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NT$ TWD

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
NVFP4 倉庫(Blackwell)
unsloth/GLM-4.7-Flash-NVFP4
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GB8K 上下文GB32K 上下文GB128K 上下文GB198K 上下文(最大)GB
1-bit9.8GGUF11.312.61821.9
2-bit11.9GGUF13.414.720.124
3-bit13.8GGUF15.316.62225.9
4-bit18.3GGUF19.821.126.530.4
5-bit21.4GGUF22.924.229.633.5
8-bit31.8GGUF33.334.64043.9
BF16/FP1659.9GGUF61.462.768.172

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

單卡能跑 GLM 4.7 Flash 嗎?

一張 24GB 顯示卡就能跑得很舒服。4-bit 加 8K 上下文約 20 GB,RTX 3090、4090、RX 7900 XTX 都放得下;它每產生一個字只讀取 3B 參數,速度很快,每秒約 130 個 token 上下,上下文還能開到約 115K。它儲存上下文的方式很省,上下文拉長時顯示記憶體漲得很慢,換成 32GB 的 RTX 5090 就能把上下文開滿。16GB 的卡放不下 4-bit,只能退到 2-bit 或 3-bit,速度一樣快,但上下文會短一截,Unsloth 也建議盡量不要低於 4-bit。

閒魚
裝置價格速度 t/s最大上下文
Tesla V100 32GB32 GBNT$20,4794 筆掛單130.4198K
Radeon RX 7900 XTX24 GBNT$27,76412 筆掛單133.7115K
GeForce RTX 309024 GBNT$41,44513 筆掛單132.4115K
Ryzen AI Max+ 395 128GB整機 · 128 GBNT$92,64316 筆掛單66.1198K
GeForce RTX 409024 GBNT$121,8986 筆掛單136.1115K
RTX A600048 GBNT$156,0307 筆掛單122.3198K
DGX Spark 128GB整機 · 128 GBNT$209,66541 筆掛單69.1198K
MacBook Pro M5 Max 128GB整機 · 128 GBNT$222,80110 筆掛單110.5198K
Mac Studio M5 Ultra 96GB整機 · 96 GBNT$224,29315 筆掛單145.5198K
GeForce RTX 509032 GBNT$253,54314 筆掛單161.5198K
RTX PRO 600096 GBNT$609,4916 筆掛單161.5198K

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。

閒魚

GeForce RTX 5070 + 家用 DDR5

家用
生成速度66.8t/s
記憶體頻寬96GB/s
顯示卡
GeForce RTX 507025 / 47 層專家放進 12 GB 顯示記憶體
NT$31,879
記憶體
32 GB DDR5-60002 條 × 16 GB
NT$14,267
CPU
AMD Ryzen 7 77008 核 16 執行緒 · 2 通道
NT$4,145
主機板
Gigabyte B650 EAGLE AX4 個記憶體插槽
NT$2,936
電源
海盜船 RM750e750 W
NT$4,871
整機參考價NT$58,098

詳細計算規則可在資料方法頁查看。

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本地部署 GLM 4.7 Flash 要注意什麼?

  1. 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。

  2. 官方建議的取樣參數

    一般任務用 temperature 1.0、top_p 0.95;寫程式、跑終端機任務用 temperature 0.7、top_p 1.0。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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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
終端機
ollama run glm-4.7-flash

llama.cpp

  • NVIDIA
  • AMD
  • Mac
  • CPU
全部放進顯示記憶體
終端機
llama-server -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:Q4_K_M -c 8192
專家卸載

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)。

終端機
llama-server -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:Q4_K_M -c 8192 -ngl 99 \
  --cpu-moe

vLLM

  • Linux
  • NVIDIA
  • AMD
原版權重
終端機
vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash
NVFP4 · Blackwell

Blackwell 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。

終端機
vllm serve unsloth/GLM-4.7-Flash-NVFP4

MLX

  • 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。

終端機
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
GLM 4.5 AirMoE106B12B73 GB
GLM 5.3 FlashMoE320B18B199.7 GB
GLM 5.2MoE744B40B465.8 GB
GLM 5.3MoE744B40B467.3 GB

關於 GLM