GLM-4.7-Flash

30B-A3B

Zhipu GLM-4.7

智谱 GLM-4.7 系列的轻量款:总参数 30B,每 token 激活约 3B,MIT 许可。注意力采用 MLA,每层每个 token 只缓存一个 576 维的压缩向量,而不是完整的 K 和 V——所以 32K 上下文下缓存不到 2 GB,常规 47 层模型需要的是它的好几倍。llama.cpp 按 DeepSeek-2 类模型运行它。下方体积使用计算器通用的 Q4_K_M / Q8_0 比特率:未能核对到 GGUF 文件大小,各档位的质量损失也未公布。

⬇ 1.8M HF 下载量♥ 1856 点赞zai-org/GLM-4.7-Flash· 数据更新于 9/30/2026
消费级显卡专业 GPUMac / 苹果芯片

131K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q8_0

最佳质量

—

精度保留率

量化变体对比

各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度

实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.8518.2 GB——估算
计算HF
GGUFQ8_08.531.8 GB——估算
计算HF

在本地运行 GLM-4.7-Flash

在 Q4_K_M、4K 上下文下,GLM-4.7-Flash 约需 19.2 GB —— 权重 17.2 GB、KV 缓存 0.21 GB、激活缓冲 1.7 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 24 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 3090 起步;59 张卡中有 26 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。

上下文变长会多花多少

从 4K 提到 32K 约多占 1.44 GB,总量来到 20.8 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 26 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 GLM-4.7-Flash 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 仅限 CUDA 上的 ExLlamaV2。

常见问题

GLM-4.7-Flash 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 19.2 GB,到 32K 时约 20.8 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
GLM-4.7-Flash 能在 24GB 显卡上跑吗?
可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 19.2 GB,在 RTX 3090 上还剩 4.8 GB,本索引中 4 张 24 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;59 张中有 26 张可以。
GLM-4.7-Flash 该用哪个量化档位?
该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q8_0。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。

这个模型能跑在哪

按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。

提供格式
GGUF

本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-09-30 RSS → /zh/feed.xml