Hoe gebruik je GLM-4.7-Flash lokaal?

GLM-4.7-Flash is een lichtgewicht, high-performance 30B A3B MoE-lid van de GLM-4.7-familie, ontworpen voor lokale en voordelige deployment voor codering, agent-workflows en algemene redenering. Je kunt het lokaal op drie praktische manieren draaien: (1) via Ollama (eenvoudig, beheerde lokale runtime), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (GPU-first serverdeployment), of (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU/edge-vriendelijk).

Wat is GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash is de nieuwste toevoeging aan de General Language Model (GLM)-familie, ontwikkeld door Zhipu AI. Het is de lichtgewicht, op snelheid geoptimaliseerde “broer” van het vlaggenschipmodel GLM-4.7. Terwijl het vlaggenschipmodel zich richt op grootschalige redeneringstaken in de cloud, is de “Flash”-variant specifiek ontworpen voor snelheid, kostenefficiëntie en lokale inzetbaarheid, zonder noemenswaardige prestatie-inkomsten in kerngebieden zoals codering en logica.

De architectuur: 30B-A3B MoE

Het bepalende technische kenmerk van GLM-4.7-Flash is de 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE)-architectuur.

• Totaal aantal parameters: ~30 miljard.
• Actieve parameters: ~3 miljard.

In traditionele “dichte” modellen wordt elke parameter geactiveerd voor elk token dat wordt gegenereerd, wat enorme rekenkracht kost. In tegenstelling daarmee activeert GLM-4.7-Flash slechts een kleine subset van experts (ongeveer 3 miljard parameters) per token.

Dit stelt het model in staat een enorme hoeveelheid kennis op te slaan (vergelijkbaar met een dicht 30B-model), terwijl de inferentiesnelheid en latentie behouden blijven zoals bij een veel kleiner 3B-model.

Deze architectuur is het sleutelgeheim achter het vermogen om op consumentenharde­ware te draaien en tegelijkertijd grotere dichte modellen op benchmarks te overtreffen.

Contextvenster en modaliteit

Het model heeft een indrukwekkend contextvenster van 200.000 tokens (200k), waarmee het volledige coderepositories, lange technische documentatie of uitgebreide chatgeschiedenissen in één prompt kan verwerken. Het is primair een text-in, text-out model, maar is uitgebreid fijn-afgesteld voor instructie­opvolging en complexe agent-workflows.

---

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash is niet zomaar “weer een open model”; het introduceert verschillende gespecialiseerde functies die specifiek gericht zijn op de developercommunity.

1. “Denkmodus” (Systeem-2-redeneren)

Een van de meest geprezen features is het geïntegreerde “denkproces”. Geïnspireerd door de redeneerketens van modellen zoals OpenAI’s o1, kan GLM-4.7-Flash worden geïnstrueerd om eerst te “denken” voordat het antwoordt.

• Analyse van het verzoek: het breekt de prompt op om de kernintentie te begrijpen.
• Brainstormen & plannen: het schetst potentiële oplossingen of code-structuren.
• Zelfcorrectie: als tijdens de interne monoloog een logisch mankement wordt gedetecteerd, corrigeert het model zichzelf voordat het het eindresultaat genereert.
• Definitieve output: het presenteert de gepolijste oplossing.
  Deze mogelijkheid maakt het uitzonderlijk sterk in het debuggen van complexe code, het oplossen van wiskundige bewijzen en het afhandelen van meerstaps-logicapuzzels, waar kleinere modellen doorgaans hallucineren.

2. State-of-the-art codeercapaciteiten

Benchmarks uitgebracht door Zhipu AI en geverifieerd door onafhankelijke derden geven aan dat GLM-4.7-Flash in specifieke coderingstaken beter presteert dan concurrenten zoals Qwen-2.5-Coder-32B en DeepSeek-V3-Lite. Het blinkt uit in:

• Code-aanvulling: het voorspellen van de volgende reg(els) code met hoge nauwkeurigheid.
• Refactoring: legacycode herschrijven naar moderne standaarden.
• Testgeneratie: automatisch unittests schrijven voor gegeven functies.

3. Agent-workflowoptimalisatie

Het model is fijn-afgesteld om te functioneren als “back-endbrein” voor AI-agents. Het ondersteunt native Function Calling (toolgebruik), waardoor het betrouwbaar databases kan raadplegen, Python-scripts kan uitvoeren of het web kan browsen als de juiste tools zijn aangesloten. Dankzij de hoge doorvoer (tokens per seconde) is het ideaal voor agent-loops waarin latentie zich snel kan opstapelen.

Hardwarecompatibiliteit

Door zijn MoE-karakter is GLM-4.7-Flash opmerkelijk vergevingsgezind voor hardware.

• Minimale VRAM (4-bit quant): ~16 GB (Uitvoerbaar op RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• Aanbevolen VRAM (BF16): ~64 GB (Voor volledige precisie, vereist A6000 of Mac Studio Ultra).
• Ondersteuning voor Apple Silicon: Sterk geoptimaliseerd voor Metal (MLX), met 60–80 tokens per seconde op M3 Max-chips.

---

Hoe verhoudt GLM-4.7-Flash zich tot concurrenten?

Om de waardepropositie van GLM-4.7-Flash te begrijpen, moeten we het vergelijken met de bestaande leiders in de lokale LLM-ruimte: de Qwen-serie en de Llama-serie.

De conclusie: GLM-4.7-Flash biedt de “sweet spot”.

Het is aanzienlijk sneller dan Qwen-2.5-32B doordat het minder actieve parameters heeft, maar het evenaart of overtreft het in coderingstaken dankzij het grote totale aantal parameters en gespecialiseerde training. Voor gebruikers met GPU’s met 24 GB VRAM (zoals de RTX 3090/4090) is GLM-4.7-Flash waarschijnlijk het model met de beste prijs-prestatieverhouding dat vandaag beschikbaar is.

Hoe installeer en gebruik je GLM-4.7-Flash lokaal (3 manieren)

Hieronder staan drie praktische, geteste benaderingen om GLM-4.7-Flash lokaal te draaien. Elke aanpak bevat copy-paste-commando’s en korte uitleg, zodat je de workflow kunt kiezen die bij je hardware en doelen past.

De drie behandelde benaderingen:

1. vLLM — productieklare inferentieserver met GPU-scheduling en batching. Ideaal voor multi-user- of API-opstellingen.
2. Ollama — eenvoudige lokale modelmanager/runtime (goed voor snelle experimenten en desktopgebruikers). Let op: enkele releases vereisen een pre-releaseversie van Ollama.
3. llama.cpp / GGUF met Flash Attention — community-gedreven, minimaal, snel pad voor gequantiseerde GGUF-modellen (werkt goed voor single-GPU en lage latentie). Dit vereist vaak speciale branches voor flash-attention-ondersteuning.

API-gebruik

Voor wie geen infrastructuur wil beheren, biedt CometAPI een GLM-4.7 API.

Waarom de GLM-4.7 API in CometAPI gebruiken? Het biedt aanzienlijk betere prestaties dan GLM-4.7 flash, en CometAPI is ook goedkoper dan Zhipu’s huidige GLM-4.7 API. Waarom de GLM-4.7 API in CometAPI gebruiken? Het biedt aanzienlijk betere prestaties dan GLM-4.7-flash, en CometAPI is momenteel goedkoper dan Zhipu’s GLM-4.7 API. Als je een balans tussen prestaties en prijs wilt, is CometAPI de beste keuze.

• Inputtokens: $0.44/M.
• Outputtokens: $1.78/M.

Hoe voer ik GLM-4.7-Flash uit met vLLM?

Het best voor: productiedeployment, hoge doorvoer, serveromgevingen.
vLLM is een high-performance bibliotheek die PagedAttention gebruikt om de inferentiesnelheid te maximaliseren. Dit is de aanbevolen manier om het model te serveren als je een app of agent bouwt.

Stap 1: vLLM installeren

Je hebt een Linux-omgeving met CUDA-ondersteuning nodig (WSL2 werkt op Windows).

bash
pip install vllm

Stap 2: Het model serveren

Start de server en wijs naar de Hugging Face-repository. Dit downloadt automatisch de gewichten (zorg dat je huggingface-cli login is ingesteld indien vereist, al is GLM meestal publiek).

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: Als je meerdere GPU’s hebt, verhoog dan --tensor-parallel-size.

Stap 3: Verbinden via OpenAI SDK

Omdat vLLM een OpenAI-compatibel eindpunt biedt, kun je het gemakkelijk in bestaande codebases gebruiken.

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)

Opmerkingen en tips

• De flags --tensor-parallel-size en speculative-config zijn voorbeelden die communitygidsen aanbevelen om de doorvoer voor MoE-modellen te optimaliseren. Pas aan op basis van aantal GPU’s en geheugen.
• vLLM vereist vaak de main-branches van transformers/vLLM voor de nieuwste modeltemplates; als je fouten ziet, installeer dan de GitHub-versies van libraries (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) zoals communitygidsen adviseren.

Hoe voer ik GLM-4.7-Flash uit met Ollama?

Ollama is een gebruiksvriendelijke lokale runtime die het downloaden en draaien van GGUF-modellen eenvoudig maakt. De bibliotheekpagina van Ollama biedt een officiële entry voor GLM-4.7-Flash.

Wanneer te gebruiken: je wilt het eenvoudigste pad om lokaal op Mac/Windows/Linux te draaien met minimale ops-werkzaamheden en snel toegang tot het model via CLI, Python of een lokale REST API.

Voorafcontrole

Installeer Ollama (desktop/lokale runtime). De bibliotheekpagina van Ollama voor glm-4.7-flash bevat gebruiksvoorbeelden; deze vermeldt dat sommige modelbuilds Ollama 0.14.3 of later vereisen (pre-release ten tijde van publicatie). Controleer je Ollama-versie.

Stappen

1. Installeer Ollama (volg de officiële download-/installatie-instructies voor je OS).
2. Trek het model binnen (Ollama haalt de verpakte build op):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Start een interactieve sessie:

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. Gebruik de Ollama SDK’s (Python-voorbeeld):

from ollama import chat

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

Geavanceerd servergebruik

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

Opmerkingen en tips

• GLM-4.7-Flash op Ollama vereist Ollama 0.14.3 of vergelijkbaar.
• Ollama automatiseert de formatafhandeling (GGUF etc.), wat het draaien van gequantiseerde builds op consumentengpu’s vereenvoudigt.
• Ollama stelt een lokale REST API beschikbaar, handig voor integratie met lokale apps.

Hoe voer ik GLM-4.7-Flash uit met llama.cpp / GGUF en Flash Attention?

Dit hybride pad is ideaal voor gebruikers die maximale controle, low-level opties of een single-GPU minimale runtime willen. De community heeft GGUF-gequantiseerde artifacts geproduceerd (Q4_K, Q8_0 etc.) en kleine branches van llama.cpp die FlashAttention en MoE/deepseek-gating mogelijk maken voor correcte outputs en hoge snelheid.

Wat je nodig hebt

• Een gequantiseerd GGUF-modelbestand (te downloaden via Hugging Face of andere communityhubs). Voorbeeld: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp met communitybranch die GLM-4.7/Flash-attention-ondersteuning bevat (er zijn communitybranches die de noodzakelijke wijzigingen toevoegen). Voorbeeldbranch genoemd in communityposts: am17an/llama.cpp met glm_4.7_headsize.

Voorbeeld: bouwen en uitvoeren (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

Opmerkingen en tips: Omdat GLM-4.7-Flash een MoE is, hebben sommige runtimes speciale afhandeling van gating/expert routing nodig (vandaar de override-flags). Als je hallucinaties of corrupte output ziet, controleer dan op een bijgewerkte communitybranch.

Welke configuratie en prompts werken het best met GLM-4.7-Flash?

Aanbevolen instellingen

• Standaard sampling (algemeen): temperature: 1.0, top-p: 0.95, hoge max_new_tokens afhankelijk van het gebruik — de modelkaart vermeldt defaults en speciale instellingen voor multi-turn-/agent-evaluaties. Voor deterministische coderuns is een lagere temperatuur (0–0,7) gebruikelijk.
• Denken/behouden redenering: schakel voor complexe agent- of meerstapsredeneringstaken de “thinking”-/behouden-redeneringsmodus van het model in zoals gedocumenteerd (Z.AI levert thinking-flags en parsehulpmiddelen).
• Speculatieve decodering & performance: in serverstacks worden speculatieve decodering (vLLM) en EAGLE-achtige strategieën (SGLang) aanbevolen om latentie te verlagen met behoud van kwaliteit.

Prompt-engineeringtips voor programmeertaken

• Gebruik expliciete instructies: begin met “You are an expert software engineer. Provide code only.” gevolgd door een testvoorbeeld.
• Neem beperkingen op (taalversie, linters, edge-cases).
• Vraag om unittests en een korte uitleg voor onderhoudbaarheid.
• Instrueer bij meerstapstaken het model om “think then act” toe te passen indien beschikbaar; dit helpt bij stapordening en veiligere toolcalls.

Probleemoplossing, beperkingen en operationele overwegingen

Veelvoorkomende problemen & oplossingen

• Geheugenfouten / OOM: kies een kleinere gequantiseerde variant (q4/q8) of stap over op llama.cpp GGUF-gequantiseerde runtime. Ollama en LM Studio vermelden kleinere varianten en hun geheugengebruik.
• Trage reacties bij hoge temperatuur/“thinking”-modus: verlaag de temperature of gebruik speculatieve decodering / verlaag de “thinking”-spraakzaamheid om antwoorden te versnellen; in Ollama melden sommige gebruikers doorvoerwijzigingen na herstart — monitor het middelengebruik. Communitycommentaar vermeldt gevoeligheid voor temperatuur op “thinking”-duur.
• API vs lokaal pariteit: cloud/gehoste GLM-4.7-runs kunnen extra optimalisaties of andere gequantiseerde artifacts hebben; test lokaal met representatieve prompts om pariteit te valideren.

Beveiliging en governance

Zelfs met permissieve licenties, behandel modeloutputs als onbetrouwbaar en pas standaard contentfiltering en veiligheidscontroles toe als de outputs productie­paden voeden (vooral voor code die automatisch wordt uitgevoerd). Gebruik sandboxing voor gegenereerde scripts en CI-checks voor gegenereerde code.

Conclusie

De release van GLM-4.7-Flash markeert een belangrijk volwassenheidspunt voor open-weight AI. Lange tijd moesten gebruikers kiezen tussen snelheid (7B-modellen die niet erg slim waren) en intelligentie (70B-modellen die traag en duur waren om te draaien). GLM-4.7-Flash overbrugt deze kloof effectief.

Als je een betere GLM-4.7 wilt en ook een betere prijs, dan is CometAPI de beste keuze.

Developers kunnen toegang krijgen tot de GLM-4.7 API via CometAPI; de nieuwste modellen worden vermeld op de datum van publicatie. Begin met het verkennen van de mogelijkheden van het model in de Playground en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat je bent ingelogd bij CometAPI en een API-sleutel hebt verkregen voordat je toegang vraagt. CometAPI biedt een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om je te helpen integreren.

Gebruik CometAPI om chatgpt-modellen te benaderen, begin met winkelen!

Klaar om te beginnen?→ Meld je vandaag nog aan voor GLM-4.7 !