Como usar o GLM-4.7-Flash localmente?

GLM-4.7-Flash é um membro MoE 30B A3B leve e de alto desempenho da família GLM-4.7, projetado para viabilizar implantação local e de baixo custo para codificação, fluxos de trabalho agentic e raciocínio geral. Você pode executá-lo localmente de três maneiras práticas: (1) via Ollama (runtime local fácil e gerenciado), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (implantação de servidor com foco em GPU) ou (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (amigável a CPU/borda).

O que é o GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash é a adição mais recente à família General Language Model (GLM) desenvolvida pela Zhipu AI. Ele atua como o “irmão” leve e otimizado para velocidade do modelo principal GLM-4.7. Enquanto o modelo principal mira tarefas de raciocínio em escala massiva na nuvem, a variante “Flash” é projetada especificamente para velocidade, relação custo-benefício e capacidade de implantação local sem sacrificar desempenho significativo em domínios centrais como codificação e lógica.

A Arquitetura: 30B-A3B MoE

A característica técnica definidora do GLM-4.7-Flash é sua arquitetura 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE).

• Parâmetros totais: ~30 bilhões.
• Parâmetros ativos: ~3 bilhões.

Em modelos “densos” tradicionais, todos os parâmetros são ativados para cada token gerado, o que consome uma enorme quantidade de poder computacional. Em contraste, o GLM-4.7-Flash ativa apenas um pequeno subconjunto de experts (cerca de 3 bilhões de parâmetros) para qualquer token.

Isso permite ao modelo armazenar uma grande quantidade de conhecimento (comparável a um modelo denso de 30B), mantendo a velocidade de inferência e a latência de um modelo muito menor de 3B.

Essa arquitetura é o segredo por trás de sua capacidade de rodar em hardware de consumidor enquanto supera modelos densos maiores em benchmarks.

Janela de Contexto e Modalidade

O modelo possui uma impressionante janela de contexto de 200.000 tokens (200k), permitindo ingerir repositórios de código inteiros, documentação técnica extensa ou históricos de chat longos em um único prompt. É um modelo de entrada de texto e saída de texto, principalmente, mas foi extensivamente afinado para seguir instruções e fluxos de trabalho agentic complexos.

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Quais são os principais recursos do GLM-4.7-Flash?

GLM-4.7-Flash não é “apenas mais um modelo aberto”; ele introduz vários recursos especializados que atendem especificamente à comunidade de desenvolvedores.

1. “Thinking Mode” (Raciocínio de Sistema 2)

Um dos recursos mais destacados é o “Thinking Process” integrado. Inspirado nas cadeias de raciocínio vistas em modelos como o o1 da OpenAI, o GLM-4.7-Flash pode ser instruído a “pensar” antes de responder.

• Análise da solicitação: primeiro decompõe o prompt do usuário para entender a intenção central.
• Brainstorm e planejamento: delineia soluções potenciais ou estruturas de código.
• Autocorreção: se detectar uma falha lógica durante seu monólogo interno, corrige-se antes de gerar a saída final.
• Saída final: apresenta a solução polida.
  Essa capacidade o torna excepcionalmente forte para depurar código complexo, resolver provas matemáticas e lidar com quebra-cabeças lógicos de múltiplas etapas, onde modelos menores geralmente alucinam.

2. Capacidades de codificação de última geração

Benchmarks divulgados pela Zhipu AI e verificados por terceiros independentes indicam que o GLM-4.7-Flash supera concorrentes como Qwen-2.5-Coder-32B e DeepSeek-V3-Lite em tarefas específicas de codificação. Ele se destaca em:

• Conclusão de código: prever as próximas linhas de código com alta precisão.
• Refatoração: reescrever código legado para padrões modernos.
• Geração de testes: escrever automaticamente testes unitários para funções fornecidas.

3. Otimização para fluxos de trabalho agentic

O modelo foi afinado para atuar como “cérebro de backend” para agentes de IA. Ele oferece suporte nativo a Function Calling (uso de ferramentas), permitindo consultar bancos de dados com confiabilidade, executar scripts Python ou navegar na web se conectado às ferramentas apropriadas. Sua alta taxa de transferência (tokens por segundo) o torna ideal para loops de agentes, onde a latência pode se acumular rapidamente.

Compatibilidade de hardware

Por sua natureza MoE, o GLM-4.7-Flash é surpreendentemente tolerante quanto a hardware.

• VRAM mínima (quantização 4-bit): ~16 GB (executável em RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• VRAM recomendada (BF16): ~64 GB (para precisão total, requer A6000 ou Mac Studio Ultra).
• Suporte a Apple Silicon: altamente otimizado para Metal (MLX), alcançando 60–80 tokens por segundo em chips M3 Max.

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Como o GLM-4.7-Flash se compara aos concorrentes?

Para entender a proposta de valor do GLM-4.7-Flash, precisamos compará-lo aos líderes existentes no espaço de LLMs locais: a série Qwen e a série Llama.

O veredito: o GLM-4.7-Flash oferece o “ponto ideal”.

Ele é significativamente mais rápido que o Qwen-2.5-32B por ter menos parâmetros ativos, e ainda assim iguala ou supera em tarefas de codificação graças à grande contagem total de parâmetros e ao treinamento especializado. Para usuários com GPUs de 24 GB de VRAM (como a RTX 3090/4090), o GLM-4.7-Flash é, provavelmente, o melhor modelo em relação custo-benefício disponível hoje.

Como instalar e usar o GLM-4.7-Flash localmente (3 maneiras)

A seguir, três abordagens práticas e testadas para rodar o GLM-4.7-Flash localmente. Cada abordagem é apresentada com comandos para copiar e colar e breves explicações, para que você escolha o fluxo de trabalho que se ajusta ao seu hardware e objetivos.

As três abordagens cobertas:

1. vLLM — servidor de inferência pronto para produção com agendamento e batching em GPU. Ótimo para setups multiusuário ou estilo API.
2. Ollama — gerenciador/runtime local simples (bom para experimentos rápidos e usuários de desktop). Observação: alguns releases exigem uma versão prévia do Ollama.
3. llama.cpp / GGUF com Flash Attention — caminho mínimo, rápido e dirigido pela comunidade para modelos GGUF quantizados (funciona bem para GPU única e baixa latência). Frequentemente requer branches especiais para suporte a flash attention.

Uso de API

Para quem prefere não gerenciar infraestrutura, a CometAPI oferece uma API do GLM-4.7.

Por que usar a API do GLM-4.7 na CometAPI? Ela oferece desempenho significativamente melhor do que o GLM-4.7 flash, e a CometAPI também é mais barata do que a API atual do GLM-4.7 da Zhipu. Por que usar a API do GLM-4.7 na CometAPI? Ela oferece desempenho significativamente melhor do que o GLM-4.7-flash, e atualmente a CometAPI é mais barata do que a API GLM-4.7 da Zhipu. Se você quer um equilíbrio entre desempenho e preço, a CometAPI é a melhor escolha.

• Tokens de entrada: $0,44/M.
• Tokens de saída: $1,78/M.

Como executo o GLM-4.7-Flash usando vLLM?

Melhor para: implantação em produção, alta taxa de transferência, ambientes de servidor.
vLLM é uma biblioteca de alto desempenho que usa PagedAttention para maximizar a velocidade de inferência. Esta é a maneira recomendada de servir o modelo se você estiver construindo um app ou agente.

Etapa 1: Instale o vLLM

Você precisa de um ambiente Linux com suporte a CUDA (WSL2 funciona no Windows).

bash
pip install vllm

Etapa 2: Sirva o modelo

Execute o servidor apontando para o repositório do Hugging Face. Isso fará o download automático dos pesos (garanta que você tenha o login huggingface-cli configurado, se necessário, embora GLM geralmente seja público).

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

Dica: se você tiver várias GPUs, aumente --tensor-parallel-size.

Etapa 3: Conecte via OpenAI SDK

Como o vLLM fornece um endpoint compatível com OpenAI, você pode integrá-lo facilmente em bases de código existentes.

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)

Notas e dicas

• As flags --tensor-parallel-size e speculative-config são exemplos recomendados por guias da comunidade para otimizar throughput em modelos MoE. Ajuste com base na contagem de GPUs e memória.
• vLLM frequentemente requer as branches principais de transformers/vLLM para os templates de modelo mais novos; se você vir erros, instale as versões do GitHub das bibliotecas (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git), como guias da comunidade aconselham.

Como executo o GLM-4.7-Flash com Ollama?

Ollama é um runtime local amigável que facilita o download e a execução de modelos GGUF. A página da biblioteca do Ollama fornece uma entrada oficial para o GLM-4.7-Flash.

Quando usar: você quer o caminho mais simples para rodar localmente em Mac/Windows/Linux com esforço operacional mínimo e acesso rápido ao modelo via CLI, Python ou uma API REST local.

Pré-checagem

Instale o Ollama (runtime local/desktop). A página da biblioteca do Ollama para glm-4.7-flash inclui exemplos de uso; ela observa que algumas compilações do modelo exigem o Ollama 0.14.3 ou posterior (pré-release na data da publicação). Verifique a versão do Ollama.

Passos

1. Instale o Ollama (siga as instruções oficiais de download/instalação para seu SO).
2. Faça o pull do modelo (o Ollama buscará a compilação empacotada):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Rode uma sessão interativa:

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. Use os SDKs do Ollama (exemplo em 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 avançado de servidor

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

Notas e dicas

• GLM-4.7-Flash no Ollama requer Ollama 0.14.3 ou semelhante.
• O Ollama automatiza o manuseio de formatos (GGUF etc.), o que simplifica a execução de builds quantizados em GPUs de consumidor.
• O Ollama expõe uma API REST local, útil para integração com apps locais.

Como executo o GLM-4.7-Flash com llama.cpp / GGUF e Flash Attention?

Esse caminho híbrido é ótimo para usuários que desejam controle máximo, opções de baixo nível ou um runtime mínimo de GPU única. A comunidade produziu artefatos GGUF quantizados (Q4_K, Q8_0 etc.) e pequenos branches do llama.cpp que habilitam FlashAttention e MoE / deepseek gating para saídas corretas e alta velocidade.

O que você precisa

• Um blob de modelo GGUF quantizado (disponível no Hugging Face ou outros hubs da comunidade). Exemplo: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp com branch da comunidade que inclua suporte a GLM-4.7/Flash attention (há branches da comunidade que adicionam as alterações necessárias). Branch de exemplo referenciada em posts da comunidade: am17an/llama.cpp com glm_4.7_headsize.

Exemplo de build e execução (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

Notas e dicas: como o GLM-4.7-Flash é MoE, alguns runtimes precisam de tratamento especial de gating/roteamento de experts (daí as flags de override). Se você executar o modelo e vir saídas alucinadas ou corrompidas, verifique um branch atualizado da comunidade.

Quais configurações e prompts funcionam melhor com o GLM-4.7-Flash?

Configurações recomendadas

• Amostragem padrão (geral): temperature: 1.0, top-p: 0.95, max_new_tokens grande conforme o uso — o model card lista padrões e configurações especiais para avaliações multi-turn/agentic. Para execuções determinísticas de código, é comum uma temperatura menor (0–0,7).
• Pensamento / raciocínio preservado: para tarefas agentic complexas ou de múltiplas etapas, habilite o “modo de pensamento”/raciocínio preservado do modelo conforme documentado (a Z.AI fornece flags e utilitários de parsing).
• Decodificação especulativa e desempenho: em stacks de servidor, decodificação especulativa (vLLM) e estratégias estilo EAGLE (SGLang) são recomendadas para reduzir latência mantendo a qualidade.

Dicas de engenharia de prompts para tarefas de codificação

• Use instruções explícitas: comece com “Você é um engenheiro de software especialista. Forneça apenas código.” seguido de um exemplo de teste.
• Inclua restrições (versão da linguagem, linters, casos extremos).
• Peça testes unitários e uma breve explicação para manutenção.
• Para tarefas em múltiplas etapas, instrua o modelo a “pensar e depois agir” se esse modo estiver disponível; isso ajuda na ordenação dos passos e em chamadas de ferramenta mais seguras.

Solução de problemas, restrições e considerações operacionais

Problemas comuns e mitigação

• Erros de memória / OOM: selecione uma variante quantizada menor (q4/q8) ou migre para o runtime GGUF quantizado do llama.cpp. Ollama e LM Studio listam variantes menores e seus footprints de memória.
• Respostas lentas em alta temperatura/modo “thinking”: reduza a temperature ou use decodificação especulativa / reduza a verbosidade do “thinking” para acelerar as respostas; no Ollama alguns usuários relatam mudanças de throughput após reinicializações — monitore o uso de recursos. Comentários da comunidade apontam sensibilidade à temperatura na duração do “thinking”.
• Paridade API vs local: execuções GLM-4.7 em nuvem/hospedadas podem ter otimizações adicionais ou artefatos quantizados diferentes; teste localmente com prompts representativos para validar a paridade.

Segurança e governança

Mesmo com licença permissiva, trate as saídas do modelo como não confiáveis e aplique filtros de conteúdo e verificações de segurança padrão se as saídas alimentarem caminhos de produção (especialmente para código que será executado automaticamente). Use sandbox para scripts gerados e checks de CI para código gerado.

Conclusão

O lançamento do GLM-4.7-Flash marca um ponto de maturidade significativo para IA de pesos abertos. Por muito tempo, os usuários tiveram que escolher entre velocidade (modelos 7B que não eram muito inteligentes) e inteligência (modelos 70B que eram lentos e caros de executar). O GLM-4.7-Flash preenche essa lacuna de forma eficaz.

Se você quer um GLM-4.7 melhor e também quer um preço melhor, então a CometAPI é a melhor escolha.

Os desenvolvedores podem acessar a API do GLM-4.7 por meio da CometAPI; os modelos mais recentes listados estão atualizados até a data de publicação do artigo. Para começar, explore os recursos do modelo no Playground e consulte o guia da API para instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de ter feito login na CometAPI e obtido a chave de API. A CometAPI oferece um preço muito inferior ao oficial para ajudar na sua integração.

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