วิธีใช้งาน GLM-4.7-Flash แบบโลคัลทำอย่างไร?

GLM-4.7-Flash คือสมาชิก MoE แบบ A3B ขนาด 30B ที่มีน้ำหนักเบาและประสิทธิภาพสูงในตระกูล GLM-4.7 ออกแบบมาเพื่อการดีพลอยในเครื่องและต้นทุนต่ำสำหรับงานเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ และการให้เหตุผลทั่วไป คุณสามารถรันในเครื่องได้ 3 วิธีที่ใช้งานได้จริง: (1) ผ่าน Ollama (รันไทม์โลคอลแบบจัดการ ใช้งานง่าย), (2) ผ่าน Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (ดีพลอยเซิร์ฟเวอร์เน้น GPU), หรือ (3) ผ่าน GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (เป็นมิตรกับ CPU/อุปกรณ์ปลายทาง)

GLM-4.7-Flash คืออะไร?

GLM-4.7-Flash เป็นสมาชิกใหม่ล่าสุดของตระกูล General Language Model (GLM) ที่พัฒนาโดย Zhipu AI ทำหน้าที่เป็นรุ่นพี่น้องที่ปรับแต่งด้านความเร็วของรุ่นเรือธง GLM-4.7 ขณะที่รุ่นเรือธงมุ่งเป้าไปที่งานให้เหตุผลขนาดใหญ่บนคลาวด์ รุ่น “Flash” ถูกออกแบบมาเฉพาะเพื่อความเร็ว ความคุ้มค่า และความสะดวกในการดีพลอยแบบโลคอล โดยแทบไม่สูญเสียประสิทธิภาพในโดเมนหลักอย่างการเขียนโค้ดและตรรกะ

สถาปัตยกรรม: 30B-A3B MoE

ลักษณะทางเทคนิครูปแบบที่โดดเด่นของ GLM-4.7-Flash คือสถาปัตยกรรมแบบ 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE)

• พารามิเตอร์รวม: ประมาณ 30 พันล้าน
• พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงต่อโทเคน: ประมาณ 3 พันล้าน

ในโมเดลแบบ “dense” ดั้งเดิม ทุกพารามิเตอร์จะถูกใช้งานสำหรับทุกโทเคนที่ถูกสร้าง ซึ่งใช้พลังประมวลผลมหาศาล ตรงกันข้าม GLM-4.7-Flash จะเปิดใช้งานเพียงบางส่วนของ “experts” (ราว 3 พันล้านพารามิเตอร์) ต่อโทเคน

สิ่งนี้ทำให้โมเดลสามารถเก็บความรู้จำนวนมาก (เทียบได้กับโมเดล dense ขนาด 30B) ขณะเดียวกันก็รักษาความเร็วและเวลาแฝงในระดับของโมเดลขนาดเล็กประมาณ 3B

สถาปัตยกรรมนี้คือกุญแจสำคัญที่ทำให้รันบนฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคได้ พร้อมทำผลงานเหนือกว่าโมเดล dense ที่ใหญ่กว่าในการทดสอบมาตรฐานต่างๆ

หน้าต่างบริบทและโหมดการใช้งาน

โมเดลมีหน้าต่างบริบทที่โดดเด่นถึง 200,000 โทเคน (200k) ช่วยให้กลืนข้อมูลทั้งรีโพซิทอรีโค้ด เอกสารเทคนิคยาวๆ หรือประวัติแชทยืดยาวได้ในพรอมป์ตเดียว เป็นโมเดลแบบรับข้อความเข้า-ส่งข้อความออกเป็นหลัก แต่ผ่านการปรับแต่งอย่างเข้มข้นเพื่อการทำตามคำสั่งและเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์ที่ซับซ้อน

---

คุณสมบัติเด่นของ GLM-4.7-Flash มีอะไรบ้าง?

GLM-4.7-Flash ไม่ใช่แค่ “โมเดลเปิดอีกตัว” แต่มาพร้อมคุณสมบัติเฉพาะที่ตอบโจทย์นักพัฒนาโดยตรง

1. “โหมดคิด” (System 2 Reasoning)

หนึ่งในคุณสมบัติที่ถูกพูดถึงมากคือ “กระบวนการคิด” แบบบูรณาการ ได้แรงบันดาลใจจากห่วงโซ่เหตุผลของโมเดลอย่าง o1 ของ OpenAI โดย GLM-4.7-Flash สามารถถูกสั่งให้ “คิด” ก่อนตอบ

• วิเคราะห์คำขอ: แยกย่อยพรอมป์ตของผู้ใช้เพื่อเข้าใจเจตนาหลัก
• ระดมความคิดและวางแผน: ร่างแนวทางแก้ปัญหาหรือโครงสร้างโค้ด
• แก้ไขตัวเอง: หากตรวจพบข้อบกพร่องเชิงตรรกะระหว่างการคิดภายใน จะปรับแก้ก่อนสร้างคำตอบสุดท้าย
• เอาต์พุตสุดท้าย: นำเสนอคำตอบที่ขัดเกลาแล้ว
  ความสามารถนี้ทำให้โดดเด่นเป็นพิเศษในการดีบักโค้ดที่ซับซ้อน แก้ปัญหาเชิงคณิตศาสตร์ และจัดการปริศนาตรรกะหลายขั้นตอนที่โมเดลขนาดเล็กมักเกิดอาการหลอน

2. ความสามารถด้านการเขียนโค้ดระดับแนวหน้า

ผลทดสอบจาก Zhipu AI และการยืนยันโดยบุคคลที่สามชี้ว่า GLM-4.7-Flash ทำผลงานได้เหนือคู่แข่งอย่าง Qwen-2.5-Coder-32B และ DeepSeek-V3-Lite ในงานโค้ดบางประเภท โดดเด่นใน:

• การเติมโค้ด (Code Completion): คาดเดาบรรทัดถัดไปได้อย่างแม่นยำ
• การรีแฟกเตอร์: เขียนโค้ดเก่าให้เป็นมาตรฐานสมัยใหม่
• การสร้างเทสท์: เขียนยูนิตเทสท์สำหรับฟังก์ชันที่ให้มาโดยอัตโนมัติ

3. การปรับให้เหมาะกับเวิร์กโฟลว์เชิงเอเจนต์

โมเดลถูกฟाइनจูนให้ทำงานเป็น “สมองฝั่งแบ็กเอนด์” ของเอเจนต์ AI รองรับ Function Calling (การใช้เครื่องมือ) ตามค่าเริ่มต้น ทำให้สอบถามฐานข้อมูล รันสคริปต์ Python หรือท่องเว็บได้ หากเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่เหมาะสม อัตราการประมวลผลโทเคนต่อวินาทีที่สูงทำให้เหมาะกับลูปของเอเจนต์ที่เวลาแฝงสะสมได้รวดเร็ว

ความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์

ด้วยธรรมชาติแบบ MoE, GLM-4.7-Flash จึง “ใจดี” ต่อฮาร์ดแวร์อย่างน่าประหลาดใจ

• VRAM ขั้นต่ำ (4-bit quant): ประมาณ 16 GB (รันได้บน RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max)
• VRAM ที่แนะนำ (BF16): ประมาณ 64 GB (ความแม่นยำเต็ม ต้องใช้ A6000 หรือ Mac Studio Ultra)
• รองรับ Apple Silicon: ปรับให้เหมาะกับ Metal (MLX) อย่างมาก ทำความเร็วได้ 60-80 โทเคนต่อวินาทีบนชิป M3 Max

---

GLM-4.7-Flash เทียบกับคู่แข่งอย่างไร?

เพื่อเข้าใจคุณค่า เราต้องเทียบกับผู้นำในวงการ LLM แบบรันโลคอล: ตระกูล Qwen และ Llama

ข้อสรุป: GLM-4.7-Flash อยู่ใน “จุดลงตัว”

มีความเร็วเหนือกว่า Qwen-2.5-32B อย่างมากเพราะจำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงน้อยกว่า แต่ให้ผลงานเทียบเท่าหรือดีกว่าในงานโค้ด ด้วยจำนวนพารามิเตอร์รวมมหาศาลและการฝึกเฉพาะด้าน สำหรับผู้ใช้ที่มีการ์ดจอ VRAM 24GB (เช่น RTX 3090/4090) GLM-4.7-Flash ถือเป็นโมเดลที่ “คุ้มค่าที่สุด” ในตอนนี้

วิธีติดตั้งและใช้งาน GLM-4.7-Flash ในเครื่อง (3 วิธี)

ต่อไปนี้คือ 3 วิธีที่ใช้งานได้จริงและผ่านการทดสอบในการรัน GLM-4.7-Flash ในเครื่อง แต่ละวิธีมีคำสั่งพร้อมวางและคำอธิบายสั้นๆ เพื่อให้คุณเลือกเวิร์กโฟลว์ให้เหมาะกับฮาร์ดแวร์และเป้าหมายของคุณ

สามแนวทางที่ครอบคลุม:

1. vLLM — เซิร์ฟเวอร์อินเฟอเรนซ์เกรดโปรดักชัน มีการจัดสรร GPU และ batching เหมาะสำหรับหลายผู้ใช้หรือการใช้งานแบบ API
2. Ollama — รันไทม์โมเดลโลคอลใช้งานง่าย (ดีสำหรับทดลองเร็วและผู้ใช้เดสก์ท็อป) หมายเหตุ: บางรุ่นต้องใช้ Ollama เวอร์ชัน pre-release
3. llama.cpp / GGUF with Flash Attention — เส้นทางชุมชน แบบมินิมอล รวดเร็ว สำหรับโมเดล GGUF แบบ quantized (เหมาะกับ GPU เดียวและความหน่วงต่ำ) มักต้องใช้สาขาพิเศษเพื่อรองรับ flash attention

การใช้งานผ่าน API

สำหรับผู้ที่ไม่อยากจัดการโครงสร้างพื้นฐาน CometAPI มี API ของ GLM-4.7 ให้ใช้

ทำไมต้องใช้ GLM-4.7 API ใน CometAPI? ให้ประสิทธิภาพดีกว่า GLM-4.7 flash อย่างเห็นได้ชัด และ CometAPI ยังมีราคาถูกกว่าบริการ GLM-4.7 ปัจจุบันของ Zhipu ทำไมต้องใช้ GLM-4.7 API ใน CometAPI? ให้ประสิทธิภาพดีกว่า GLM-4.7-flash อย่างชัดเจน และตอนนี้ CometAPI มีราคาถูกกว่า GLM-4.7 API ของ Zhipu หากต้องการสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและราคา CometAPI เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

• โทเคนขาเข้า: $0.44/M
• โทเคนขาออก: $1.78/M

ฉันจะรัน GLM-4.7-Flash ด้วย vLLM ได้อย่างไร?

เหมาะสำหรับ: ดีพลอยโปรดักชัน อัตราผ่านสูง สภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์
vLLM เป็นไลบรารีประสิทธิภาพสูงที่ใช้ PagedAttention เพื่อเร่งความเร็วอินเฟอเรนซ์ นี่คือวิธีที่แนะนำหากคุณกำลังสร้างแอปหรือเอเจนต์

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง vLLM

ต้องใช้สภาพแวดล้อม Linux ที่รองรับ CUDA (WSL2 บน Windows ก็ใช้ได้)

bash
pip install vllm

ขั้นตอนที่ 2: เปิดให้บริการโมเดล

รันเซิร์ฟเวอร์โดยชี้ไปยังรีโพซิทอรีบน Hugging Face ระบบจะดาวน์โหลดเวทให้อัตโนมัติ (ตรวจสอบให้แน่ใจว่าตั้งค่า huggingface-cli login แล้วหากจำเป็น แม้โดยปกติ GLM จะเป็นสาธารณะ)

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

ทิป: หากมีหลาย GPU ให้เพิ่มค่า --tensor-parallel-size.

ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมต่อผ่าน OpenAI SDK

เนื่องจาก vLLM ให้เอ็นด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณจึงแทรกเข้าโค้ดเบสที่มีอยู่ได้ง่าย

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)

บันทึกและทิป

• แฟล็ก --tensor-parallel-size และ speculative-config เป็นตัวอย่างที่ชุมชนแนะนำเพื่อเพิ่ม throughput สำหรับโมเดล MoE ปรับตามจำนวน GPU และหน่วยความจำ
• vLLM มักต้องใช้สาขาหลักของ transformers/vLLM เพื่อรองรับเทมเพลตโมเดลล่าสุด หากพบข้อผิดพลาด ให้ติดตั้งไลบรารีเวอร์ชัน GitHub (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) ตามคำแนะนำชุมชน

ฉันจะรัน GLM-4.7-Flash ด้วย Ollama ได้อย่างไร?

Ollama เป็นรันไทม์โลคอลที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ ช่วยให้ดาวน์โหลดและรันโมเดล GGUF ได้อย่างตรงไปตรงมา หน้าไลบรารีของ Ollama มีรายการทางการสำหรับ GLM-4.7-Flash

ควรใช้เมื่อใด: เมื่อคุณต้องการเส้นทางที่ง่ายที่สุดในการรันบน Mac/Windows/Linux โดยงานโอเปอเรชันน้อย และเข้าถึงโมเดลผ่าน CLI, Python หรือ REST API โลคอลได้อย่างรวดเร็ว

ตรวจสอบก่อนเริ่ม

ติดตั้ง Ollama (รันไทม์เดสก์ท็อป/โลคอล) หน้าไลบรารีของ Ollama สำหรับ glm-4.7-flash มีตัวอย่างการใช้งาน และระบุว่าบางบิลด์ต้องใช้ Ollama 0.14.3 หรือใหม่กว่า (ขณะเผยแพร่ยังเป็น pre-release) ตรวจสอบเวอร์ชัน Ollama ให้เรียบร้อย

ขั้นตอน

1. ติดตั้ง Ollama (ทำตามคำแนะนำการดาวน์โหลด/ติดตั้งอย่างเป็นทางการตามระบบปฏิบัติการของคุณ)
2. ดึงโมเดล (Ollama จะดาวน์โหลดบิลด์ที่แพ็กเกจไว้ให้)

ollama pull glm-4.7-flash

1. รันเซสชันแบบโต้ตอบ:

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. ใช้ Ollama SDKs (ตัวอย่าง 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)

การใช้งานเซิร์ฟเวอร์ขั้นสูง

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

บันทึกและทิป

• GLM-4.7-Flash บน Ollama ต้องใช้ Ollama 0.14.3 หรือใกล้เคียง
• Ollama จัดการฟอร์แมต (เช่น GGUF) ให้โดยอัตโนมัติ ทำให้ง่ายต่อการรันบิลด์แบบ quantized บน GPU สำหรับผู้ใช้ทั่วไป
• Ollama มี REST API โลคอล เหมาะสำหรับผนวกกับแอปโลคอล

ฉันจะรัน GLM-4.7-Flash ด้วย llama.cpp / GGUF และ Flash Attention ได้อย่างไร?

เส้นทางผสมนี้เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการการควบคุมสูง ตัวเลือกระดับล่าง หรือรันไทม์แบบมินิมอลบน GPU เดียว ชุมชนได้สร้างอาร์ติแฟกต์ GGUF แบบ quantized (Q4_K, Q8_0 เป็นต้น) และสาขาย่อยของ llama.cpp เพื่อเปิดใช้ FlashAttention และการจัดการ MoE/deepseek gating เพื่อให้ได้เอาต์พุตถูกต้องและความเร็วสูง

สิ่งที่คุณต้องมี

• ไฟล์โมเดล GGUF แบบ quantized (ดาวน์โหลดได้จาก Hugging Face หรือศูนย์ชุมชนอื่น) ตัวอย่าง: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF
• llama.cpp พร้อมสาขาชุมชนที่รองรับ GLM-4.7/Flash attention (มีสาขาชุมชนที่เพิ่มส่วนเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น) ตัวอย่างสาขาที่มีการอ้างอิงในโพสต์ชุมชน: am17an/llama.cpp พร้อม glm_4.7_headsize

ตัวอย่างการคอมไพล์และรัน (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

บันทึกและทิป: เนื่องจาก GLM-4.7-Flash เป็น MoE รันไทม์บางตัวจึงต้องการการจัดการพิเศษของ gating/expert routing (จึงมีแฟล็ก override) หากรันแล้วพบเอาต์พุตเพี้ยนหรือหลอน ให้ตรวจดูสาขาชุมชนล่าสุด

การตั้งค่าและพรอมป์ตแบบใดเหมาะกับ GLM-4.7-Flash ที่สุด?

การตั้งค่าที่แนะนำ

• Sampling เริ่มต้น (ทั่วไป): temperature: 1.0, top-p: 0.95, ตั้งค่า max_new_tokens ให้มากพอแล้วแต่กรณี — การ์ดโมเดลมักระบุค่าเริ่มต้นและการตั้งค่าพิเศษสำหรับการประเมินแบบหลายรอบ/เชิงเอเจนต์ สำหรับงานโค้ดแบบกำหนดผลซ้ำได้ นิยมลด temperature (0–0.7)
• โหมดคิด / การรักษาการให้เหตุผล: สำหรับงานเชิงเอเจนต์หรือหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน ให้เปิด “โหมดคิด”/preserved reasoning ตามเอกสาร (Z.AI มีแฟล็กและเครื่องมือ parse)
• Speculative decoding และประสิทธิภาพ: ในสแตกเซิร์ฟเวอร์ แนะนำ speculative decoding (vLLM) และกลยุทธ์สไตล์ EAGLE (SGLang) เพื่อลด latency โดยคงคุณภาพ

ทิปด้านการออกแบบพรอมป์ตสำหรับงานโค้ด

• ใช้คำสั่งชัดเจน: เริ่มด้วย “You are an expert software engineer. Provide code only.” แล้วใส่ตัวอย่างเทสท์
• ระบุข้อจำกัด (เวอร์ชันภาษา, linters, เคสขอบ)
• ขอให้สร้างยูนิตเทสท์และคำอธิบายสั้นๆ เพื่อความดูแลง่าย
• สำหรับงานหลายขั้นตอน สั่งให้โมเดล “คิดก่อนแล้วค่อยลงมือ” หากมีโหมดนี้ จะช่วยเรื่องลำดับขั้นและการเรียกเครื่องมืออย่างปลอดภัย

การแก้ปัญหา ข้อจำกัด และประเด็นเชิงปฏิบัติการ

ปัญหาทั่วไปและแนวทางบรรเทา

• หน่วยความจำไม่พอ / OOM: เลือกตัวแปรแบบ quantized ที่เล็กลง (q4/q8) หรือย้ายไปใช้รันไทม์ GGUF ของ llama.cpp ที่เป็น quantized Ollama และ LM Studio มีตัวแปรเล็กพร้อมระบุการใช้หน่วยความจำ
• ตอบช้าขณะใช้ temperature สูง/“โหมดคิด”: ลด temperature หรือใช้ speculative decoding/ลดความยาวการ “คิด” เพื่อเร่งความเร็ว บน Ollama ผู้ใช้บางรายพบว่า throughput เปลี่ยนหลังรีสตาร์ท — เฝ้าดูการใช้ทรัพยากรไว้ ชุมชนระบุว่าโหมด “คิด” ไวต่อค่า temperature
• ความต่างระหว่าง API กับโลคอล: การรัน GLM-4.7 บนคลาวด์/โฮสต์อาจมีการปรับแต่งเพิ่มหรืออาร์ติแฟกต์ quantized ต่างกัน ทดสอบโลคอลด้วยพรอมป์ตที่เป็นตัวแทนเพื่อยืนยันความใกล้เคียง

ความปลอดภัยและธรรมาภิบาล

แม้จะมีไลเซนส์ที่ผ่อนปรน ควรถือว่าเอาต์พุตของโมเดลไม่ปลอดภัยโดยกำเนิด และใช้การกรองเนื้อหา/ตรวจสอบความปลอดภัยตามมาตรฐาน หากเอาต์พุตถูกนำไปใช้ในเส้นทางโปรดักชัน (โดยเฉพาะโค้ดที่ถูกรันอัตโนมัติ) ใช้ sandbox สำหรับสคริปต์ที่สร้าง และใช้ CI เพื่อตรวจโค้ดที่สร้างขึ้น

สรุป

การเปิดตัว GLM-4.7-Flash เป็นหมุดหมายความ成熟สำหรับ AI แบบเปิดเวท มาอย่างยาวนานที่ผู้ใช้ต้องเลือกระหว่าง ความเร็ว (โมเดล 7B ที่ไม่ค่อยฉลาด) กับ ความฉลาด (โมเดล 70B ที่ช้าและแพงในการรัน) GLM-4.7-Flash เชื่อมช่องว่างนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณต้องการ GLM-4.7 ที่ดีกว่า และต้องการราคาที่ดีกว่า CometAPI คือทางเลือกที่ดีที่สุด

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง GLM-4.7 API ผ่าน CometAPI รายการโมเดลล่าสุดจะอ้างอิง ณ วันที่เผยแพร่บทความ เริ่มต้นได้โดยสำรวจความสามารถของโมเดลใน Playground และดู คู่มือ API เพื่อทำตามขั้นตอนละเอียด ก่อนใช้งาน โปรดล็อกอิน CometAPI และขอรับคีย์ API CometAPI มีราคาต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณอินทิเกรตได้สะดวก

ใช้ CometAPI เพื่อเข้าถึงโมเดล chatgpt แล้วเริ่มช้อปได้เลย!

พร้อมลุยหรือยัง?→ ลงทะเบียนใช้ GLM-4.7 วันนี้!