Kort svar: GLM-4.7-Flash er en sky-/API-variant hos ZhipuAI. Uten tilgang til de faktiske vektfilene kan den ikke kjøres lokalt. For lokal kjøring bruk en åpen GLM-variant (f.eks. ChatGLM3-6B eller GLM-4-9B(-Chat) hvis du har lisens/tilgang til vektene), eller tjen modellen via en lokal OpenAI-kompatibel server. Slik gjør du det lokalt (anbefalte alternativer) A) Transformers (Python, enkel lokal kjøring) - Forutsetninger: NVIDIA-GPU anbefales; CPU fungerer men er treg. - Installer: pip install torch transformers accelerate sentencepiece - Eksempel (bytt ut model_id med vektene du har tilgang til, f.eks. "THUDM/chatglm3-6b" eller en GLM-4-9B-chat-variant): from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch model_id = "THUDM/chatglm3-6b" # ev. "THUDM/glm-4-9b-chat" hvis du har tilgang tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True ).eval() prompt = "Forklar kvantisering kort." inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.7, do_sample=True) print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True)) - Lite VRAM? Bruk 4-bit kvantisering: pip install bitsandbytes from transformers import BitsAndBytesConfig bnb = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=bnb, device_map="auto", trust_remote_code=True).eval() B) vLLM (lokal server, OpenAI-kompatibel API) - Forutsetninger: GPU anbefales for høy gjennomstrømning. - Installer: pip install vllm transformers sentencepiece - Start server (eksempel med ChatGLM3-6B; erstatt med din GLM-4-x-modell hvis tilgjengelig): vllm serve THUDM/chatglm3-6b --trust-remote-code --port 8000 - Kall lokalt API (chat/completions): POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions { "model": "THUDM/chatglm3-6b", "messages": [{"role": "user", "content": "Hvordan bruke modellen lokalt?"}], "max_tokens": 256, "temperature": 0.7 } C) Ytelsestips for “Flash”-lignende hastighet - Bruk FP16 på GPU, aktiver paged attention (vLLM), og øk batch/throughput hvis du server flere forespørsler. - Kvantiser til 4-bit for å passe på mindre VRAM, på bekostning av noe kvalitet. - Juster max_new_tokens, temperature og topp-p for raskere svar. Maskinvare-estimat (tommelregel) - 6B-klasse (ChatGLM3-6B): ~12 GB VRAM i FP16; 4-bit kan passe i 6–8 GB. - 9B-klasse (GLM-4-9B): ~18 GB VRAM i FP16; 4-bit typisk 6–10 GB (avhengig av implementasjon). Viktig merknad - GLM-4.7-Flash i seg selv er normalt ikke tilgjengelig som nedlastbare vekter. For lokal bruk må du enten: 1) Ha lisens/aksess til de spesifikke GLM-4.7-Flash-vektene, eller 2) Bruke åpne/tilgjengelige GLM-varianter (f.eks. ChatGLM3-6B eller GLM-4-9B(-Chat)) og kjøre dem som vist over.

GLM-4.7-Flash er et lettvekts, høytytende 30B A3B MoE-medlem av GLM-4.7-familien, designet for å muliggjøre lokal og rimelig utrulling for koding, agent-baserte arbeidsflyter og generell resonnering. Du kan kjøre den lokalt på tre praktiske måter: (1) via Ollama (enkel, administrert lokal kjøretid), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (GPU-først serverutrulling), eller (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU/edge-vennlig).

Hva er GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash er det nyeste tilskuddet til General Language Model (GLM)-familien utviklet av Zhipu AI. Den fungerer som det lettvekts, hastighetsoptimaliserte søskenet til flaggskipet GLM-4.7. Mens flaggskipmodellen er rettet mot storskala resonneringsoppgaver i skyen, er «Flash»-varianten konstruert spesielt for hastighet, kostnadseffektivitet og lokal utrulling uten å ofre vesentlig ytelse i kjernedomener som koding og logikk.

Arkitekturen: 30B-A3B MoE

Den definerende tekniske egenskapen ved GLM-4.7-Flash er dens 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur.

• Totalt antall parametere: ~30 milliarder.
• Aktive parametere: ~3 milliarder.

I tradisjonelle «tette» modeller aktiveres hver eneste parameter for hvert generert token, noe som forbruker enorme mengder beregningskraft. I kontrast aktiverer GLM-4.7-Flash bare et lite delsett av eksperter (omtrent 3 milliarder parametere) for hvert token.

Dette gjør at modellen kan lagre en enorm mengde kunnskap (sammenlignbar med en tett 30B-modell) samtidig som den opprettholder inferenshastigheten og latensen til en mye mindre 3B-modell.

Denne arkitekturen er nøkkelen bak evnen til å kjøre på forbrukerhardware og likevel slå større tette modeller i tester.

Kontekstvindu og modalitet

Modellen har et imponerende kontekstvindu på 200 000 tokens (200k), som gjør at den kan ta inn hele kodebaser, lange tekniske dokumentasjoner eller omfattende chatthistorikk i én prompt. Det er primært en tekst-inn, tekst-ut-modell, men den er omfattende finjustert for instruksjonsfølging og komplekse agent-baserte arbeidsflyter.

---

Hva er nøkkelfunksjonene i GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash er ikke bare «enda en åpen modell»; den introduserer flere spesialiserte funksjoner som spesielt retter seg mot utviklere.

1. «Tenkemodus» (System 2-resonnering)

En av de mest omtalte funksjonene er den integrerte «tankeprosessen». Inspirert av resonneringskjeder sett i modeller som OpenAIs o1, kan GLM-4.7-Flash instrueres til å «tenke» før den svarer.

• Forespørselsanalyse: Den bryter først ned brukerens prompt for å forstå kjerneintensjonen.
• Idémyldring og planlegging: Den skisserer mulige løsninger eller kodestrukturer.
• Egenkorreksjon: Oppdager den en logisk feil i sin interne monolog, korrigerer den seg selv før endelig svar.
• Endelig utdata: Den presenterer den polerte løsningen.
  Denne kapasiteten gjør den usedvanlig sterk til å feilsøke kompleks kode, løse matematiske bevis og håndtere logikkoppgaver i flere steg der mindre modeller typisk hallusinerer.

2. Kodeevner i toppsjiktet

Benchmark-resultater publisert av Zhipu AI og verifisert av uavhengige tredjeparter indikerer at GLM-4.7-Flash overgår konkurrenter som Qwen-2.5-Coder-32B og DeepSeek-V3-Lite i spesifikke kodeoppgaver. Den utmerker seg i:

• Kodefullføring: Predikerer de neste linjene med høy nøyaktighet.
• Refaktorering: Skriver om legacy-kode til moderne standarder.
• Testgenerering: Skriver automatisk enhetstester for gitte funksjoner.

3. Optimalisering for agent-baserte arbeidsflyter

Modellen er finjustert til å fungere som en «backend-hjerne» for AI-agenter. Den støtter Function Calling (verktøybruk) innebygd, slik at den pålitelig kan slå opp i databaser, kjøre Python-skript eller bla på nettet dersom riktige verktøy er koblet til. Den høye gjennomstrømningen (tokens per sekund) gjør den ideell for agent-løkker der latens raskt kan hope seg opp.

Maskinvarekompatibilitet

På grunn av MoE-arkitekturen er GLM-4.7-Flash overraskende tilgivende mot maskinvaren.

• Minimum VRAM (4-bit kvantisering): ~16 GB (kjørbar på RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• Anbefalt VRAM (BF16): ~64 GB (for full presisjon, krever A6000 eller Mac Studio Ultra).
• Støtte for Apple Silicon: Høyt optimalisert for Metal (MLX), oppnår 60–80 tokens per sekund på M3 Max-brikker.

---

Hvordan sammenlignes GLM-4.7-Flash med konkurrenter?

For å forstå verdiforslaget til GLM-4.7-Flash må vi sammenligne den med dagens ledere i lokal-LLM-landskapet: Qwen-serien og Llama-serien.

Konklusjon: GLM-4.7-Flash tilbyr «sweet spot».

Den er betydelig raskere enn Qwen-2.5-32B fordi den har færre aktive parametere, men den matcher eller overgår den i kodeoppgaver takket være det store totale parameterantallet og spesialisert trening. For brukere med GPU-er med 24 GB VRAM (som RTX 3090/4090) er GLM-4.7-Flash sannsynligvis modellen som gir best valuta for pengene i dag.

Hvordan installere og bruke GLM-4.7-Flash lokalt (3 måter)

Nedenfor er tre praktiske, utprøvde tilnærminger for å kjøre GLM-4.7-Flash lokalt. Hver tilnærming presenteres med kommandoer som kan kopieres/klistrers og korte forklaringer slik at du kan velge arbeidsflyten som passer maskinvaren og målene dine.

De tre tilnærmingene som dekkes:

1. vLLM — produksjonsklar inferensserver med GPU-planlegging og batching. Flott for flerbruker- eller API-oppsett.
2. Ollama — enkel lokal modellmanager/kjøretid (bra for raske eksperimenter og skrivebordsbrukere). Merk at noen utgivelser krever en førutgivelsesversjon av Ollama.
3. llama.cpp / GGUF med Flash Attention — community-drevet, minimal, rask vei for kvantiserte GGUF-modeller (fungerer godt for enkelt-GPU og lav latens). Dette krever ofte spesielle grener for flash attention-støtte.

API-bruk

For dem som ikke vil administrere infrastruktur, tilbyr CometAPI et GLM-4.7-API.

Hvorfor bruke GLM-4.7 API i CometAPI? Det gir betydelig bedre ytelse enn GLM-4.7 flash, og CometAPI er også rimeligere enn Zhipus nåværende GLM-4.7-API. Hvorfor bruke GLM-4.7-API-et i CometAPI? Det gir betydelig bedre ytelse enn GLM-4.7-flash, og CometAPI er for øyeblikket billigere enn Zhipus GLM-4.7-API. Hvis du ønsker en balanse mellom ytelse og pris, er CometAPI det beste valget.

• Inndata-tokens: $0.44/M.
• Utdata-tokens: $1.78/M.

Hvordan kjører jeg GLM-4.7-Flash med vLLM?

Best for: Produksjonsutrulling, høy gjennomstrømning, servermiljøer.
vLLM er et høyytelsesbibliotek som bruker PagedAttention for å maksimere inferenshastighet. Dette er den anbefalte måten å serve modellen på hvis du bygger en app eller agent.

Trinn 1: Installer vLLM

Du trenger et Linux-miljø med CUDA-støtte (WSL2 fungerer på Windows).

bash
pip install vllm

Trinn 2: Kjør modellen som en tjeneste

Start serveren og pek til Hugging Face-repositoriet. Dette laster automatisk ned vektene (sørg for at du har huggingface-cli-innlogging konfigurert ved behov, selv om GLM vanligvis er offentlig).

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

Tips: Hvis du har flere GPU-er, øk --tensor-parallel-size.

Trinn 3: Koble til via OpenAI SDK

Siden vLLM tilbyr et OpenAI-kompatibelt endepunkt, kan du enkelt bruke det i eksisterende kodebaser.

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)

Notater og tips

• Flaggenes --tensor-parallel-size og speculative-config er eksempler som community-guider anbefaler for å optimalisere gjennomstrømning for MoE-modeller. Juster basert på antall GPU-er og minne.
• vLLM krever ofte hovedgrenene av transformers/vLLM for de nyeste modellmalene; hvis du ser feil, installer GitHub-versjonene av bibliotekene (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) slik community-guider anbefaler.

Hvordan kjører jeg GLM-4.7-Flash med Ollama?

Ollama er en brukervennlig lokal kjøretid som gjør det enkelt å laste ned og kjøre GGUF-modeller. Ollamas biblioteksider har en offisiell oppføring for GLM-4.7-Flash.

Når bruke dette: når du vil ha den enkleste veien til lokal kjøring på Mac/Windows/Linux med minimal drift og rask tilgang til modellen via CLI, Python eller et lokalt REST-API.

Forhåndssjekk

Installer Ollama (skrivebord/lokal kjøretid). Ollamas biblioteksiden for glm-4.7-flash inkluderer eksempler; den nevner at enkelte modelbygg krever Ollama 0.14.3 eller senere (førutgivelse på publiseringstidspunktet). Verifiser Ollamas versjon.

Trinn

1. Installer Ollama (følg de offisielle instruksjonene for ditt OS).
2. Hent modellen (Ollama vil laste ned den pakkede byggen):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Kjør en interaktiv økt:

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. Bruk Ollama-SDK-er (Python-eksempel):

from ollama import chat

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

Avansert serverbruk

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

Notater og tips

• GLM-4.7-Flash på Ollama krever Ollama 0.14.3 eller lignende.
• Ollama automatiserer formatbehandling (GGUF osv.), som forenkler kjøring av kvantiserte bygninger på forbruker-GPU-er.
• Ollama eksponerer et lokalt REST-API, nyttig for integrasjon med lokale apper.

Hvordan kjører jeg GLM-4.7-Flash med llama.cpp / GGUF og Flash Attention?

Denne hybride veien er flott for brukere som ønsker maksimal kontroll, lavnivåalternativer eller en minimal kjøretid på én GPU. Communityet har produsert kvantiserte GGUF-artifakter (Q4_K, Q8_0 osv.) og små grener av llama.cpp som aktiverer FlashAttention og MoE/deepseek-gating for korrekte utdata og høy hastighet.

Hva du trenger

• En kvantisert GGUF-modellfil (nedlastbar fra Hugging Face eller andre community-hubber). Eksempel: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp med community-branch som inkluderer GLM-4.7/Flash attention-støtte (det finnes community-grener som legger til nødvendige endringer). Eksempelgren referert i community-innlegg: am17an/llama.cpp med glm_4.7_headsize.

Bygg og kjør-eksempel (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

Notater og tips: Fordi GLM-4.7-Flash er MoE, trenger noen kjøretider spesiell håndtering av gating/ekspertruting (derav override-flaggene). Hvis du kjører modellen og ser hallusinerte eller korrupte utdata, se etter en oppdatert community-gren.

Hvilke konfigurasjoner og prompt fungerer best med GLM-4.7-Flash?

Anbefalte innstillinger

• Standard sampling (generelt): temperature: 1.0, top-p: 0.95, stor max_new_tokens avhengig av bruk — model card lister standarder og spesialinnstillinger for multi-turn/agent-evalueringer. For deterministiske kodekjøringer er lavere temperatur (0–0,7) vanlig.
• Tenkemodus / bevart resonnering: For komplekse agent- eller flertrinnsresonneringsoppgaver, aktiver modellens «thinking»/bevart resonneringsmodus som dokumentert (Z.AI tilbyr thinking-flagg og parserverktøy).
• Spekulativ dekoding og ytelse: I serverstakker anbefales spekulativ dekoding (vLLM) og EAGLE-lignende strategier (SGLang) for å redusere latens og samtidig bevare kvalitet.

Prompt-teknikker for kodeoppgaver

• Bruk eksplisitte instruksjoner: start med «Du er en ekspert programvareingeniør. Gi kun kode.» og deretter et testeksempel.
• Inkluder begrensninger (språkversjon, linters, edge cases).
• Be om enhetstester og en kort forklaring for vedlikeholdbarhet.
• For flerstegsoppgaver, instruer modellen til å «tenke før den handler» hvis den modusen er tilgjengelig; det hjelper med stegrekkefølge og tryggere verktøykall.

Feilsøking, begrensninger og driftsmessige hensyn

Vanlige problemer og tiltak

• Minnefeil / OOM: velg en mindre kvantisert variant (q4/q8) eller gå til llama.cpp GGUF-kvantisert kjøretid. Ollama og LM Studio lister mindre varianter og deres minnefotavtrykk.
• Trege svar ved høy temperatur/«tenkemodus»: senk temperature eller bruk spekulativ dekoding / lavere «thinking»-verbalitet for å øke hastigheten; i Ollama rapporterer noen brukere gjennomstrømningsendringer etter omstart — overvåk ressursbruk. Community-kommentarer påpeker følsomhet for temperatur for «thinking»-varighet.
• API vs lokal paritet: sky/hostede GLM-4.7-kjøringer kan ha ekstra optimaliseringer eller andre kvantiserte artifakter; test lokalt mot representative prompt for å validere paritet.

Sikkerhet og styring

Selv med permisiv lisensiering bør modellutdata behandles som ubetrodde, og standard innholdsfiltrering og sikkerhetssjekker bør anvendes hvis utdata går inn i produksjonsløp (spesielt for kode som skal kjøres automatisk). Bruk sandkasse for genererte skript og CI-sjekker for generert kode.

Konklusjon

Utgivelsen av GLM-4.7-Flash markerer et betydelig modningspunkt for åpne vekter i KI. I lang tid måtte brukere velge mellom hastighet (7B-modeller som ikke var særlig smarte) og intelligens (70B-modeller som var trege og dyre å kjøre). GLM-4.7-Flash bygger effektivt bro over dette gapet.

Hvis du vil ha en bedre GLM-4.7 og også en bedre pris, er CometAPI det beste valget.

Utviklere kan få tilgang til GLM-4.7 API via CometAPI, de nyeste modellene som er oppført er per artikkelens publiseringsdato. For å komme i gang, utforsk modellens kapabiliteter i Playground og se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, sørg for at du har logget inn på CometAPI og mottatt API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med integrasjonen.

Bruk CometAPI for å få tilgang til chatgpt-modeller, begynn å handle!

Klar til å gå?→ Registrer deg for GLM-4.7 i dag!