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。

2026年1月にZ.ai（旧Zhipu AI）がGLM-Imageをリリースした際、単に画像生成分野に新たなモデルを追加しただけではありません。彼らはこの分野を支配してきたアーキテクチャの前提に根本的な挑戦を投げかけました。GLM-Imageは、90億パラメータの自己回帰言語モデルと70億パラメータの拡散デコーダを組み合わせた16億パラメータのハイブリッドシステムであり、特筆すべきことに、特定の能力において独自のプロプライエタリモデルに匹敵しながら、誰でも自由に使用・改変できる初のオープンソース産業用離散自己回帰画像生成モデルです。