로컬에서 GLM-4.7-Flash를 사용하는 방법은?

CometAPI
AnnaJan 21, 2026
로컬에서 GLM-4.7-Flash를 사용하는 방법은?

GLM-4.7-Flash는 GLM-4.7 패밀리의 경량·고성능 30B A3B MoE 멤버로, 코딩, 에이전틱 워크플로, 일반적 추론을 위한 로컬·저비용 배치를 가능하게 하도록 설계되었습니다. 로컬에서 실행하는 실용적인 방법은 세 가지입니다: (1) Ollama(손쉬운 관리형 로컬 런타임), (2) Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang(GPU 우선 서버 배포), (3) GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python(CPU/엣지 친화적).

GLM-4.7-Flash란 무엇인가요?

GLM-4.7-Flash는 Zhipu AI가 개발한 GLM(General Language Model) 계열의 최신 모델입니다. 플래그십 GLM-4.7이 클라우드에서의 대규모 추론 작업을 목표로 하는 반면, "Flash" 변형은 코딩과 논리 등 핵심 영역의 성능을 크게 훼손하지 않으면서도 속도, 비용 효율성, 로컬 배포 용이성에 초점을 맞춘 경량·고속 최적화 모델입니다.

아키텍처: 30B-A3B MoE

GLM-4.7-Flash의 핵심 기술적 특징은 30B-A3B Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처입니다.

  • 총 파라미터 수: 약 300억
  • 활성 파라미터 수: 약 30억

전통적인 “dense” 모델은 토큰을 생성할 때마다 모든 파라미터가 활성화되어 막대한 연산 자원을 소비합니다. 반면 GLM-4.7-Flash는 각 토큰마다 소수의 전문가(약 30억 파라미터)만 활성화합니다.

이를 통해 모델은 300억 규모의 dense 모델과 견줄 만큼 방대한 지식을 저장하면서도, 추론 속도와 지연 시간은 훨씬 작은 30억급 모델 수준을 유지할 수 있습니다.

이 아키텍처가 소비자용 하드웨어에서도 구동되면서 더 큰 dense 모델을 벤치마크에서 능가할 수 있는 비결입니다.

컨텍스트 윈도우와 모달리티

본 모델은 200,000 토큰(200k) 의 인상적인 컨텍스트 윈도우를 제공하여, 단일 프롬프트로 전체 코드 저장소, 긴 기술 문서, 방대한 대화 이력을 처리할 수 있습니다. 기본적으로 텍스트 입력/출력 모델이며, 지시 따르기 및 복잡한 에이전틱 워크플로에 대해 광범위하게 파인튜닝되었습니다.

GLM-4.7-Flash의 핵심 기능은?

GLM-4.7-Flash는 단순한 “또 하나의 오픈 모델”이 아닙니다. 개발자 커뮤니티를 위해 특별히 최적화된 여러 기능을 제공합니다.

1. "Thinking Mode"(System 2 Reasoning)

가장 주목받는 기능 중 하나는 통합된 “사고 과정(Thinking Process)” 입니다. OpenAI의 o1과 같은 모델에서 볼 수 있는 추론 체인을 바탕으로, GLM-4.7-Flash는 답변 전에 “생각”하도록 지시할 수 있습니다.

  • 요청 분석: 사용자 프롬프트를 분해해 핵심 의도를 파악합니다.
  • 브레인스토밍 & 계획: 잠재적 해결책이나 코드 구조를 개략화합니다.
  • 자가 교정: 내부 독백 중 논리적 결함을 감지하면 최종 출력 전에 스스로 교정합니다.
  • 최종 출력: 다듬어진 해답을 제시합니다.
    이 능력 덕분에 복잡한 코드 디버깅, 수학 증명 해결, 다단계 논리 퍼즐 등에서 특히 강력하며, 작은 모델에서 흔한 환각을 크게 줄입니다.

2. 최첨단 코딩 능력

Zhipu AI가 공개하고 독립적인 서드파티가 검증한 벤치마크에 따르면, GLM-4.7-Flash는 특정 코딩 과제에서 Qwen-2.5-Coder-32B 및 DeepSeek-V3-Lite 같은 경쟁 모델을 능가합니다. 다음 영역에서 두각을 나타냅니다.

  • 코드 자동완성: 다음 몇 줄의 코드를 높은 정확도로 예측
  • 리팩터링: 레거시 코드를 현대 표준으로 재작성
  • 테스트 생성: 제공된 함수에 대한 단위 테스트 자동 생성

3. 에이전틱 워크플로 최적화

본 모델은 AI 에이전트의 “백엔드 브레인”으로 동작하도록 파인튜닝되었습니다. 네이티브 Function Calling(도구 사용) 을 지원하여, 적절한 도구와 연결되면 데이터베이스 조회, Python 스크립트 실행, 웹 브라우징 등을 안정적으로 수행합니다. 높은 처리량(tokens per second)은 지연이 누적되기 쉬운 에이전트 루프에 이상적입니다.

하드웨어 호환성

MoE 특성 덕분에 GLM-4.7-Flash는 하드웨어 요구 사항이 놀라울 정도로 관대합니다.

  • 최소 VRAM(4-bit 양자화): 약 16 GB(RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max에서 실행 가능)
  • 권장 VRAM(BF16): 약 64 GB(완전 정밀도, A6000 또는 Mac Studio Ultra 필요)
  • Apple Silicon 지원: Metal(MLX)에 고도로 최적화되어 M3 Max 칩에서 초당 60~80 토큰 달성

GLM-4.7-Flash는 경쟁 모델과 어떻게 비교되나요?

로컬 LLM 영역의 기존 강자인 Qwen 시리즈와 Llama 시리즈와 비교해 가치를 살펴봅니다.

FeatureGLM-4.7-FlashQwen-2.5-Coder-32BLlama-3.3-70B
Architecture30B MoE(활성 3B)32B Dense70B Dense
Inference Speed매우 높음(약 7B 모델과 유사)보통낮음
Coding Proficiency뛰어남(전문화)뛰어남좋음
Context Window200k128k128k
VRAM Requirement낮음(4-bit 기준 약 16~18GB)보통(4-bit 기준 약 20GB)높음(4-bit 기준 약 40GB)
Reasoning기본 제공 Thinking Mode표준 CoT표준 CoT

결론: GLM-4.7-Flash는 “스위트 스폿”을 제공합니다.

Qwen-2.5-32B보다 활성 파라미터가 적어 훨씬 빠르면서, 총 파라미터 규모와 전문화된 학습 덕분에 코딩 작업에서는 동급 이상을 보여줍니다. 24GB VRAM GPU(RTX 3090/4090 등)를 보유한 사용자에게 GLM-4.7-Flash는 현존하는 최고의 가성비 모델이라 할 수 있습니다.

GLM-4.7-Flash를 로컬에서 설치·사용하는 방법(3가지)

아래는 GLM-4.7-Flash를 로컬에서 실행하는 세 가지 실용적이고 검증된 접근 방식입니다. 각 방법은 복사·붙여넣기 가능한 명령과 간단한 설명을 포함하므로, 하드웨어와 목표에 맞는 워크플로를 선택하세요.

다루는 세 가지 접근 방식:

  1. vLLM — GPU 스케줄링과 배칭을 갖춘 프로덕션급 추론 서버. 다중 사용자/API 스타일 환경에 적합.
  2. Ollama — 간단한 로컬 모델 매니저/런타임(빠른 실험과 데스크톱 사용자에게 적합). 일부 릴리스는 사전 릴리스 Ollama 버전이 필요할 수 있음.
  3. llama.cpp / GGUF with Flash Attention — 커뮤니티 주도의 최소·고속 경로(양자화 GGUF 모델에 적합, 단일 GPU 및 저지연 용도에 잘 맞음). Flash Attention 지원을 위해 특수 브랜치가 필요한 경우가 많음.

API 사용

인프라 관리를 원하지 않는 분들을 위해, CometAPI는 GLM-4.7 API를 제공합니다.

왜 CometAPI의 GLM-4.7 API를 사용하나요? GLM-4.7 flash보다 유의미하게 더 나은 성능을 제공하며, CometAPI는 현재 Zhipu의 GLM-4.7 API보다 더 저렴합니다. 왜 CometAPI에서 GLM-4.7 API를 사용하나요? GLM-4.7-flash보다 유의미하게 더 나은 성능을 제공하며, CometAPI는 현재 Zhipu의 GLM-4.7 API보다 더 저렴합니다. 성능과 가격의 균형을 원한다면 CometAPI가 최선의 선택입니다.

  • 입력 토큰: $0.44/M
  • 출력 토큰: $1.78/M

vLLM으로 GLM-4.7-Flash를 실행하려면?

적합한 용도: 프로덕션 배포, 고처리량, 서버 환경.
vLLM은 PagedAttention을 사용해 추론 속도를 극대화하는 고성능 라이브러리입니다. 앱이나 에이전트를 구축하는 경우 권장되는 제공 방식입니다.

1단계: vLLM 설치

CUDA를 지원하는 Linux 환경이 필요합니다(Windows에서는 WSL2 사용 가능).

bash
pip install vllm

2단계: 모델 서빙

Hugging Face 저장소를 지정해 서버를 실행합니다. 자동으로 가중치를 다운로드합니다(필요 시 huggingface-cli 로그인 설정, GLM은 보통 공개).

bash
# 이 명령은 OpenAI 호환 API 서버를 실행합니다
vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --dtype bfloat16

팁: GPU가 여러 개인 경우 --tensor-parallel-size 값을 늘리세요.

3단계: OpenAI SDK로 연결

vLLM은 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하므로 기존 코드베이스에 쉽게 통합할 수 있습니다.

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)

참고 및 팁

  • --tensor-parallel-size와 speculative-config 플래그는 커뮤니티 가이드에서 MoE 모델 처리량 최적화를 위해 권장되는 예시입니다. GPU 수와 메모리에 맞게 조정하세요.
  • 최신 모델 템플릿에는 transformers/vLLM의 메인 브랜치가 필요한 경우가 있습니다. 오류가 발생하면 커뮤니티 가이드에서 권장하듯 라이브러리 GitHub 버전을 설치하세요(pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git).

Ollama로 GLM-4.7-Flash를 실행하려면?

Ollama는 GGUF 모델 다운로드/실행을 간편하게 해주는 사용자 친화적 로컬 런타임입니다. Ollama 라이브러리 페이지에는 GLM-4.7-Flash의 공식 항목이 제공됩니다.

사용 시점: 최소한의 운영으로 Mac/Windows/Linux에서 가장 간단하게 로컬 실행하고, CLI·Python·로컬 REST API로 모델에 빠르게 접근하고 싶을 때.

사전 점검

Ollama(데스크톱/로컬 런타임)를 설치하세요. glm-4.7-flash의 Ollama 라이브러리 페이지에는 사용 예시가 있으며, 일부 모델 빌드는 Ollama 0.14.3 이상(게시 시점 기준 사전 릴리스)을 요구합니다. Ollama 버전을 확인하세요.

단계

  1. Ollama 설치(운영체제별 공식 설치 가이드 따르기)
  2. 모델 가져오기(Ollama가 패키지된 빌드를 가져옵니다):
ollama pull glm-4.7-flash
  1. 대화형 세션 실행:
ollama run glm-4.7-flash
# 또는 REST 엔드포인트 사용:
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 사용(Python 예시):
from ollama import chat

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

고급 서버 사용

# 앱에서 접근 가능한 Ollama 서버 실행(예시)
ollama serve --model zai-org/GLM-4.7-Flash --port 11434

참고 및 팁

  • Ollama의 GLM-4.7-Flash는 Ollama 0.14.3 또는 유사 버전이 필요합니다.
  • Ollama는 형식 처리(GGUF 등)를 자동화하여, 소비자용 GPU에서 양자화 빌드 실행을 단순화합니다.
  • Ollama는 로컬 REST API를 제공하므로 로컬 앱 통합에 유용합니다.

llama.cpp / GGUF 및 Flash Attention으로 실행하려면?

이 하이브리드 경로는 최대한의 제어, 저수준 옵션, 단일 GPU 기반의 최소 런타임을 원하는 사용자에게 적합합니다. 커뮤니티는 GGUF 양자화 아티팩트(Q4_K, Q8_0 등)와 FlashAttention 및 MoE/DeepSeek 게이팅을 활성화해 올바른 출력과 높은 속도를 내는 llama.cpp의 소규모 브랜치를 제공합니다.

필요 요소

  • 양자화된 GGUF 모델 블롭(Hugging Face 또는 기타 커뮤니티 허브에서 다운로드 가능). 예: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF
  • GLM-4.7/Flash Attention 지원 패치를 포함한 커뮤니티 브랜치의 llama.cpp(필수 변경이 추가된 커뮤니티 브랜치가 있음). 커뮤니티 게시물에서 참조되는 예시 브랜치: am17an/llama.cpp의 glm_4.7_headsize

빌드 및 실행 예시(Linux)

# 1. GLM-4.7 / flash-attention 패치가 포함된 llama.cpp 브랜치 클론
git clone --branch glm_4.7_headsize https://github.com/am17an/llama.cpp.git
cd llama.cpp
make

# 2. GGUF 다운로드(예시는 Hugging Face 사용)
#    huggingface_hub 또는 hf_transfer 사용 가능
python -c "from huggingface_hub import hf_hub_download; hf_hub_download('ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF','GLM-4.7-Flash.gguf')"

# 3. flash attention 및 적절한 override 플래그로 실행(커뮤니티 권장)
./main -m GLM-4.7-Flash.gguf --override-kv deepseek2.expert_gating_func=int:2 \
  --ctx 32768 \
  --threads 8 \
  --n_predict 512

참고 및 팁: GLM-4.7-Flash는 MoE이므로, 일부 런타임에서는 게이팅/전문가 라우팅에 대한 특별한 처리가 필요합니다(override 플래그의 이유). 모델 실행 시 환각이나 손상된 출력이 보이면 최신 커뮤니티 브랜치를 확인하세요.

GLM-4.7-Flash에 가장 적합한 설정과 프롬프트는?

권장 설정

  • 기본 샘플링(일반): temperature: 1.0, top-p: 0.95, 용도에 맞게 큰 max_new_tokens — 모델 카드에 멀티턴/에이전틱 평가용 기본값과 특수 설정이 기재되어 있습니다. 결정적 코딩 실행에는 낮은 temperature(0–0.7)가 일반적입니다.
  • Thinking / 보존된 추론: 복잡한 에이전틱 또는 다단계 추론 과제의 경우, 문서화된 모델의 “thinking”/보존 추론 모드를 활성화하세요(Z.AI가 thinking 플래그와 파싱 유틸리티 제공).
  • 추측(decoding) 및 성능: 서버 스택에서는 추측 디코딩(vLLM)과 EAGLE 스타일 전략(SGLang)을 권장합니다. 지연을 줄이면서 품질을 유지할 수 있습니다.

코딩 작업을 위한 프롬프트 팁

  • 명확한 지시 사용: 예) "당신은 전문 소프트웨어 엔지니어입니다. 코드만 제공하세요." 그다음 테스트 예시를 제시.
  • 제약 포함(언어 버전, 린터, 엣지 케이스 등).
  • 유지보수를 위해 단위 테스트와 간단한 설명을 요청.
  • 다단계 작업에서는 해당 모드가 가능하다면 "생각한 다음 행동하라(think then act)"고 지시하세요. 단계 순서 정리와 더 안전한 도구 호출에 도움이 됩니다.

문제 해결, 제약 및 운영 고려사항

일반적인 문제 & 대응

  • 메모리 오류/OOM: 더 작은 양자화 변형(q4/q8)을 선택하거나 llama.cpp GGUF 양자화 런타임으로 전환하세요. Ollama와 LM Studio는 더 작은 변형과 메모리 요구사항을 안내합니다.
  • 고온도/“thinking” 모드에서 느린 응답: temperature를 낮추거나 추측 디코딩을 사용하고, “thinking” 장황함을 줄여 속도를 높이세요. Ollama에서는 일부 사용자가 재시작 후 처리량 변화 보고 — 리소스 사용량을 모니터링하세요. 커뮤니티 코멘트에 따르면 “thinking” 지속 시간은 temperature에 민감합니다.
  • API vs 로컬 동등성: 클라우드/호스팅 GLM-4.7 실행은 추가 최적화나 다른 양자화 아티팩트를 사용할 수 있습니다. 대표 프롬프트로 로컬 테스트를 수행해 동등성을 검증하세요.

보안 및 거버넌스

관대한 라이선스라 하더라도, 모델 출력을 신뢰하지 말고 프로덕션 경로에 투입하기 전 표준 콘텐츠 필터링과 안전 점검을 적용하세요(특히 자동 실행될 코드의 경우). 생성된 스크립트는 샌드박싱하고, 생성 코드에는 CI 검사 등을 수행하세요.

결론

GLM-4.7-Flash의 출시로 오픈 웨이트 AI는 중요한 성숙 단계에 도달했습니다. 그동안 사용자는 속도(충분히 똑똑하진 않은 7B 모델)와 지능(느리고 비싼 70B 모델) 사이에서 선택해야 했습니다. GLM-4.7-Flash는 이 격차를 효과적으로 메웁니다.

더 나은 GLM-4.7을 더 좋은 가격으로 원한다면, CometAPI가 최선의 선택입니다.

개발자는 CometAPI를 통해 GLM-4.7 API에 접근할 수 있으며, 최신 모델은 기사 게시 시점을 기준으로 나열됩니다. 시작하려면 Playground에서 모델 기능을 탐색하고, 자세한 지침은 API 가이드를 참조하세요. 접근 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. CometAPI는 통합을 돕기 위해 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공합니다.

CometAPI로 ChatGPT 모델에 접근하고, 지금 시작해 보세요!

Ready to Go?→ Sign up for GLM-4.7 today !

더 보기

하나의 API로 500개 이상의 모델

최대 20% 할인