると記載されています。Ollama のバージョンを確認してください。

手順

  1. OS に合わせて公式の手順で Ollama をインストールします。
  2. モデルを取得します（Ollama がパッケージ済みビルドを取得）:
ollama pull glm-4.7-flash
  1. 対話セッションを実行:
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. Ollama SDK を使用（Python 例）:
from ollama import chat

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

高度なサーバー使用

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

Notes & tips

  • Ollama 上の GLM-4.7-Flash は Ollama 0.14.3 などを要します。
  • Ollama は（GGUF などの）形式処理を自動化し、コンシューマー GPU で量子化ビルドの実行を容易にします。
  • Ollama はローカル REST API を公開しており、ローカルアプリとの統合に便利です。

llama.cpp / GGUF と Flash Attention で GLM-4.7-Flash を実行するには？

このハイブリッドな方法は、最大のコントロール性、低レベルの選択肢、または単一 GPU でのミニマルなランタイムを求めるユーザーに最適です。コミュニティにより GGUF 量子化アーティファクト（Q4_K、Q8_0 など）と、FlashAttention および MoE / deepseek のゲーティングを有効にして正しい出力と高速度を実現する llama.cpp の小規模ブランチが提供されています。

必要なもの

  • 量子化 GGUF モデル（Hugging Face やその他のコミュニティハブからダウンロード可能）。例: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF。
  • GLM-4.7/Flash attention サポートを含むコミュニティブランチの llama.cpp（必要な変更を追加したコミュニティブランチが存在）。コミュニティ投稿で参照される例: am17an/llama.cpp の glm_4.7_headsize。

ビルドと実行例（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

Notes & tips: GLM-4.7-Flash は MoE のため、一部ランタイムではゲーティング/エキスパートルーティングに特別な対応（override フラグなど）が必要です。出力が幻覚的または破損している場合は、最新のコミュニティブランチを確認してください。

GLM-4.7-Flash に最適な設定とプロンプトは？

推奨設定

  • デフォルトサンプリング（汎用）: temperature: 1.0、top-p: 0.95、用途に応じて大きめの max_new_tokens — モデルカードにマルチターン/エージェント的評価向けのデフォルトと特別設定が記載。決定的なコーディング実行では低温度（0–0.7）が一般的。
  • Thinking / 推論保持: 複雑なエージェント的・多段推論タスクでは、ドキュメント化されたモデルの「thinking/推論保持」モードを有効化（Z.AI は thinking 用フラグとパーサーを提供）。
  • 投機的デコーディングと性能: サーバースタックでは、投機的デコーディング（vLLM）や EAGLE 方式（SGLang）を推奨。品質を保ちながらレイテンシを削減。

コーディングタスク向けプロンプト設計のコツ

  • 明示的な指示を使う: 「You are an expert software engineer. Provide code only.」から始め、テスト例を添える。
  • 制約（言語バージョン、リンター、エッジケース）を含める。
  • 単体テストと短い説明を要求し、保守性を高める。
  • 多段タスクでは、可能なら「think then act」を指示。手順の順序付けと安全なツール呼び出しに寄与。

トラブルシューティング、制約、運用上の考慮事項

よくある問題と対処

  • メモリエラー / OOM: より小さい量子化（q4/q8）を選ぶか、llama.cpp の GGUF 量子化ランタイムへ移行。Ollama や LM Studio にはより小さいバリアントとそのメモリフットプリントが掲載されています。
  • 高温度/「thinking」モードでの低速応答: temperature を下げる、投機的デコーディングを使う、または「thinking」の冗長度を下げる。Ollama では再起動後にスループットが変化するという報告もあるため、リソース使用を監視。コミュニティのコメントでは「thinking」時間が温度に敏感との指摘あり。
  • API とローカルのパリティ: クラウド/ホスト版 GLM-4.7 では追加の最適化や異なる量子化アーティファクトがある場合がある。代表的なプロンプトでローカル検証し、パリティを確認。

セキュリティとガバナンス

ライセンスが寛容でも、モデル出力は信頼できないものとして扱い、プロダクション経路へ流す場合は標準的なコンテンツフィルタリングや安全性チェックを適用してください（特に自動実行されるコード生成では要注意）。生成スクリプトにはサンドボックスを使い、生成コードには CI チェックを適用しましょう。

結論

GLM-4.7-Flash のリリースは、オープンウェイト AI の成熟を示す重要な転機です。長らくユーザーは、速度（あまり賢くない 7B モデル）と知性（遅くて高価な 70B モデル）の二者択一を迫られてきました。GLM-4.7-Flash はこのギャップを効果的に橋渡しします。

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