GLM-4.7-Flash yerel olarak nasıl kullanılır?

GLM-4.7-Flash, GLM-4.7 ailesinin, kodlama, aracı iş akışları ve genel muhakeme için yerel ve düşük maliyetli dağıtımı mümkün kılmak üzere tasarlanmış hafif, yüksek performanslı 30B A3B MoE üyesidir. Yerelde üç pratik yolla çalıştırabilirsiniz: (1) Ollama üzerinden (kolay, yönetilen yerel çalışma zamanı), (2) Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang üzerinden (GPU-öncelikli sunucu dağıtımı) veya (3) GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU/edge dostu).

GLM-4.7-Flash nedir?

GLM-4.7-Flash, Zhipu AI tarafından geliştirilen Genel Dil Modeli (GLM) ailesinin en yeni üyesidir. Amiral gemisi GLM-4.7 modelinin hafif, hız odaklı kardeşi olarak hizmet eder. Amiral gemisi model bulutta devasa ölçekli akıl yürütme görevlerini hedeflerken, “Flash” varyantı özellikle hız, maliyet etkinliği ve yerelde dağıtılabilirlik için tasarlanmıştır; kodlama ve mantık gibi çekirdek alanlarda kayda değer bir performans feda etmeden.

Mimari: 30B-A3B MoE

GLM-4.7-Flash’ın belirleyici teknik özelliği 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE) mimarisidir.

• Toplam Parametre: ~30 Milyar.
• Aktif Parametre: ~3 Milyar.

Geleneksel “yoğun” (dense) modellerde, üretilen her bir token için tüm parametreler etkinleştirilir; bu da muazzam hesaplama gücü tüketir. Buna karşın, GLM-4.7-Flash herhangi bir token için yalnızca küçük bir uzman alt kümesini (yaklaşık 3 milyar parametre) etkinleştirir.

Bu, modele geniş bir bilgi birikimini (30B yoğun modele kıyasla) depolama olanağı verirken, çıkarım hızını ve gecikmesini çok daha küçük bir 3B model düzeyinde tutar.

Bu mimari, tüketici donanımında çalışabilmesini ve kıyaslamalarda daha büyük yoğun modelleri geride bırakabilmesini sağlayan temel sırdır.

Bağlam Penceresi ve Modalite

Model, tek bir istemde tüm kod depolarını, uzun teknik dokümantasyonu veya kapsamlı sohbet geçmişlerini almasına imkan tanıyan etkileyici bir 200.000 token (200k) bağlam penceresine sahiptir. Esasen metin-girdi, metin-çıktı bir modeldir, ancak yönerge takibi ve karmaşık aracı iş akışları için kapsamlı şekilde ince ayar yapılmıştır.

---

GLM-4.7-Flash’in temel özellikleri nelerdir?

GLM-4.7-Flash sadece “bir başka açık model” değildir; özellikle geliştirici topluluğuna hitap eden birkaç uzmanlaşmış özellik sunar.

1. “Düşünme Modu” (Sistem 2 Akıl Yürütme)

En çok öne çıkan özelliklerden biri entegre “Düşünme Süreci”dir. OpenAI’nin o1 modelinde görülen muhakeme zincirlerinden esinlenen GLM-4.7-Flash, cevap vermeden önce “düşünmesi” için yönlendirilebilir.

• İstek Analizi: Önce kullanıcının istemini bölümlere ayırarak temel niyeti anlar.
• Beyin Fırtınası ve Planlama: Olası çözümleri veya kod yapılarını taslaklar.
• Öz-Düzeltme: İçsel monolog sırasında mantıksal bir kusur tespit ederse, nihai çıktıyı üretmeden önce kendini düzeltir.
• Nihai Çıktı: Cilalanmış çözümü sunar.
  Bu yetenek, karmaşık kodları hata ayıklamada, matematiksel ispatları çözmede ve daha küçük modellerin genellikle halüsinasyon gördüğü çok adımlı mantık bulmacalarını ele almada olağanüstü güçlü kılar.

2. En ileri düzey kodlama yetenekleri

Zhipu AI tarafından yayınlanan ve bağımsız üçüncü taraflarca doğrulanan kıyaslamalar, GLM-4.7-Flash’in belirli kodlama görevlerinde Qwen-2.5-Coder-32B ve DeepSeek-V3-Lite gibi rakipleri geride bıraktığını göstermektedir. Üstün olduğu alanlar:

• Kod Tamamlama: Sonraki birkaç satır kodu yüksek doğrulukla tahmin etme.
• Yeniden Düzenleme (Refactoring): Eski kodu modern standartlara göre yeniden yazma.
• Test Üretimi: Verilen fonksiyonlar için otomatik birim testleri yazma.

3. Aracı İş Akışları için Optimizasyon

Model, yapay zeka ajanları için “arka uç beyni” olarak çalışacak şekilde ince ayarlanmıştır. Doğal olarak Fonksiyon Çağırma (Araç Kullanımı) desteği sunar; uygun araçlara bağlandığında güvenilir şekilde veritabanlarını sorgulayabilir, Python betikleri çalıştırabilir veya web’de gezinebilir. Yüksek aktarım hızı (saniye başına token) sayesinde, gecikmenin hızla birikebildiği ajan döngüleri için idealdir.

Donanım Uyumluluğu

MoE yapısı sayesinde GLM-4.7-Flash donanım konusunda şaşırtıcı derecede esnektir.

• Minimum VRAM (4-bit): ~16 GB (RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max üzerinde çalıştırılabilir).
• Önerilen VRAM (BF16): ~64 GB (Tam kesinlik için; A6000 veya Mac Studio Ultra gerektirir).
• Apple Silicon Desteği: Metal (MLX) için yüksek düzeyde optimize edilmiştir; M3 Max yongalarında saniyede 60–80 token elde eder.

---

GLM-4.7-Flash rakiplerle nasıl karşılaştırılır?

GLM-4.7-Flash’in değer önerisini anlamak için yerel LLM alanındaki mevcut liderlerle — Qwen serisi ve Llama serisi — karşılaştırmak gerekir.

Karar: GLM-4.7-Flash ideal dengeyi sunar.

Qwen-2.5-32B’den, daha az aktif parametreye sahip olduğu için belirgin şekilde daha hızlıdır; aynı zamanda, yüksek toplam parametre sayısı ve uzmanlaşmış eğitimi sayesinde kodlama görevlerinde ona denk veya daha iyidir. 24GB VRAM’li GPU’lara (RTX 3090/4090 gibi) sahip kullanıcılar için GLM-4.7-Flash bugün mevcut en iyi fiyat/performans dengesine sahip modeldir denebilir.

GLM-4.7-Flash’i yerelde nasıl kurar ve kullanırım (3 yol)

Aşağıda GLM-4.7-Flash’i yerelde çalıştırmanın üç pratik ve test edilmiş yaklaşımı vardır. Her yaklaşım, kopyala-yapıştır komutları ve kısa açıklamalarla sunulur; böylece donanımınıza ve hedeflerinize uygun iş akışını seçebilirsiniz.

Kapsanan üç yaklaşım:

1. vLLM — GPU zamanlama ve toplu işlemeyle üretim düzeyinde çıkarım sunucusu. Çok kullanıcılı veya API tarzı kurulumlar için idealdir.
2. Ollama — basit yerel model yönetici/çalışma zamanı (hızlı deneyler ve masaüstü kullanıcıları için iyi). Bazı sürümler ön sürüm bir Ollama versiyonu gerektirebilir.
3. llama.cpp / GGUF ve Flash Attention — topluluk odaklı, minimal, kuantize GGUF modeller için hızlı yol (tek GPU ve düşük gecikme ihtiyaçlarında iyi çalışır). Bu genellikle flash attention desteği için özel dallar gerektirir.

API Kullanımı

Altyapı yönetmek istemeyenler için CometAPI bir GLM-4.7 API sunar.

Neden CometAPI içinde GLM-4.7 API’sini kullanmalı? GLM-4.7 flash’tan belirgin şekilde daha iyi performans sunar ve CometAPI, Zhipu’nun mevcut GLM-4.7 API’sinden daha ucuzdur. Neden CometAPI’de GLM-4.7 API’sini kullanmalı? GLM-4.7-flash’ten belirgin şekilde daha iyi performans sunar ve CometAPI şu anda Zhipu’nun GLM-4.7 API’sinden daha ucuzdur. Performans ve fiyat arasında denge istiyorsanız, CometAPI en iyi seçimdir.

• Girdi Tokenları: $0.44/M.
• Çıktı Tokenları: $1.78/M.

GLM-4.7-Flash’i vLLM kullanarak nasıl çalıştırırım?

En iyi kullanım: Üretim dağıtımı, yüksek aktarım, sunucu ortamları.
vLLM, çıkarım hızını en üst düzeye çıkarmak için PagedAttention kullanan yüksek performanslı bir kütüphanedir. Bir uygulama veya aracı inşa ediyorsanız modeli sunmanın önerilen yoludur.

Adım 1: vLLM’i kurun

CUDA desteğine sahip bir Linux ortamına ihtiyacınız var (Windows’ta WSL2 çalışır).

bash
pip install vllm

Adım 2: Modeli sunun

Sunucuyu Hugging Face deposuna işaret ederek çalıştırın. Bu, ağırlıkları otomatik olarak indirecektir (gerekirse huggingface-cli oturum açma kurulumunuzun olduğundan emin olun; GLM genellikle herkese açıktır).

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

İpucu: Birden fazla GPU’nuz varsa --tensor-parallel-size değerini artırın.

Adım 3: OpenAI SDK üzerinden bağlanın

vLLM OpenAI uyumlu bir uç nokta sağladığından, mevcut kod tabanlarına kolayca entegre edebilirsiniz.

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)

Notlar ve ipuçları

• --tensor-parallel-size ve speculative-config bayrakları, topluluk rehberlerinde MoE modellerinin aktarımını optimize etmek için önerilen örneklerdir. GPU sayınıza ve belleğinize göre ayarlayın.
• vLLM, en yeni model şablonları için sıklıkla transformers/vLLM ana dallarını gerektirir; hata görürseniz, topluluk rehberlerinin önerdiği gibi kütüphanelerin GitHub sürümlerini kurun (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git).

GLM-4.7-Flash’i Ollama ile nasıl çalıştırırım?

Ollama, GGUF modellerini indirmeyi ve çalıştırmayı kolaylaştıran kullanıcı dostu bir yerel çalışma zamanıdır. Ollama kütüphane sayfası GLM-4.7-Flash için resmi bir giriş sunar.

Ne zaman kullanmalı: En az operasyonel çabayla Mac/Windows/Linux üzerinde yerelde en basit kurulum yolunu, CLI, Python veya yerel REST API üzerinden modele hızlı erişimi istiyorsanız.

Uçuş öncesi kontrol

Ollama’yı kurun (masaüstü/yerel çalışma zamanı). glm-4.7-flash için Ollama kütüphane sayfası kullanım örnekleri içerir; bazı model yapılarının yayın sırasında ön sürüm olan Ollama 0.14.3 veya daha yenisini gerektirdiğini not eder. Ollama sürümünüzü doğrulayın.

Adımlar

1. Ollama’yı yükleyin (işletim sisteminiz için resmi indirme/kurulum talimatlarını izleyin).
2. Modeli çekin (Ollama paketlenmiş yapıyı indirecektir):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Etkileşimli bir oturum çalıştırın:

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. Ollama SDK’larını kullanın (Python örneği):

from ollama import chat

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

Gelişmiş sunucu kullanımı

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

Notlar ve ipuçları

• Ollama üzerinde GLM-4.7-Flash, Ollama 0.14.3 veya benzerini gerektirir.
• Ollama, biçim işleme (GGUF vb.) otomasyonunu sağlar; bu da kuantize yapıları tüketici GPU’larında çalıştırmayı kolaylaştırır.
• Ollama, yerel uygulamalarla entegrasyon için yararlı bir yerel REST API sunar.

GLM-4.7-Flash’i llama.cpp / GGUF ve Flash Attention ile nasıl çalıştırırım?

Bu hibrit yol, maksimum kontrol, düşük seviye seçenekler veya tek GPU’lu minimal bir çalışma zamanı isteyen kullanıcılar için harikadır. Topluluk, GGUF kuantize yapıtları (Q4_K, Q8_0 vb.) ve doğru çıktı ile yüksek hız için FlashAttention ve MoE / deepseek yönlendirmeyi etkinleştiren küçük llama.cpp dalları üretmiştir.

İhtiyacınız olanlar

• Kuantize bir GGUF model blob’u (Hugging Face veya diğer topluluk merkezlerinden indirilebilir). Örnek: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• GLM-4.7/Flash attention desteğini içeren topluluk dalına sahip llama.cpp (gerekli değişiklikleri ekleyen topluluk dalları vardır). Topluluk gönderilerinde referans verilen örnek dal: am17an/llama.cpp ve glm_4.7_headsize.

Derleme ve çalıştırma örneği (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

Notlar ve ipuçları: GLM-4.7-Flash bir MoE olduğundan, bazı çalışma zamanları geçitlendirme/uzman yönlendirmesinin özel işlemesini gerektirir (bu yüzden override bayrakları). Modeli çalıştırıp halüsinasyonlu veya bozuk çıktılar görürseniz, güncellenmiş bir topluluk dalını kontrol edin.

GLM-4.7-Flash ile hangi yapılandırmalar ve istemler en iyi çalışır?

Önerilen ayarlar

• Varsayılan örnekleme (genel): temperature: 1.0, top-p: 0.95, kullanım durumuna göre geniş max_new_tokens — model kartı çok turlu/aracı değerlendirmeler için varsayılanları ve özel ayarları listeler. Deterministik kod çalıştırmalarında daha düşük sıcaklık (0–0.7) yaygındır.
• Düşünme / korunmuş muhakeme: Karmaşık aracı veya çok adımlı mantık görevlerinde, modelin “düşünme” / korunmuş muhakeme modunu dokümantasyona göre etkinleştirin (Z.AI düşünme bayrakları ve ayrıştırma yardımcıları sağlar).
• Spekülatif kod çözme ve performans: Sunucu yığınlarında, gecikmeyi azaltırken kaliteyi korumak için spekülatif kod çözme (vLLM) ve EAGLE tarzı stratejiler (SGLang) önerilir.

Kodlama görevleri için istem mühendisliği ipuçları

• Açık yönergeler kullanın: “Uzman bir yazılım mühendisisin. Yalnızca kod ver.” diye başlayın; ardından bir test örneği ekleyin.
• Kısıtlar ekleyin (dil sürümü, linter’lar, köşe durumlar).
• Bakım açısından birim testleri ve kısa bir açıklama isteyin.
• Çok adımlı görevlerde, modelin “önce düşün sonra hareket et” talimatını kullanın (mod mevcutsa); bu, adım sıralamasında ve daha güvenli araç çağrılarında yardımcı olur.

Sorun giderme, kısıtlar ve operasyonel hususlar

Yaygın sorunlar ve çözümler

• Bellek hataları / OOM: Daha küçük bir kuantize varyant (q4/q8) seçin veya llama.cpp GGUF kuantize çalışma zamanına geçin. Ollama ve LM Studio, daha küçük varyantları ve bellek ayak izlerini listeler.
• Yüksek sıcaklık/“düşünme” modunda yavaş yanıtlar: temperature değerini düşürün veya spekülatif kod çözme kullanın / yanıt hızını artırmak için “düşünme” ayrıntı düzeyini azaltın; Ollama’da bazı kullanıcılar yeniden başlatmalardan sonra aktarım hızında değişimler bildirmektedir — kaynak kullanımını izleyin. Topluluk yorumları, “düşünme” sürelerinin sıcaklığa duyarlı olabileceğini belirtir.
• API ve yerel parite: Bulutta/host edilen GLM-4.7 çalıştırmaları ek optimizasyonlara veya farklı kuantize yapıtlarına sahip olabilir; pariteyi doğrulamak için temsil edici istemlerle yerel test yapın.

Güvenlik ve yönetişim

Esnek lisanslamaya rağmen, model çıktılarını güvensiz kabul edin ve çıktılar üretim yollarına giriyorsa standart içerik filtreleme ve güvenlik kontrollerini uygulayın (özellikle otomatik olarak çalıştırılacak kod için). Üretilen betikler için sandbox kullanın ve CI kontrolleri uygulayın.

Sonuç

GLM-4.7-Flash’in yayınlanması, açık ağırlıklı yapay zekada önemli bir olgunluk noktasını işaret ediyor. Uzun süre boyunca kullanıcılar, hız (pek de zeki olmayan 7B modeller) ile zeka (çalıştırması yavaş ve pahalı 70B modeller) arasında seçim yapmak zorundaydı. GLM-4.7-Flash bu boşluğu etkili biçimde kapatıyor.

Daha iyi bir GLM-4.7 ve daha iyi bir fiyat istiyorsanız, CometAPI en iyi seçimdir.

Geliştiriciler, CometAPI üzerinden GLM-4.7 API’sine erişebilir; en son modeller makalenin yayın tarihi itibarıyla listelenmiştir. Başlamak için modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API kılavuzuna bakın. Erişimden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

CometAPI’yi kullanarak ChatGPT modellerine erişin, alışverişe başlayın!

Hazır mısınız?→ Bugün GLM-4.7 için kaydolun !