GLM-4.7-Flash - 智谱开源的混合专家架构语言模型

GLM-4.7-Flash是什么

GLM-4.7-Flash是智谱开源的混合专家架构语言模型，参数规模为30B，激活参数量3B，上下文窗口达200K，最大输出令牌为128K。在编程能力上表现出色，SWE-bench验证集分数达59.2，任务执行能力强，AIME 25、GPQA、LCB v6等任务得分分别为91.6、75.2、64.0，高负载下错误率仅0.3%，一致性达96.7%。模型采用多阶段思考机制，支持轻量化部署，适用于本地编程、智能体任务和工具调用等场景，是30B级别中的性能标杆，适合开发者、研究人员及企业用户使用。

GLM-4.7-Flash的功能特色

• 高效编程辅助：能生成高质量代码，支持本地编程，提升开发效率。
• Выполнение сложных задач：具备强大的任务规划和执行能力，适用于智能体任务。
• Оптимизация вызовов инструментов：在工具调用方面表现强劲，支持高效的工具交互。
• 高稳定性支持：在高负载条件下，错误率极低，一致性高，保障稳定运行。
• 轻量化部署：作为30B类别中的轻量化模型，平衡性能与效率，适合多种部署场景。

GLM-4.7-Flash的核心优势

• 卓越编程能力：在编程基准测试中表现优异，能高效生成高质量代码，特别适合开发者使用。
• 高负载稳定性：在高负载条件下错误率极低，一致性高达96.7%，确保长时间稳定运行。
• Легкая конструкция：作为30B级别中的轻量化模型，兼顾性能与效率，适合多种部署需求。
• 多阶段思考机制：采用混合思考模式，能高效处理复杂任务，提升任务执行能力。
• С открытым исходным кодом и бесплатно：模型权重完全开源，用户可以免费调用，降低了使用门槛。

GLM-4.7-Flash官网是什么

• Библиотека моделей HuggingFace：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7-Flash

GLM-4.7-Flash的适用人群

• разработчики：适合需要高效编程辅助的软件开发者，能够提升代码生成和调试效率。
• научный сотрудник：可用于研究复杂任务处理和模型优化，助力学术研究和技术探索。
• бизнес-пользователь：适合对性能有较高要求且需要轻量化部署的企业，支持高效工具交互。
• Разработчик умного тела：适用于开发智能体任务，支持复杂的任务规划和执行能力。
• Участники сообщества с открытым исходным кодом：由于模型开源，适合开源社区的开发者参与贡献和二次开发。