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猫眼影戏记者 孟祥斌 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
智谱AI上市后 ，再发新效果。
开源轻量级大语言模子GLM-4.7-Flash ，直接替换前代GLM-4.5-Flash ，API免费开放挪用。
这是一个30B总参数、仅3B激活参数的混淆专家（MoE）架构模子 ，官方给它的定位是“外地编程与智能体助手”。
在SWE-bench Verified代码修复测试中 ，GLM-4.7-Flash拿下59.2分 ，“人类最后的考试”等评测中也显著逾越同规模的Qwen3-30B和GPT-OSS-20B。
作为去年12月宣布的旗舰模子GLM-4.7的轻量化版本 ，GLM-4.7-Flash继续了GLM-4系列在编码和推理上的焦点能力 ，同时针对效率做了专门优化。
除了编程 ，官方还推荐将这个模子用于创意写作、翻译、长上下文使命 ，甚至角色饰演场景。
30B参数只激活3B ，MLA架构首次上线
GLM-4.7-Flash沿用了该系列的”混淆思索模子”的设计。
总参数目300亿 ，但现实推理时仅激活约30亿参数 ，使模子在坚持能力的同时大幅降低盘算开销。
上下文窗口支持到200K ，既可以云端API挪用 ，也支持外地安排。
现在官方还没有给出手艺报告 ，更多细节还要从设置文件自己挖掘。
有开发者注重到一个主要细节：GLM团队这次首次接纳了MLA（Multi-head Latent Attention）架构。这一架构此前由DeepSeek-v2率先使用并验证有用 ，现在智谱也跟进了。
从详细结构来看 ，GLM-4.7-Flash的深度与GLM-4.5 Air和Qwen3-30B-A3B靠近 ，但专家数目有所差别——它接纳64个专家而非128个 ，激活时只挪用5个（算上共享专家）。
现在宣布不到12小时 ，HuggingFace、vLLM等主流平台就提供了day0支持。
官方也在第一时间提供了对华为昇腾NPU的支持。
外地安排方面 ，经开发者实测在32GB统一内存、M5芯片的苹果条记本上能跑到43 token/s的速率。
官方API平台上基础版GLM-4.7-Flash完全免费（限1个并发） ，高速版GLM-4.7-FlashX价钱也相当白菜。
比照同类模子 ，在上下文长度支持和输出token价钱上有优势 ，但现在延迟和吞吐量尚有待优化。
HuggingFace：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7-Flash
[1]https://x.com/Zai_org/status/2013261304060866758智谱新模子也用DeepSeek的MLA ，苹果M5就能跑
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