GLM 4.7 部落格

GLM-5 與 GLM-4.7：有哪些改變、重點是什麼，以及是否應該升級？
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7

GLM-5 與 GLM-4.7：有哪些改變、重點是什麼，以及是否應該升級？

GLM-5，由 Zhipu AI (Z.ai) 於 2026 年 2 月 11 日發佈，相較於 GLM-4.7 在架構上有重大躍進：更大的 MoE 規模（≈744B vs ~355B 總參數量）、更高的活躍參數容量、更低的實測幻覺率，並在 agentic 與編碼基準測試上取得明顯提升—但以推理複雜度和（有時）延遲為代價。
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。
Mar 19, 2026
GLM 4.7
GLM 4.7

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 系列中輕量且高效能的 30B A3B MoE 成員，旨在實現面向程式設計、Agentic 工作流程與通用推理的本地與低成本部署。你可以在本地以三種實用方式運行它：(1) 經由 Ollama（簡單、受管理的本地執行時環境），(2) 經由 Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang（以 GPU 優先的伺服器部署），或 (3) 經由 GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python（適合 CPU/邊緣環境）。
GLM-4.7 發布：這對人工智慧意味著什麼？
Mar 30, 2026
GLM 4.7

GLM-4.7 發布：這對人工智慧意味著什麼？

2025 年 12 月 22 日，Zhipu AI（Z.ai）正式發佈 GLM-4.7，作為其通用語言模型（GLM）家族的最新迭代版本，並在開源 AI 模型領域引發全球關注。該模型不僅在程式設計與推理任務方面取得進一步提升，還在關鍵基準測試中對 GPT-5.2 與 Claude Sonnet 4.5 等專有模型的主導地位構成挑戰。