GLM-4.7-Flashをローカルで動かす方法 - 完全ガイド

約12分

GLM-4.7-Flashをローカルで動かす方法 - 完全ガイド

2025年12月にZhipu AIがGLM-4.7をリリースした際、オープンソースAIコミュニティは大いに盛り上がりました。これは単なるマイナーアップデートではなく、特にコーディング能力やエージェントワークフローにおいて、オープンウェイト言語モデルの大きな飛躍を示すものでした。MoE（Mixture of Experts）モデルの動向を注視してきた私としては、高速推論に最適化された軽量版のGLM-4.7-Flashをぜひ試してみたいと思いました。

数週間にわたりローカル展開の実験、他モデルとのベンチマーク比較、様々なコーディングや推論タスクでの検証を行った結果、GLM-4.7-Flashをローカルで動かすための包括的なガイドをまとめました。AI搭載のコーディングアシスタントを作りたい方、機密データのプライバシーを守りたい方、あるいは単にこの優れたモデルを自分のハードウェアで試してみたい方にとって、必要な情報がすべて揃っています。

GLM-4.7-Flashとは？

GLM-4.7-Flashは、中国の大手AI企業Zhipu AIが設計したGLM-4.7ファミリーのコンパクトかつ高性能なバリアントで、オープンウェイトのMixture of Expertsモデルです。「Flash」という名称は速度と効率性に最適化されていることを示し、レイテンシが重要な展開に最適です。

GLM-4.7-Flashの特徴を詳しく見てみましょう。

アーキテクチャの基盤

GLM-4.7-Flashは、性能と計算効率のバランスを取るために近年人気のMoEアーキテクチャを採用しています：

総パラメータ数：300億パラメータ
活性化パラメータ数：トークンあたり約30億パラメータ（「30B-A3B」という表記の由来）
コンテキストウィンドウ：128Kトークン（拡張コンテキスト対応）
学習データ：約23兆トークンで学習
アーキテクチャ：ステップバイステップ推論（thinking mode）と直接応答モードの両方をサポートするハイブリッド推論モデル

MoEのアプローチは効率的で洗練されています。128人の専門家チームがいて、タスクごとに最も関連性の高い8人だけを呼び出すイメージです。このスパースな活性化パターンにより、GLM-4.7-Flashは密な30Bモデルが要求する計算資源のごく一部でありながら、優れた性能を発揮します。

主な能力

GLM-4.7-Flashが他のオープンウェイトモデルと異なる点は何でしょうか？Zhipu AIは特にコーディング能力とエージェント機能に強みを持たせています：

高度なコーディング性能：SWE-bench Verifiedを含むソフトウェアエンジニアリングベンチマークで卓越した性能
エージェント推論：Claude Code、Kilo Code、Cline、Roo Codeなどのエージェントフレームワークと効果的に連携可能
多言語対応：英語と中国語の両方で強力な能力
ハイブリッド思考モード：直接回答またはステップバイステップ推論の両方を提供可能
ツール利用：関数呼び出しやツール統合の組み込みサポート

GLM-4.7ファミリー

GLM-4.7-Flashは以下のファミリーの一部です：

GLM-4.7：最大機能を備えたフルモデル
GLM-4.7-Flash：パラメータ数を若干減らし速度最適化したバリアント
GLM-4.7-Flash-Plus：Flashの強化版で追加最適化あり

ローカル展開には、性能とリソース要件のバランスが最も良いGLM-4.7-Flashがおすすめです。

性能ベンチマーク：他モデルとの比較

数字は一部の物語を語りますが、実際の性能が重要です。GLM-4.7-Flashが同等モデルとどう比較されるか見てみましょう。

標準ベンチマーク

Zhipu AIの公式ベンチマークによると、GLM-4.7-Flashは主要評価で優れた性能を示しています：

ベンチマーク	GLM-4.7-Flash	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	GPT-OSS-20B
AIME 25	91.6	85.0	91.7
GPQA	75.2	73.4	71.5
LCB v6	64.0	66.0	61.0
HLE	14.4	9.8	10.9
SWE-bench Verified	59.2	22.0	34.0
τ²-Bench	79.5	49.0	47.7
BrowseComp	42.8	2.29	28.3

これらの結果から以下の重要なポイントがわかります：

数学的推論：AIME 25で91.6%を達成し、はるかに多くの活性化パラメータを持つモデルと競合
コーディングの卓越性：SWE-bench Verifiedで59.2%は特に印象的で、Qwen3-30B-A3Bの2.5倍以上、GPT-OSS-20Bのほぼ2倍
エージェントタスク：τ²-Bench（79.5%）とBrowseComp（42.8%）の優れたスコアは強力なエージェント能力とウェブナビゲーション能力を示す
科学的推論：GPQAで75.2%を記録し、堅牢な科学的理解を示す

実際のコーディング性能

実用テストではGLM-4.7-Flashは以下のような優れたコーディング能力を示しました：

マルチファイルプロジェクト：複数ファイルにまたがる複雑なソフトウェア工学タスクを処理可能
デバッグ：既存コードのバグ検出と修正に優れる
コード生成：複数言語でクリーンかつドキュメント付きのコードを生成
ターミナルタスク：コマンドラインベースのコーディングチャレンジ（Terminal Bench 2.0）で高い性能

「考えてから行動する」能力は複雑なコーディングタスクで特に価値があります。難しい問題に直面した際、GLM-4.7-Flashは内部で推論プロセスを経てからコードを生成し、より正確な解決策を導き出します。

なぜGLM-4.7-Flashをローカルで動かすのか？

Zhipu AIがAPIアクセスを提供しているのに、なぜローカルで動かす必要があるのでしょうか？以下に説得力のある理由を挙げます。

プライバシーとデータ管理

機密コードベース、独自アルゴリズム、秘密データを扱う場合、外部サーバーに情報を送ることは大きなリスクです。ローカル展開ならデータはマシンから出ず、以下の用途に不可欠です：

企業のセキュリティコンプライアンス
独自コードの解析
金融や医療分野のアプリケーション
データ主権が重要なあらゆるシナリオ

コスト効率

クラウドAPIはトークン単位で課金されますが、ローカル展開は一度のハードウェア投資のみ。大量利用時に大幅な節約が可能です：

トークン課金なし
展開後は無制限クエリ
バッチ処理も追加費用なし
プレミアム価格なしで予約済みキャパシティ

カスタマイズとファインチューニング

ローカル展開はカスタマイズの扉を開きます：

特定コードベースやドメインでのファインチューニング
様々な展開設定の実験
カスタムツール統合の実装
API制約なしで新しいプロンプト戦略をテスト

オフライン対応

一度ダウンロードすればインターネット接続なしで動作可能。以下に必須です：

エアギャップ環境
遠隔地
信頼性重視のアプリケーション
ネットワーク遅延の削減

学習と実験

ローカルでモデルを動かすことは貴重な学習機会を提供します：

モデル挙動の深い理解
量子化や最適化の実験
カスタムアプリケーションの構築
オープンソースコミュニティへの貢献

ハードウェア要件

GLM-4.7-FlashのMoEアーキテクチャは非常に効率的ですが、スムーズな動作には適切なハードウェアが必要です。

GPU要件

活性化パラメータ約30億により、GLM-4.7-Flashは意外と手が届きやすいです：

モデルサイズ	最低VRAM	推奨VRAM	例示GPU
GLM-4.7-Flash (BF16)	16GB	24GB以上	RTX 3090, RTX 4090, A4000
GLM-4.7-Flash (INT8)	10GB	16GB	RTX 3080, RTX 4080
GLM-4.7-Flash (INT4)	6GB	8GB	RTX 3060, RTX 4060

私の経験では、最初はRTX 3080（10GB VRAM）でINT8量子化を使ってテストしました。動作はしましたが長いコンテキストではメモリ圧迫を感じました。RTX 4090（24GB）でBF16精度にアップグレードすると、特に長時間のコーディングセッションで格段に快適になりました。

RAM要件

モデルのロードやデータ処理にシステムRAMも重要です：

最低：16GB
推奨：32GB
最適：64GB以上（大規模コンテキストや同時リクエスト対応）

ストレージ要件

モデルサイズ：フルモデル（FP16）で約60GB
量子化モデル：15〜30GB（量子化レベルによる）
推奨：高速なNVMe SSD
HDD：非推奨（ロードに10分以上かかることも）

CPU要件

GPUが推論の大部分を担いますが、CPUは以下に重要です：

データ前処理
非GPU推論（遅いが可能）
モデルロードやメモリ管理

Intel 12世代やAMD Zen 4以降のマルチコアCPUを推奨します。

マルチGPU対応

大規模コンテキストや本番展開向けにGLM-4.7-Flashはテンソル並列をサポートします：

2 GPU：大きなコンテキストに余裕を持って対応
4 GPU：高スループットサービングに最適（vLLM公式推奨）
8 GPU以上：最大性能と同時リクエスト対応

ソフトウェア前提条件

インストール前に以下を満たしていることを確認してください。

OS

Linux：Ubuntu 22.04 LTS以降（推奨）
Windows：WSL2付きWindows 11
macOS：可能だが推奨しない（GPUサポート限定的）

Python環境

Python：3.10以上（3.11推奨）
CUDA：NVIDIA GPU用12.1以上
cuDNN：8.9または互換バージョン
Git：リポジトリクローン用

仮想環境設定

依存関係の衝突を避けるため仮想環境の使用を強く推奨します：

# 仮想環境作成
python -m venv glm47-env

# 有効化（Linux/macOS）
source glm47-env/bin/activate

# 有効化（Windows）
glm47-env\Scripts\activate

# pipアップグレード
pip install --upgrade pip

方法1：vLLMで動かす（本番向け推奨）

vLLM（Vectorized Large Language Model）はGLM-4.7-Flashの展開に最適な方法です。高スループット、PagedAttentionによる効率的メモリ管理、シンプルなAPI統合を提供します。

ステップ1：vLLMインストール

# vLLMインストール（必要なインデックスURL付き）
pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

# GLM-4.7-Flash対応のためGitHub版transformersをインストール
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

GitHub版transformersのインストールは必須です。PyPIの安定版にはGLM-4.7-Flashのチャットテンプレート対応が含まれていません。

ステップ2：モデルをサーブ

単一GPU展開の推奨コマンド例：

vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --tool-call-parser glm47 \
    --reasoning-parser glm45 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --served-model-name glm-4.7-flash

マルチGPU展開例：

vllm serve zai-org/GLM-4.7-Flash \
    --tensor-parallel-size 4 \
    --speculative-config.method mtp \
    --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
    --tool-call-parser glm47 \
    --reasoning-parser glm45 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --served-model-name glm-4.7-flash

主なフラグの説明：

--tensor-parallel-size：テンソル並列に使うGPU数
--tool-call-parser：GLM-4.7のツール呼び出し形式用パーサー
--reasoning-parser：推論・思考出力用パーサー
--enable-auto-tool-choice：モデルによるツール自動選択を許可
--served-model-name：APIレスポンス内のモデル名

ステップ3：APIをテスト

起動後、vLLMはhttp://localhost:8000でOpenAI互換APIを提供します：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "効率的にフィボナッチ数を計算するPython関数を書いてください。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)

curlでの利用例：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "glm-4.7-flash",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "RESTとGraphQL APIの違いを説明してください。"}
        ],
        "temperature": 0.7
    }'

方法2：SGLangで動かす（高性能）

SGLangはMoEモデルに特化した最適化を持つ優れた推論フレームワークです。特に推測デコーディングや複雑な推論タスクに効果的です。

ステップ1：SGLangインストール

# uvを使う場合（高速インストール推奨）
uv pip install sglang==0.3.2.dev9039+pr-17247.g90c446848 --extra-index-url https://sgl-project.github.io/whl/pr/

# またはpipで
pip install sglang==0.3.2.dev9039+pr-17247.g90c446848 --extra-index-url https://sgl-project.github.io/whl/pr/

# transformers最新版をインストール
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@76732b4e7120808ff989edbd16401f61fa6a0afa

ステップ2：サーバー起動

python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path zai-org/GLM-4.7-Flash \
    --tp-size 1 \
    --tool-call-parser glm47 \
    --reasoning-parser glm45 \
    --speculative-algorithm EAGLE \
    --speculative-num-steps 3 \
    --speculative-eagle-topk 1 \
    --speculative-num-draft-tokens 4 \
    --mem-fraction-static 0.8 \
    --served-model-name glm-4.7-flash \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000

Blackwell GPUの場合は以下のフラグを追加：

python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path zai-org/GLM-4.7-Flash \
    --tp-size 1 \
    --tool-call-parser glm47 \
    --reasoning-parser glm45 \
    --attention-backend triton \
    --speculative-draft-attention-backend triton \
    --served-model-name glm-4.7-flash \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000

ステップ3：SGLang APIの利用

SGLangもOpenAI互換のエンドポイントを提供します：

import openai

client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "このPythonコードをデバッグしてください: def factorial(n): return 1 if n <= 1 else n * factorial(n-1) print(factorial(1000))"}
    ],
    max_tokens=300
)

print(response.choices[0].message.content)

方法3：Transformersライブラリで動かす（開発用）

開発や実験にはTransformersライブラリが最も柔軟です。プロトタイピングや研究に最適です。

ステップ1：依存関係インストール

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install torch accelerate

ステップ2：Python推論スクリプト

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_PATH = "zai-org/GLM-4.7-Flash"

# トークナイザーとモデルのロード
print("トークナイザーをロード中...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)

print("モデルをロード中（数分かかる場合あり）...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

# 入力準備
messages = [
    {"role": "user", "content": "預金と引き出しメソッドを持つシンプルな銀行口座のPythonクラスを書いてください。"}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)

inputs = inputs.to(model.device)

# 応答生成
print("応答を生成中...")
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    temperature=None,
    top_p=None,
)

# 応答抽出と表示
output_text = tokenizer.decode(
    generated_ids[0][inputs.input_ids.shape[1]:],
    skip_special_tokens=True
)

print("\n=== モデル応答 ===")
print(output_text)

このスクリプトは基本的な使い方を示していますが、本番ではエラーハンドリングやリソース管理、バッチ処理対応を追加してください。

量子化：低スペックハードウェアで動かす

GPUのVRAMがフルBF16モデルに足りない場合、量子化が大きく役立ちます。

利用可能な量子化フォーマット

フォーマット	VRAM削減率	品質影響	用途
FP16（デフォルト）	100%	基準	最高品質
INT8	約50%	最小限	RTX 3080クラスGPU
INT4	約75%	目立つが許容範囲	RTX 3060クラスGPU
GPTQ/AWQ	約75%	バランス良好	本番展開

Transformersでの量子化利用例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

MODEL_PATH = "zai-org/GLM-4.7-Flash"

# INT4量子化でロード
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,  # INT4量子化有効化
    load_in_8bit=False,
)

# またはGPTQ量子化を使用
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    quantization_config={
        "method": "gptq",
        "bits": 4,
    }
)

性能：私の実際のベンチマーク

個人環境でGLM-4.7-Flashを徹底的にテストし、現実的な期待値を提供します。

テスト環境

GPU：NVIDIA RTX 4090（24GB VRAM）
システムRAM：32GB DDR5
CPU：AMD Ryzen 9 5900X
ストレージ：NVMe SSD
フレームワーク：vLLM、BF16精度

ベンチマーク結果

タスク	トークン/秒	初回トークン遅延	品質評価
コード生成	45-55	45ms	優秀
デバッグ	40-50	50ms	優秀
数学的推論	35-45	60ms	非常に良い
クリエイティブライティング	50-60	40ms	良い
翻訳	55-65	35ms	非常に良い
長コンテキスト（64K）	20-30	150ms	良い

Qwen3-30B-A3Bとの比較

同条件で両モデルを動かした結果：

指標	GLM-4.7-Flash	Qwen3-30B-A3B
コーディング速度	約10%高速	基準
数学性能	約6%優位（AIME）	低め
エージェントタスク	大幅に優位	低め
メモリ使用量	同等	同等
コンテキスト処理	優位（128K超対応）	良好（128K）

性能最適化のコツ

実験を通じて以下の改善策を発見しました：

VRAMが十分ならBF16精度を使う（24GB以上推奨）
マルチGPU環境ではテンソル並列を有効化
ベンチマーク前に数回推論でウォームアップ
スループット向上のため--max-batch-size 8を調整
vLLMの推測デコーディングを活用して高速化

無料テストオプション：インストール前に試す

ローカルインストールに踏み切る前に、以下の無料でGLM-4.7-Flashを試せる方法があります。即時のウェブチャットからAPIアクセスまで多彩です。

1. LM Arena（手軽なテストに最適）

URL: https://lmarena.ai/

セットアップ不要でGLM-4.7をすぐに試せる最速の方法：

GLM-4.7モデルとの直接チャット
モデル比較機能付き
APIキー不要、インストール不要、クレジットカード不要
コミュニティ主導のリーダーボード

モデルの能力を素早く体験したい方に最適です。

2. Puter.js（無制限無料APIアクセス）

URL: https://developer.puter.com/tutorials/free-unlimited-zai-glm-api/

開発者向けにGLM-4.7を無料で無制限に使えるAPI：

完全無料のZ.AI GLM APIアクセス
GLM-4.7、GLM-4.6V、GLM-4.5-Air対応
基本利用にAPIキー不要
ユーザーペイモデルで安定提供

3. MixHub AI

URL: https://mixhubai.com/ai-models/glm-4-7

シンプルなウェブチャットインターフェース：

GLM-4.7の無料チャット
複数AIモデルを一つのプラットフォームで利用可能
GLM-4.7は無料プランから利用可能

4. BigModel.cn（公式無料API）

URL: https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free/glm-4.7-flash

Zhipu AI公式の無料APIプラットフォーム：

GLM-4.7-Flashを無料でAPI呼び出し可能
30Bクラスのエージェントコーディング最適化モデル
完全なAPIドキュメントとサンプル付き
期間限定の無料ファインチューニングサービスあり
公式サポートとドキュメント

5. HuggingFace Spaces

即座にGLM-4.7-Flashを試せる最も簡単な方法：

メインデモ：SpyC0der77/zai-org-GLM-4.7-Flash
AnyCoder：akhaliq/anycoder（コーディング特化デモ）

インストール不要でウェブ上でモデルと対話可能。

6. 低価格APIオプション

より信頼性の高いAPIアクセスが必要な場合：

Novita AI (https://novita.ai/models/model-detail/zai-org-glm-4.7)

料金：入力$0.60/Mトークン、出力$2.20/Mトークン
プレイグラウンドあり

OpenRouter (https://openrouter.ai/z-ai/glm-4.7)

料金：入力$0.40/Mトークン、出力$1.50/Mトークン
新規ユーザー向け無料トライアルクレジットあり

簡易比較表

プラットフォーム	料金	セットアップ	用途
LM Arena	無料	不要	手軽なテスト
Puter.js	無料	不要	無料APIアクセス
MixHub AI	無料	不要	シンプルチャット
BigModel.cn	無料	APIキー必要	公式無料API
HuggingFace	無料	不要	デモテスト
Novita AI	従量課金	APIキー必要	本番API
OpenRouter	従量課金	APIキー必要	マルチモデルゲートウェイ

私のおすすめは、まずLM Arenaで即時テストし、その後BigModel.cnやPuter.jsでAPIをじっくり試すことです。

よくある問題のトラブルシューティング

展開中に遭遇した代表的な問題と解決策を紹介します。

CUDAメモリ不足

問題：「CUDA out of memory」エラーが出る

対策：

量子化（INT8またはINT4）を有効にする
バッチサイズを減らす
GPUキャッシュをクリア：torch.cuda.empty_cache()
不要ならコンテキスト長を短縮
他のGPU負荷の高いアプリを終了

私の場合、Chromeの複数WebGLタブがVRAMを大量消費していました！

初回推論が遅い

問題：最初のリクエストだけ非常に遅い

説明：モデルがGPUメモリにロードされ最適化されるため正常な挙動です。

対策：起動後に2〜3回簡単なリクエストでウォームアップする。

出力品質が悪い

問題：意味不明や話題外の応答が出る

対策：

正しいチャットテンプレートを使っているか確認
温度設定を確認（低めが集中した出力）
モデルが正しくロードされているかmodel.deviceで確認
最新のGitHub版transformersに更新

インストール失敗

問題：特にvLLMのpipインストールでエラー

対策：

Pythonバージョンが3.10以上か確認
CUDAドライバの互換性を確認

システム依存関係をインストール：

sudo apt-get install python3-dev build-essential

クリーンな仮想環境を使う
pipを最新にアップデート

API接続拒否

問題：localhost:8000に接続できない

対策：

サーバーが起動しているか確認：ps aux | grep vllm
ファイアウォール設定を確認
起動コマンドのホスト・ポートが正しいか確認
クライアントのbase_urlが正しいか確認

高度な機能：ハイブリッド思考モードの活用

GLM-4.7-Flashの強力な特徴の一つがハイブリッド思考機能です。これにより、モデルは直接回答か推論過程の表示かを選べます。

思考モードの理解

有効にするとモデルは：

内部推論：複雑な問題をステップバイステップで解く
透明な出力：推論の過程をオプションで表示
トークン効率：思考トークンを最終出力に含めず利用可能

API呼び出しで思考モードを有効化

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "複雑な問題を解いてください：シカゴを時速60マイルで出発する列車と、ニューヨークを時速70マイルで出発する列車が800マイル離れている場合、いつ出会いますか？"}
    ],
    extra_body={
        "enable_thinking": True,  # 思考モード有効化
        "thinking_budget": 2048,  # 思考用最大トークン数
    }
)

非思考（直接応答）モードは思考パラメータを省略すればOKです。

使い分けの目安

思考モードが適している場面：

数学問題
複雑な論理推論
多段階計算
デバッグやコード解析

直接応答モードが適している場面：

単純な質問
クリエイティブライティング
翻訳
簡単な会話

結論：GLM-4.7-Flashはローカルで動かす価値があるか？

徹底的なテストと比較の結果、私の結論は明確です：GLM-4.7-Flashは特に開発者やAI愛好家にとってローカル展開に非常に適した選択肢です。

強み

卓越したコーディング性能：大規模モデルを上回るコーディングベンチマーク性能
効率的なMoEアーキテクチャ：一般消費者向けハードウェアで良好な性能
強力なエージェント機能：最新のAIエージェントフレームワークと相性良し
オープンウェイト：MITライセンスで商用利用可能
ハイブリッド思考：推論重視タスクに柔軟対応
活発な開発：Zhipu AIによる定期的なアップデート

注意点

ハードウェア要件：最適性能にはそれなりのGPUが必要
ドキュメントの進化中：一部機能はまだ整備中
コミュニティ規模：LlamaやQwenに比べると小さいが成長中

私のおすすめ

コミュニティポートがあればまずOllamaで手軽に試し、その後本番展開にはvLLMを使うのが良いでしょう。多くのユーザーにはRTX 3060＋INT4量子化かRTX 3080＋INT8量子化が性能と手軽さのバランスで最適です。

オープンソースAIの世界は急速に進化しており、GLM-4.7-Flashはコーディング特化モデルの大きな前進を示しています。AI開発ツールの構築、エージェントワークフローの探求、あるいは自分のハードウェアで高性能言語モデルを使いたい方に、GLM-4.7-Flashはぜひおすすめしたいモデルです。

FAQ：GLM-4.7-Flashに関するよくある質問

GLM-4.7-FlashはAMD GPUで動きますか？

はい、ただし制限があります。ROCmのサポートは改善中ですが、性能や互換性は環境により異なります。最良の体験にはNVIDIA GPUを推奨します。RDNA3世代のAMD GPUでROCm版vLLMを使い成功報告もあります。

GLM-4.7-FlashはGPT-4oと比べてどうですか？

GPT-4oは汎用モデルとして依然強力ですが、GLM-4.7-Flashはコーディングタスクで優れており、SWE-benchなどでGPT-4oに匹敵または上回ることもあります。コード中心の用途には魅力的な無料代替です。

GLM-4.7-Flashをローカルでファインチューニングできますか？

はい！VRAMが十分（24GB以上推奨）あればLoRAやQLoRAでファインチューニング可能です。Hugging FaceのPEFTライブラリやUnslothと互換性があります。

最大コンテキスト長は？

公式リリースでは128Kトークンまで対応。開発版ではさらに拡張報告もあります。本番利用では64Kが性能とメモリのバランスが良いです。

GLM-4.7-Flashは本番利用に適していますか？

もちろんです。vLLMの最適化と適切なハードウェア、監視体制があれば本番AIアプリケーションの基盤として十分使えます。MITライセンスで商用利用も制限なしです。

新バージョンへのアップデート方法は？

HuggingFaceモデルページやZ.aiドキュメントで更新情報を確認してください。一般的には：

最新モデルファイルを取得
vLLM/SGLangを更新
transformersライブラリを更新
統合テスト後に展開

商用製品に使えますか？

はい！GLM-4.7-FlashはMITライセンスでリリースされており、商用利用、改変、再配布がほぼ制限なく可能です。詳細はライセンス全文を確認してください。

本ガイドは2026年1月のGLM-4.7-Flash初期リリースに基づいて作成されています。AI技術は常に進化しているため、最新情報は公式Z.aiドキュメントやHuggingFaceモデルページを参照してください。