Short answer: there isn’t an officially released, downloadable checkpoint for GLM-4.7-Flash yet. If you need to run something locally/offline, use the closest open models from the GLM family (e.g., THUDM/glm-4-9b-chat) and serve them with an inference engine for a “flash”-like experience. Two practical ways to run GLM locally: Option A — vLLM (fast, OpenAI-compatible API) 1) Requirements - NVIDIA GPU (≥12 GB VRAM recommended; 4-bit quant works with ~8–12 GB) - Python 3.10+, CUDA toolchain that matches your PyTorch/vLLM build 2) Install pip install vllm transformers accelerate torch torchvision torchaudio bitsandbytes 3) Start an OpenAI-compatible server python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model THUDM/glm-4-9b-chat \ --trust-remote-code \ --gpu-memory-utilization 0.9 This exposes http://127.0.0.1:8000/v1 4) Call it like OpenAI (Python) from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="EMPTY") resp = client.chat.completions.create( model="THUDM/glm-4-9b-chat", messages=[{"role":"user","content":"Hello!"}], temperature=0.7, ) print(resp.choices[0].message.content) Option B — Transformers (single-process script) 1) Install pip install transformers accelerate torch bitsandbytes 2) FP16/BF16 (fast GPU) from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch name = "THUDM/glm-4-9b-chat" tok = AutoTokenizer.from_pretrained(name, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True ) prompt = "Hello!" inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7) print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True)) 3) 4-bit quant (smaller GPUs) from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch bnb = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16) name = "THUDM/glm-4-9b-chat" tok = AutoTokenizer.from_pretrained(name, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( name, quantization_config=bnb, device_map="auto", trust_remote_code=True ) Note - If/when Zhipu releases GLM-4.7-Flash weights, you can swap the model name and keep the same steps. - For even higher throughput, consider LMDeploy or TensorRT-LLM; and enable FlashAttention if your environment supports it. - If “local” can use cloud API from local code, you can call Zhipu’s API with the GLM-4.7-Flash model name via their SDK or any OpenAI-compatible client. If you share your OS, GPU VRAM, and whether you need fully offline vs. local client to cloud API, I can tailor exact commands.

GLM-4.7-Flash là một thành viên MoE 30B A3B nhẹ, hiệu năng cao trong họ GLM-4.7, được thiết kế để triển khai cục bộ và chi phí thấp cho lập trình, quy trình agent và suy luận tổng quát. Bạn có thể chạy cục bộ theo 3 cách thực tế: (1) qua Ollama (dễ dùng, runtime cục bộ được quản lý), (2) qua Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (triển khai máy chủ ưu tiên GPU), hoặc (3) qua GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (thân thiện CPU/edge).

GLM-4.7-Flash là gì?

GLM-4.7-Flash là bổ sung mới nhất cho họ General Language Model (GLM) do Zhipu AI phát triển. Đây là “người anh em” nhẹ, tối ưu tốc độ của mô hình chủ lực GLM-4.7. Trong khi mô hình chủ lực hướng đến các tác vụ suy luận quy mô lớn trên đám mây, biến thể “Flash” được thiết kế riêng cho tốc độ, hiệu quả chi phí và khả năng triển khai cục bộ, mà không phải hy sinh đáng kể hiệu năng ở các miền cốt lõi như lập trình và logic.

Kiến trúc: 30B-A3B MoE

Đặc trưng kỹ thuật định danh của GLM-4.7-Flash là kiến trúc 30B-A3B Mixture-of-Experts (MoE).

• Tổng số tham số: ~30 tỷ.
• Tham số hoạt động: ~3 tỷ.

Trong các mô hình “dense” truyền thống, mọi tham số đều được kích hoạt cho mỗi token sinh ra, tiêu tốn rất nhiều tài nguyên tính toán. Ngược lại, GLM-4.7-Flash chỉ kích hoạt một tập con nhỏ các expert (khoảng 3 tỷ tham số) cho mỗi token.

Điều này cho phép mô hình lưu trữ lượng kiến thức lớn (tương đương mô hình dense 30B) trong khi vẫn duy trì tốc độ suy luận và độ trễ như một mô hình 3B nhỏ hơn.

Kiến trúc này là bí quyết giúp mô hình chạy trên phần cứng tiêu dùng mà vẫn vượt trội hơn các mô hình dense lớn hơn trong các benchmark.

Cửa sổ ngữ cảnh và phương thức

Mô hình sở hữu cửa sổ ngữ cảnh ấn tượng lên tới 200.000 token (200k), cho phép “nuốt” trọn kho mã nguồn, tài liệu kỹ thuật dài, hoặc lịch sử trò chuyện mở rộng trong một prompt. Đây là mô hình “text-in, text-out” chủ yếu nhưng đã được tinh chỉnh sâu cho bám sát hướng dẫn và các quy trình agent phức tạp.

---

Những tính năng chính của GLM-4.7-Flash là gì?

GLM-4.7-Flash không chỉ là “một mô hình mở khác”; nó giới thiệu nhiều tính năng chuyên biệt phục vụ cộng đồng lập trình viên.

1. “Chế độ Thinking” (System 2 Reasoning)

Một trong những điểm nổi bật là khả năng “Thinking Process” tích hợp. Lấy cảm hứng từ chuỗi suy luận ở các mô hình như OpenAI’s o1, GLM-4.7-Flash có thể được hướng dẫn “nghĩ” trước khi trả lời.

• Phân tích yêu cầu: Đầu tiên, mô hình phân rã prompt của người dùng để hiểu ý định cốt lõi.
• Động não & lập kế hoạch: Phác thảo các giải pháp hoặc cấu trúc mã khả dĩ.
• Tự sửa lỗi: Nếu phát hiện lỗi logic trong quá trình độc thoại nội bộ, mô hình sẽ tự hiệu chỉnh trước khi sinh đầu ra cuối.
• Đầu ra cuối cùng: Trình bày lời giải đã được mài giũa.
  Khả năng này giúp mô hình đặc biệt mạnh trong gỡ lỗi mã phức tạp, giải các chứng minh toán học, và xử lý câu đố logic nhiều bước nơi các mô hình nhỏ thường bịa/hallucinate.

2. Năng lực lập trình tối tân

Các benchmark do Zhipu AI công bố và được bên thứ ba độc lập xác thực cho thấy GLM-4.7-Flash vượt qua các đối thủ như Qwen-2.5-Coder-32B và DeepSeek-V3-Lite trong các tác vụ lập trình nhất định. Mô hình xuất sắc ở:

• Hoàn thành mã (Code Completion): Dự đoán vài dòng mã tiếp theo với độ chính xác cao.
• Tái cấu trúc (Refactoring): Viết lại mã legacy theo tiêu chuẩn hiện đại.
• Sinh kiểm thử (Test Generation): Tự động viết unit test cho các hàm đã cho.

3. Tối ưu hóa quy trình agent

Mô hình đã được tinh chỉnh để hoạt động như “bộ não backend” cho các agent AI. Nó hỗ trợ Function Calling (Tool Use) một cách bản địa, cho phép truy vấn cơ sở dữ liệu, chạy script Python, hoặc duyệt web nếu được nối với công cụ phù hợp. Thông lượng cao (token mỗi giây) khiến nó lý tưởng cho vòng lặp agent nơi độ trễ có thể tích tụ nhanh.

Tương thích phần cứng

Nhờ bản chất MoE, GLM-4.7-Flash khá “dễ tính” về phần cứng.

• VRAM tối thiểu (định lượng 4-bit): ~16 GB (Có thể chạy trên RTX 3090/4090, Mac Studio M1/M2/M3 Max).
• VRAM khuyến nghị (BF16): ~64 GB (Độ chính xác đầy đủ, cần A6000 hoặc Mac Studio Ultra).
• Hỗ trợ Apple Silicon: Tối ưu cao cho Metal (MLX), đạt 60–80 token mỗi giây trên chip M3 Max.

---

GLM-4.7-Flash so với đối thủ như thế nào?

Để hiểu giá trị của GLM-4.7-Flash, hãy so sánh với các “ông lớn” LLM cục bộ hiện nay: dòng Qwen và dòng Llama.

Kết luận: GLM-4.7-Flash mang lại “điểm ngọt”.

Nó nhanh hơn đáng kể so với Qwen-2.5-32B nhờ số tham số hoạt động ít hơn, nhưng vẫn ngang bằng hoặc vượt trội trong tác vụ lập trình nhờ tổng tham số lớn và huấn luyện chuyên biệt. Với GPU VRAM 24GB (như RTX 3090/4090), GLM-4.7-Flash có lẽ là mô hình “đáng đồng tiền bát gạo” nhất hiện nay.

Cách cài đặt và dùng GLM-4.7-Flash cục bộ (3 cách)

Dưới đây là ba cách thực tế, đã thử nghiệm để chạy GLM-4.7-Flash cục bộ. Mỗi cách có lệnh copy-paste và giải thích ngắn để bạn chọn quy trình phù hợp phần cứng và mục tiêu.

Ba cách bao gồm:

1. vLLM — máy chủ suy luận cấp sản xuất với lập lịch GPU và batching. Tuyệt vời cho thiết lập nhiều người dùng hoặc kiểu API.
2. Ollama — trình quản lý/runtime mô hình cục bộ đơn giản (phù hợp thử nghiệm nhanh và người dùng desktop). Lưu ý một số bản phát hành yêu cầu bản Ollama pre-release.
3. llama.cpp / GGUF với Flash Attention — con đường tối giản, nhanh do cộng đồng dẫn dắt cho mô hình GGUF đã định lượng (phù hợp nhu cầu 1 GPU và độ trễ thấp). Thường cần nhánh đặc biệt để hỗ trợ flash attention.

Cách dùng API

Nếu bạn không muốn tự quản hạ tầng, CometAPI cung cấp GLM-4.7 API.

Tại sao dùng GLM-4.7 API trong CometAPI? Nó cho hiệu năng vượt trội so với GLM-4.7 flash, và CometAPI cũng rẻ hơn GLM-4.7 API hiện tại của Zhipu. Tại sao dùng GLM-4.7 API trong CometAPI? Nó cho hiệu năng tốt hơn đáng kể so với GLM-4.7-flash, và hiện tại CometAPI rẻ hơn GLM-4.7 API của Zhipu. Nếu bạn muốn cân bằng giữa hiệu năng và giá, CometAPI là lựa chọn tốt nhất.

• Token đầu vào: $0.44/M.
• Token đầu ra: $1.78/M.

Tôi chạy GLM-4.7-Flash bằng vLLM như thế nào?

Best for: Triển khai sản xuất, thông lượng cao, môi trường máy chủ.
vLLM là thư viện hiệu năng cao dùng PagedAttention để tối đa tốc độ suy luận. Đây là cách khuyến nghị để phục vụ mô hình nếu bạn đang xây dựng ứng dụng hoặc agent.

Bước 1: Cài đặt vLLM

Bạn cần môi trường Linux với hỗ trợ CUDA (WSL2 hoạt động trên Windows).

bash
pip install vllm

Bước 2: Khởi chạy máy chủ mô hình

Chạy máy chủ trỏ đến kho Hugging Face. Lệnh sẽ tự động tải trọng số (đảm bảo bạn đã đăng nhập huggingface-cli nếu cần, dù GLM thường là public).

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

Mẹo: Nếu bạn có nhiều GPU, tăng --tensor-parallel-size.

Bước 3: Kết nối qua OpenAI SDK

Vì vLLM cung cấp endpoint tương thích OpenAI, bạn có thể nhúng vào codebase hiện có dễ dàng.

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)

Ghi chú & mẹo

• Các cờ --tensor-parallel-size và speculative-config là ví dụ cộng đồng khuyến nghị để tối ưu thông lượng cho mô hình MoE. Điều chỉnh theo số GPU và bộ nhớ.
• vLLM thường cần nhánh main của transformers/vLLM cho template mô hình mới nhất; nếu gặp lỗi, cài bản GitHub của thư viện (pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git) như hướng dẫn cộng đồng.

Tôi chạy GLM-4.7-Flash với Ollama như thế nào?

Ollama là runtime cục bộ thân thiện người dùng giúp tải và chạy mô hình GGUF dễ dàng. Trang thư viện của Ollama có mục chính thức cho GLM-4.7-Flash.

Khi nào dùng: bạn muốn con đường đơn giản nhất để chạy cục bộ trên Mac/Windows/Linux với tối thiểu công việc vận hành, và truy cập nhanh vào mô hình qua CLI, Python hoặc REST API cục bộ.

Chuẩn bị trước

Cài Ollama (runtime desktop/cục bộ). Trang thư viện của Ollama cho glm-4.7-flash có ví dụ sử dụng; lưu ý một số build yêu cầu Ollama phiên bản 0.14.3 hoặc mới hơn (pre-release tại thời điểm đăng). Hãy xác minh phiên bản Ollama.

Các bước

1. Cài Ollama (theo hướng dẫn cài đặt chính thức cho hệ điều hành của bạn).
2. Kéo mô hình (Ollama sẽ tải build đã đóng gói):

ollama pull glm-4.7-flash

1. Chạy phiên tương tác:

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. Dùng SDK của Ollama (ví dụ 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)

Sử dụng máy chủ nâng cao

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

Ghi chú & mẹo

• GLM-4.7-Flash trên Ollama cần Ollama 0.14.3 hoặc tương đương.
• Ollama tự động xử lý định dạng (GGUF, v.v.), giúp đơn giản hóa chạy các build đã định lượng trên GPU tiêu dùng.
• Ollama phơi bày REST API cục bộ, hữu ích để tích hợp với ứng dụng cục bộ.

Tôi chạy GLM-4.7-Flash với llama.cpp / GGUF và Flash Attention như thế nào?

Con đường kết hợp này phù hợp người dùng muốn kiểm soát tối đa, tùy chọn cấp thấp, hoặc runtime tối giản 1 GPU. Cộng đồng đã sản xuất các artifact GGUF định lượng (Q4_K, Q8_0, v.v.) và các nhánh nhỏ của llama.cpp thêm FlashAttention và MoE/deepseek gating để cho đầu ra đúng và tốc độ cao.

Bạn cần gì

• Một blob mô hình GGUF đã định lượng (tải từ Hugging Face hoặc nguồn cộng đồng). Ví dụ: ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF.
• llama.cpp với nhánh cộng đồng có hỗ trợ GLM-4.7/Flash attention (có các nhánh cộng đồng thêm thay đổi cần thiết). Ví dụ nhánh tham chiếu trong bài viết cộng đồng: am17an/llama.cpp với glm_4.7_headsize.

Ví dụ build và chạy (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

Ghi chú & mẹo: Vì GLM-4.7-Flash là MoE, một số runtime cần xử lý đặc biệt việc gating/định tuyến expert (do đó có các cờ override). Nếu bạn chạy mô hình và thấy bịa/đầu ra hỏng, hãy kiểm tra nhánh cộng đồng mới hơn.

Cấu hình và prompt nào hoạt động tốt nhất với GLM-4.7-Flash?

Thiết lập khuyến nghị

• Mặc định (tổng quát): temperature: 1.0, top-p: 0.95, max_new_tokens lớn tùy mục đích — model card liệt kê mặc định và thiết lập đặc biệt cho đánh giá đa lượt/agent. Với chạy mã mang tính quyết định, hạ temperature (0–0.7) là phổ biến.
• Thinking / suy luận được bảo toàn: Với tác vụ agent phức tạp hoặc đa bước, bật “thinking”/preserved reasoning như tài liệu mô tả (Z.AI cung cấp cờ thinking và tiện ích parse).
• Giải mã suy đoán & hiệu năng: Trong stack máy chủ, speculative decoding (vLLM) và chiến lược kiểu EAGLE (SGLang) được khuyến nghị để giảm độ trễ trong khi giữ chất lượng.

Mẹo thiết kế prompt cho tác vụ lập trình

• Dùng chỉ dẫn rõ ràng: bắt đầu với “Bạn là kỹ sư phần mềm chuyên gia. Chỉ cung cấp mã.” rồi kèm ví dụ kiểm thử.
• Nêu ràng ràng ràng buộc (phiên bản ngôn ngữ, quy tắc linters, case biên).
• Yêu cầu unit test và giải thích ngắn để dễ bảo trì.
• Với tác vụ nhiều bước, hướng dẫn mô hình “nghĩ rồi hành động” nếu có chế độ đó; điều này giúp sắp thứ tự bước và gọi công cụ an toàn hơn.

Khắc phục sự cố, ràng buộc và cân nhắc vận hành

Vấn đề thường gặp & cách khắc phục

• Lỗi bộ nhớ / OOM: chọn biến thể định lượng nhỏ hơn (q4/q8) hoặc chuyển sang runtime GGUF llama.cpp. Ollama và LM Studio liệt kê các biến thể nhỏ hơn và dấu chân bộ nhớ của chúng.
• Phản hồi chậm khi temperature cao/“thinking”: giảm temperature hoặc dùng speculative decoding/giảm độ dài “thinking” để tăng tốc; trên Ollama, một số người dùng báo thông lượng thay đổi sau khi khởi động lại — hãy theo dõi tài nguyên. Cộng đồng lưu ý độ nhạy temperature đối với thời lượng “thinking”.
• Parity API vs cục bộ: bản GLM-4.7 cloud/hosted có thể có tối ưu hóa bổ sung hoặc artifact định lượng khác; hãy kiểm thử cục bộ với prompt đại diện để xác nhận parity.

Bảo mật và quản trị

Ngay cả với giấy phép rộng rãi, hãy xem đầu ra mô hình là không tin cậy và áp dụng lọc nội dung/kiểm tra an toàn tiêu chuẩn nếu đầu ra đi vào đường dẫn sản xuất (đặc biệt với mã sẽ được thực thi tự động). Dùng sandbox cho script sinh ra và CI checks cho mã sinh.

Kết luận

Việc phát hành GLM-4.7-Flash đánh dấu bước trưởng thành quan trọng cho AI open-weight. Trong thời gian dài, người dùng phải chọn giữa tốc độ (mô hình 7B không quá “thông minh”) và trí tuệ (mô hình 70B chậm và đắt). GLM-4.7-Flash bắc cầu khoảng cách này một cách hiệu quả.

Nếu bạn muốn GLM-4.7 tốt hơn và giá cũng tốt hơn, thì CometAPI là lựa chọn tối ưu.

Nhà phát triển có thể truy cập GLM-4.7 API qua CometAPI; các mô hình mới nhất được liệt kê theo ngày xuất bản bài viết. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Playground và tham khảo hướng dẫn API để biết chỉ dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sử dụng CometAPI để truy cập các mô hình chatgpt, bắt đầu mua sắm!

Sẵn sàng?→ Đăng ký GLM-4.7 ngay hôm nay!