GLM 4.7 Flash 如何本地部署?
GLM 4.7 Flash 是智譜 2026 年 1 月發布的 30B MoE,每個字只動用 3B 參數,所以跑得很快。一張 24GB 顯示卡跑 4-bit 約 135 tokens/s,上下文可以開到約 115K。官方將它定位為 30B 級的輕量部署選項,採用 MIT 授權條款。16GB 的卡不是降到 2-bit,就是把一部分專家放進系統記憶體。
GLM 4.7 Flash 模型資訊
- 4-bit 最低顯示記憶體20 GB · 8K
- 參數量30B
- 激活參數3B
- 上下文上限198K
- 架構
- MoE
- 專家卸載
- 4 GB 顯存 + 18 GB 記憶體
- 授權
- MIT
- 發布日期
- 2026年1月19日
- 廠商
- Z.ai / Zhipu AI
- Hugging Face 倉庫
- zai-org/GLM-4.7-Flash
- GGUF 倉庫
- unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF
- NVFP4 倉庫(Blackwell)
- unsloth/GLM-4.7-Flash-NVFP4
- MLX 倉庫(Apple)
- mlx-community/GLM-4.7-Flash-4bit
- Ollama 標籤
- glm-4.7-flash
- 層數
- 47
- 隱藏維度
- 2,048
- KV 頭
- 20
- 頭維度
- 256
GLM 4.7 Flash 本地部署需要多少顯示記憶體?
| 量化 | 權重體積GB | 8K 上下文GB | 32K 上下文GB | 128K 上下文GB | 198K 上下文(最大)GB |
|---|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 9.8GGUF | 11.3 | 12.6 | 18 | 21.9 |
| 2-bit | 11.9GGUF | 13.4 | 14.7 | 20.1 | 24 |
| 3-bit | 13.8GGUF | 15.3 | 16.6 | 22 | 25.9 |
| 4-bit | 18.3GGUF | 19.8 | 21.1 | 26.5 | 30.4 |
| 5-bit | 21.4GGUF | 22.9 | 24.2 | 29.6 | 33.5 |
| 8-bit | 31.8GGUF | 33.3 | 34.6 | 40 | 43.9 |
| BF16/FP16 | 59.9GGUF | 61.4 | 62.7 | 68.1 | 72 |
詳細計算規則可在資料方法頁查看。
| 裝置 | 價格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| NT$6,0955 筆掛單 | 148.4 | 75K | |
| NT$20,4794 筆掛單 | 148.4 | 198K | |
| NT$25,23314 筆掛單 | 113.7 | 75K | |
| Radeon RX 7900 XTX24 GB | NT$27,76412 筆掛單 | 151.2 | 198K |
| NT$41,44513 筆掛單 | 150.1 | 198K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整機 · 128 GB | NT$92,64316 筆掛單 | 84.2 | 198K |
| NT$121,8986 筆掛單 | 153.4 | 198K | |
| NT$156,0307 筆掛單 | 141 | 198K | |
| NT$209,66541 筆掛單 | 87.5 | 198K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整機 · 128 GB | NT$222,80110 筆掛單 | 130.1 | 198K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整機 · 96 GB | NT$224,29315 筆掛單 | 161.5 | 198K |
| NT$253,54314 筆掛單 | 174.7 | 198K | |
| NT$609,4916 筆掛單 | 174.7 | 198K |
| 裝置 | 價格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| NT$20,4794 筆掛單 | 130.4 | 198K | |
| Radeon RX 7900 XTX24 GB | NT$27,76412 筆掛單 | 133.7 | 115K |
| NT$41,44513 筆掛單 | 132.4 | 115K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整機 · 128 GB | NT$92,64316 筆掛單 | 66.1 | 198K |
| NT$121,8986 筆掛單 | 136.1 | 115K | |
| NT$156,0307 筆掛單 | 122.3 | 198K | |
| NT$209,66541 筆掛單 | 69.1 | 198K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整機 · 128 GB | NT$222,80110 筆掛單 | 110.5 | 198K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整機 · 96 GB | NT$224,29315 筆掛單 | 145.5 | 198K |
| NT$253,54314 筆掛單 | 161.5 | 198K | |
| NT$609,4916 筆掛單 | 161.5 | 198K |
| 裝置 | 價格 | 速度 t/s | 最大上下文 |
|---|---|---|---|
| NT$20,4794 筆掛單 | 103.9 | 26K | |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB整機 · 128 GB | NT$92,64316 筆掛單 | 45.4 | 198K |
| NT$156,0307 筆掛單 | 95.5 | 198K | |
| NT$209,66541 筆掛單 | 47.8 | 198K | |
| MacBook Pro M5 Max 128GB整機 · 128 GB | NT$222,80110 筆掛單 | 83.9 | 198K |
| Mac Studio M5 Ultra 96GB整機 · 96 GB | NT$224,29315 筆掛單 | 120.4 | 198K |
| NT$253,54314 筆掛單 | 139.4 | 26K | |
| NT$609,4916 筆掛單 | 139.4 | 198K |
只列常見的顯示卡和整機,50B 以下和以上的模型各一組,按價格從低到高。
用整機跑 GLM 4.7 Flash 要什麼配置?
16GB 的卡想用 4-bit,就把一部分專家放進系統記憶體。下表搭配的是 16GB 的 Tesla V100,47 層中約 37 層專家留在顯示記憶體,只有 10 層放進記憶體,所以速度掉得不多:DDR4 桌機約 74 tokens/s,DDR5 約 94。8-bit 也能這樣跑,DDR4 桌機約 27 tokens/s,8 通道 DDR4 伺服器配 RTX 3090 約 76。
GeForce RTX 5070 + 家用 DDR5
家用GeForce RTX 5070 + 家用 DDR5
家用GeForce RTX 3090 + EPYC 單路 DDR4
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本地部署 GLM 4.7 Flash 要注意什麼?
量化選哪一檔
24GB 的卡用 4-bit(約 18 GB);5-bit 約 21 GB 也放得下,只是上下文會少一截。16GB 的卡用 2-bit 或 3-bit(約 12 GB、14 GB)。Unsloth 建議至少用 4-bit。
官方建議的取樣參數
一般任務用
temperature1.0、top_p0.95;寫程式、跑終端機任務用temperature0.7、top_p1.0。重複懲罰關掉(設為 1.0)。在 llama.cpp 裡再把min_p設成 0.01,它的預設值 0.05 偏高。1 月下旬以前的 GGUF 要重新下載
2026 年 1 月 21 日,llama.cpp 修正了一個路由計算函式寫錯的問題(softmax 應為 sigmoid),修正前模型會反覆輸出、品質很差,Unsloth 隨後重新上傳了 GGUF。在這之前下載的檔案,請重新下載。
Ollama 和 MTP
Ollama 官方模型庫有
glm-4.7-flash,提供q4_K_M、q8_0、bf16三個標籤;Unsloth 的文件仍寫著不建議把他們的 GGUF 放進 Ollama 跑,因為聊天範本可能不相容,要用 Ollama 就用官方庫的版本。llama.cpp 從 2026 年 8 月起支援它的 MTP 推測解碼(PR #24868),PR 作者用 8-bit 測試,草稿長度 1 時平均約快 1.18 倍。長上下文很省
它的注意力結構(MLA)會壓縮上下文快取,所以長上下文很省:4-bit 下從 8K 開到 128K 只多約 7 GB,開滿 198K 總共約 30 GB。
啟動指令
Ollama
- Windows
- macOS
- Linux
ollama run glm-4.7-flashllama.cpp
- NVIDIA
- AMD
- Mac
- CPU
llama-server -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:Q4_K_M -c 8192顯示記憶體不夠時加上 --cpu-moe,把路由專家放進系統記憶體(約需 18 GB)。
llama-server -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:Q4_K_M -c 8192 -ngl 99 \ --cpu-moe
vLLM
- Linux
- NVIDIA
- AMD
vllm serve zai-org/GLM-4.7-FlashBlackwell 顯示卡(RTX 50 系列、RTX PRO 6000、B200)能原生執行 NVFP4 權重,體積約為原版的三成。
vllm serve unsloth/GLM-4.7-Flash-NVFP4MLX
- Apple 晶片
在 Mac 上先 pip install mlx-lm,這條指令會從 Hugging Face 下載 MLX 權重,並啟動相容 OpenAI 介面的服務。
mlx_lm.server --model mlx-community/GLM-4.7-Flash-4bit量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法
GLM 家族的其他模型
| 模型 | 總參數 | 激活參數 | 4-bit 模型大小 |
|---|---|---|---|
| 106B | 12B | 73 GB | |
| 320B | 18B | 199.7 GB | |
| 744B | 40B | 465.8 GB | |
| 744B | 40B | 467.3 GB |