以下以「GLM-4-7B-Flash」（常見記法為 GLM-4-7B-Flash，您寫的 GLM-4.7-Flash 多半指此型號）為例，說明本機離線使用的常見方式。請先在 Hugging Face 或 ModelScope 找到對應的模型倉庫並接受授權，後續將 <model-id> 替換為實際倉庫名；GLM 系列通常需要 trust_remote_code。 一、環境與依賴 - 建議：Python 3.10+，CUDA 11.8+/12.x（若用 NVIDIA GPU），PyTorch 對應版本 - 可選加速：flash-attn（需符合 GPU 架構與 CUDA 版本） - 安裝基本依賴 pip install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install --upgrade transformers accelerate sentencepiece safetensors pip install --upgrade bitsandbytes # 如需4-bit量化推理 pip install flash-attn --no-build-isolation # 可選（GPU 支援時） 二、使用 Transformers 直接推理 - 半精度/自動分配到 GPU from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch model_id = "<model-id>" # 例如：THUDM/glm-4-7b-flash（請以實際倉庫名為準） tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, # 或 torch.float16（依 GPU 支援） device_map="auto", trust_remote_code=True ).eval() # 若模型提供 chat 介面（GLM 常見） response, history = model.chat(tokenizer, "你好，給我一段 GLM 本機使用的示例。", history=[]) print(response) # 或使用 chat template（通用方式） messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "介紹一下 GLM-4-7B-Flash 的本機部署方法。"} ] input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model.generate( input_ids, max_new_tokens=512, temperature=0.7, top_p=0.9 ) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) - 4-bit 量化（降低顯存佔用） from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig quant_cfg = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype="bfloat16" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config=quant_cfg, device_map="auto", trust_remote_code=True ).eval() - Apple Silicon（MPS）簡述 import torch device = torch.device("mps") if torch.backends.mps.is_available() else torch.device("cpu") # 直接 .to(device) 或 device_map="auto" 由 PyTorch 分配（性能不及 CUDA，僅作輕量測試） 三、用 vLLM 跑本地 OpenAI 相容服務 - 安裝與啟動 pip install "vllm>=0.5.0" python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <model-id> --trust-remote-code --max-model-len 4096 --dtype auto - 調用（curl） curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "<model-id>", "messages": [{"role":"user","content":"用要點說明如何本機使用 GLM-4-7B-Flash"}], "temperature": 0.7 }' - 調用（Python，openai 相容） pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="EMPTY") resp = client.chat.completions.create( model="<model-id>", messages=[{"role":"user","content":"請示範本機推理指令"}], temperature=0.7 ) print(resp.choices[0].message.content) 四、常見注意事項 - 模型倉庫與授權：到 Hugging Face 或 ModelScope 搜尋「GLM-4-7B-Flash」或相近名稱，閱讀說明並接受授權。不同倉庫可能提供原始、量化（如 GPTQ/AWQ/INT4）或「Flash/Long」等變體。 - trust_remote_code：GLM 系列常需設為 True 以載入自定義模型邏輯與 chat 介面。 - 顯存需求（粗略參考）：7B FP16/BF16 約需 12–16GB；4-bit 量化約 6–8GB。實際取決於序列長度與張量並行策略。 - 加速：若安裝並啟用 flash-attn，需確保 CUDA/驅動/GPU 架構相容；否則請移除或改用預設注意力實作。 - 長文本與上下文：若為「Flash」或「Long」變體，請依倉庫說明設置 max_position_embeddings 或相應啟動參數（如 vLLM 的 --max-model-len）。 - Windows 使用者：建議 CUDA + WSL2 或原生 CUDA 環境；bitsandbytes 在某些 Windows/CUDA 組合上需額外配置。 五、快速故障排查 - ImportError/ModuleNotFoundError：升級 transformers、accelerate、safetensors；確認 trust_remote_code=True。 - CUDA OOM：嘗試 4-bit 量化、減小 batch/序列長度、關閉梯度計算（eval、no_grad）、或使用 vLLM+paged attention。 - 推理很慢：確認是否在 CPU 上；如可用，安裝 flash-attn；調整 max_new_tokens、temperature/top_p；或改用量化權重。 如您提供具體的模型倉庫名稱（<model-id>）與硬體環境（GPU/顯存/作業系統），可進一步給出精確的安裝與啟動指令。

GLM-4.7-Flash 是 GLM-4.7 家族中輕量且高效能的 30B A3B MoE 成員，旨在以低成本在本地部署，用於程式開發、代理式工作流程與一般推理。你可以用三種實用方式在本地執行它：(1) 透過 Ollama（簡單、受管的本地執行環境），(2) 透過 Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang（以 GPU 為主的伺服器部署），或 (3) 透過 GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python（適合 CPU/邊緣裝置）。

什麼是 GLM-4.7-Flash？

GLM-4.7-Flash 是由 Zhipu AI 開發的 GLM（General Language Model）家族的最新成員。它是旗艦 GLM-4.7 模型的輕量、速度優化版。旗艦模型面向雲端中的大規模推理任務，而「Flash」變體則特別針對「速度、成本效益與本地可部署性」進行工程化，同時在程式與邏輯等核心領域不犧牲顯著效能。

架構：30B-A3B MoE

GLM-4.7-Flash 的關鍵技術特徵是其「30B-A3B Mixture-of-Experts（MoE）」架構。

• 總參數量：約 30 Billion
• 活躍參數量：約 3 Billion

在傳統的「稠密」模型中，每生成一個 token 都會啟用所有參數，消耗巨大的計算資源。相較之下，GLM-4.7-Flash 在任一 token 上僅啟用少量專家（約 30 億參數）。

這讓模型能夠儲存大量知識（可與 30B 稠密模型相比），同時維持接近 3B 模型的推理速度與延遲。

這種架構是它能在消費級硬體上運行、並在基準測試中超越更大稠密模型的關鍵。

上下文視窗與模態

該模型具備令人印象深刻的 200,000 tokens（200k）上下文視窗，能在單一提示中攝取整個程式碼庫、長篇技術文件或漫長的聊天歷史。它主要是文字輸入、文字輸出的模型，但在指令跟隨與複雜代理式工作流程方面經過大量微調。

---

GLM-4.7-Flash 的關鍵特性是什麼？

GLM-4.7-Flash 不只是「另一個開放模型」；它引入了多項專為開發者社群量身打造的特性。

1.「思考模式」（System 2 Reasoning）

其中最受矚目的特性是整合的「思考過程」。受 OpenAI o1 等模型中的推理鏈啟發，GLM-4.7-Flash 可被指示在回答前先「思考」。

• 請求分析：先分解使用者提示，理解核心意圖。
• 腦力激盪與規劃：概述可能的解法或程式結構。
• 自我修正：若在內部獨白中偵測到邏輯缺陷，會在輸出前自我校正。
• 最終輸出：呈現打磨過的解決方案。
  這讓它在調試複雜程式碼、解數學證明，以及處理多步邏輯謎題時表現出色，而小模型常在此類任務中產生幻覺。

2. 最先進的程式能力

Zhipu AI 發布並由獨立第三方驗證的基準顯示，GLM-4.7-Flash 在特定程式任務上優於競品，如 Qwen-2.5-Coder-32B 與 DeepSeek-V3-Lite。它擅長：

• 程式碼補全：高準確率預測後續數行程式碼。
• 重構：將舊有程式碼改寫為現代標準。
• 測試生成：自動為提供的函式撰寫單元測試。

3. 代理式工作流程最佳化

該模型經過微調，能作為 AI 代理的「後端大腦」。它原生支援「Function Calling」（工具使用），在連接相應工具時，可可靠地查詢資料庫、執行 Python 指令碼或瀏覽網頁。其高吞吐量（tokens per second）使其非常適合延遲容易累積的代理迴圈。

硬體相容性

得益於 MoE 的特性，GLM-4.7-Flash 對硬體需求出乎意料地寬鬆。

• 最低 VRAM（4-bit 量化）：約 16 GB（可在 RTX 3090/4090、Mac Studio M1/M2/M3 Max 上執行）。
• 推薦 VRAM（BF16）：約 64 GB（完整精度，需 A6000 或 Mac Studio Ultra）。
• Apple Silicon 支援：針對 Metal（MLX）高度最佳化，在 M3 Max 上可達每秒 60–80 tokens。

---

GLM-4.7-Flash 與競品相比如何？

為了理解 GLM-4.7-Flash 的價值主張，我們必須與本地 LLM 領域的現有領導者比較：Qwen 系列與 Llama 系列。

結論：GLM-4.7-Flash 抓住了「甜蜜點」。

它由於活躍參數更少而明顯比 Qwen-2.5-32B 更快，同時憑藉龐大的總參數量與專項訓練，在程式任務上可匹敵甚至超越對方。對於擁有 24GB VRAM GPU（如 RTX 3090/4090）的使用者而言，GLM-4.7-Flash 可謂當前性價比極高的模型選擇。

如何在本地安裝與使用 GLM-4.7-Flash（3 種方式）

以下是三種經過實測、可行的本地執行方式。每種方式都提供可直接複製的命令與簡短說明，便於你依據硬體與目標選擇合適流程。

涵蓋的三種方式：

1. vLLM — 具備 GPU 排程與批次的生產級推理伺服器。適合多使用者或 API 型態的部署。
2. Ollama — 簡單的本地模型管理/執行環境（適合快速試驗與桌面使用者）。注意部分發行版本需要預先釋出的 Ollama 版本。
3. llama.cpp / GGUF with Flash Attention — 社群驅動、極簡快速路徑，適用於量化 GGUF 模型（適合單 GPU 與低延遲需求）。常需特殊分支以支援 flash attention。

API 使用

對不想管理基礎設施的人而言，CometAPI 提供 GLM-4.7 API。

為什麼在 CometAPI 使用 GLM-4.7 API？它提供比 GLM-4.7 flash 明顯更好的效能，且 CometAPI 的價格也低於 Zhipu 目前的 GLM-4.7 API。為什麼在 CometAPI 使用 GLM-4.7 API？它提供比 GLM-4.7-flash 明顯更好的效能，且 CometAPI 目前的價格低於 Zhipu 的 GLM-4.7 API。若你想在效能與價格之間取得平衡，CometAPI 是最佳選擇。

• Input Tokens：$0.44/M。
• Output Tokens：$1.78/M。

如何使用 vLLM 執行 GLM-4.7-Flash？

適合：生產部署、高吞吐量、伺服器環境。
vLLM 是一個採用 PagedAttention 以最大化推理速度的高效能函式庫。若你正在打造應用或代理，這是推薦的服務方式。

步驟 1：安裝 vLLM

你需要具備支援 CUDA 的 Linux 環境（Windows 上的 WSL2 亦可）。

bash
pip install vllm

步驟 2：啟動服務

指向 Hugging Face 儲存庫啟動伺服器。這會自動下載權重（如需，請先完成 huggingface-cli 登入，但 GLM 通常為公開）。

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

提示：若你有多張 GPU，可增加 --tensor-parallel-size。

步驟 3：透過 OpenAI SDK 連線

由於 vLLM 提供相容 OpenAI 的端點，你可以輕鬆整合到既有程式碼庫。

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)

注意與提示

• --tensor-parallel-size 與 speculative-config 等旗標是社群指南中建議用於最佳化 MoE 模型吞吐量的範例。請依 GPU 數量與記憶體調整。
• vLLM 經常需要 transformers/vLLM 的主分支以支援最新的模型模板；若出錯，請依社群指南安裝 GitHub 版本的函式庫（pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git）。

如何用 Ollama 執行 GLM-4.7-Flash？

Ollama 是一個使用者友善的本地執行環境，能輕鬆下載並執行 GGUF 模型。Ollama 的函式庫頁面提供 GLM-4.7-Flash 的官方條目。

何時使用：你希望在 Mac/Windows/Linux 上最簡單地本地執行，運維最少，並可透過 CLI、Python 或本地 REST API 快速使用模型。

事前準備

安裝 Ollama（桌面/本地運行環境）。glm-4.7-flash 的 Ollama 函式庫頁面包含使用範例；並指出部分模型版本需要 Ollama 0.14.3 或更高版本（發佈時為預先釋出）。請確認你的 Ollama 版本。

步驟

1. 安裝 Ollama（依各 OS 的官方下載/安裝指引）。
2. 拉取模型（Ollama 會自動下載打包好的版本）：

ollama pull glm-4.7-flash

1. 啟動互動式工作階段：

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. 使用 Ollama SDK（Python 範例）：

from ollama import chat

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

進階伺服器用法

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

注意與提示

• 在 Ollama 上的 GLM-4.7-Flash 需要 Ollama 0.14.3 或相近版本。
• Ollama 自動處理格式（GGUF 等），簡化了在消費級 GPU 上執行量化版本。
• Ollama 暴露本地 REST API，便於整合到本地應用。

如何用 llama.cpp / GGUF 與 Flash Attention 執行？

此混合路徑適合想要最大掌控權、低階選項或單 GPU 極簡執行環境的使用者。社群已提供 GGUF 量化產物（Q4_K、Q8_0 等）與包含 FlashAttention 與 MoE/deepseek gating 的 llama.cpp 小型分支，以取得正確輸出與高速度。

你需要

• 一個量化的 GGUF 模型檔（可從 Hugging Face 或其他社群站點下載）。範例：ngxson/GLM-4.7-Flash-GGUF。
• 具備 GLM-4.7/Flash attention 支援的社群分支 llama.cpp（社群分支已加入必要變更）。社群文章中參考的範例分支：am17an/llama.cpp 的 glm_4.7_headsize。

建置與執行範例（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

注意與提示：由於 GLM-4.7-Flash 是 MoE，一些執行環境需要對 gating/專家路由進行特殊處理（因此有覆寫旗標）。若你在執行時看到幻覺或損壞的輸出，請檢查是否有更新的社群分支。

哪些設定與提示語最適合 GLM-4.7-Flash？

推薦設定

• 預設採樣（通用）：temperature: 1.0、top-p: 0.95，依需求設定較大的 max_new_tokens——模型卡列有針對多輪/代理式評測的預設與特殊設定。若需要確定性的程式輸出，常見做法是降低溫度（0–0.7）。
• 思考/保留推理：對於複雜代理式或多步推理任務，請依文件啟用模型的「思考」/「保留推理」模式（Z.AI 提供思考旗標與解析工具）。
• 試探式解碼與效能：在伺服器堆疊中，建議使用試探式解碼（vLLM）與 EAGLE 風格策略（SGLang）以降低延遲並保持品質。

程式任務的提示語工程

• 使用明確指令：以「You are an expert software engineer. Provide code only.」開頭，並附上測試範例。
• 包含限制條件（語言版本、linters、邊界情況）。
• 要求提供單元測試與簡短說明，以利維護。
• 對於多步任務，若該模式可用，指示模型「先思考再行動」，有助於步驟排序與更安全的工具呼叫。

疑難排解、限制與運維考量

常見問題與緩解

• 記憶體錯誤/爆記：選擇更小的量化變體（q4/q8），或改用 llama.cpp 的 GGUF 量化執行環境。Ollama 與 LM Studio 提供更小變體及其記憶體占用。
• 在高溫度/「思考」模式下回應變慢：降低 temperature，或使用試探式解碼/降低「思考」冗長度以提速；在 Ollama 中，有使用者回報重啟後吞吐量變化——請監控資源使用。社群評論指出「思考」時長對溫度較敏感。
• API 與本地一致性：雲端/託管的 GLM-4.7 可能有額外最佳化或不同量化產物；請在具代表性的提示語上做本地測試，以驗證一致性。

安全與治理

即使在寬鬆授權下，也請將模型輸出視為不受信任，若輸出會進入生產流程，務必套用標準的內容過濾與安全檢查（尤其是將自動執行的程式碼）。對生成腳本使用沙箱化，並在 CI 中檢查生成程式碼。

結論

GLM-4.7-Flash 的發布標誌著開源權重 AI 的重要成熟節點。長期以來，使用者必須在「速度」（不夠聰明的 7B 模型）與「智慧」（運行緩慢且昂貴的 70B 模型）之間做選擇。GLM-4.7-Flash 有效地彌合了這一鴻溝。

如果你想要更好的 GLM-4.7 並且希望價格更實惠，那麼 CometAPI 是最佳選擇。

開發者可透過 CometAPI 存取 GLM-4.7 API，截至本文發佈之日列示了最新模型。開始之前，請在 Playground 探索模型能力，並參考 API guide 取得詳細操作說明。訪問前，請確保已登入 CometAPI 並取得 API key。CometAPI 提供遠低於官方的價格，協助你整合。

使用 CometAPI 存取 ChatGPT 模型，開始選購！

準備好了嗎？→ 立即註冊 GLM-4.7！