Ana içeriğe atla

GLM-4.7-Flash'ı Yerelde Çalıştırma - Kapsamlı Bir Rehber

BloglarAIGLM-4.7Zhipu AIYaklaşık 12 dakika

GLM-4.7-Flash'ı Yerelde Çalıştırma - Kapsamlı Bir Rehber

Zhipu AI, Aralık 2025'te GLM-4.7'yi yayınladığında, açık kaynak AI topluluğu büyük bir heyecan yaşadı. Bu sadece küçük bir güncelleme değildi—özellikle kodlama yetenekleri ve ajan tabanlı iş akışlarında açık ağırlıklı dil modellerinde önemli bir sıçrayışı temsil ediyordu. MoE (Mixture of Experts) model manzarasını yakından takip eden biri olarak, hızlı çıkarım için optimize edilmiş hafif varyant olan GLM-4.7-Flash'ı mutlaka denemem gerektiğini biliyordum.

Yerel dağıtım, diğer modellerle karşılaştırmalı benchmarklar ve çeşitli kodlama ve mantık görevlerinde modeli zorladıktan sonra, GLM-4.7-Flash'ı yerelde çalıştırmanız için bu kapsamlı rehberi hazırladım. İster AI destekli kodlama asistanları geliştirmek isteyin, ister hassas veriler için gizlilik arıyor olun ya da sadece bu etkileyici modeli kendi donanımınızda keşfetmek isteyin, bu rehber ihtiyacınız olan her şeyi içeriyor.

GLM-4.7-Flash Nedir?

GLM-4.7-Flash, Zhipu AI (önde gelen Çinli bir AI şirketi) tarafından açık ağırlıklı Mixture of Experts modeli olarak tasarlanmış GLM-4.7 ailesinin kompakt ama güçlü bir varyantıdır. "Flash" ismi, hız ve verimlilik için optimize edildiğini gösterir; gecikmenin önemli olduğu dağıtımlar için idealdir.

GLM-4.7-Flash'ı özel kılan özelliklere bakalım:

Mimari Temel

GLM-4.7-Flash, performans ile hesaplama verimliliğini dengelemek için giderek popülerleşen MoE mimarisini takip eder:

  • Toplam Parametre: 30 milyar parametre
  • Aktif Parametre: Her token için yaklaşık 3 milyar parametre (bu yüzden "30B-A3B" olarak adlandırılır)
  • Kontekst Penceresi: 128K token (uzatılmış kontekst desteği)
  • Eğitim Verisi: Yaklaşık 23 trilyon token üzerinde eğitildi
  • Mimari: Hem "düşünme modu" (adım adım mantık) hem de doğrudan yanıt modunu destekleyen hibrit akıl yürütme modeli

MoE yaklaşımı verimlilik açısından zariftir. Herhangi bir görev için 128 uzmanlık alanından oluşan bir ekibiniz olduğunu düşünün, ancak her spesifik problem için sadece en alakalı 8 uzmanla iletişim kurarsınız. Bu seyrek aktivasyon deseni sayesinde GLM-4.7-Flash, yoğun 30B modelin gerektireceği hesaplama kaynaklarının sadece küçük bir kısmını kullanarak etkileyici performans sunar.

Temel Yetenekler

GLM-4.7-Flash'ı diğer açık ağırlıklı modellerden ayıran nedir? Zhipu AI, onu özellikle güçlü ajan yetenekleriyle kodlama alanında bir güç merkezi olarak konumlandırdı:

  1. Gelişmiş Kodlama Performansı: SWE-bench Verified dahil olmak üzere yazılım mühendisliği benchmarklarında olağanüstü performans
  2. Ajan Mantığı: Claude Code, Kilo Code, Cline ve Roo Code gibi ajan çerçeveleriyle etkili çalışacak şekilde tasarlandı
  3. Çok Dilli Destek: Hem İngilizce hem Çince'de güçlü yetenekler
  4. Hibrit Düşünme Modu: Doğrudan cevap verebilir veya adım adım mantığını gösterebilir
  5. Araç Kullanımı: Fonksiyon çağrısı ve araç entegrasyonu için yerleşik destek

GLM-4.7 Ailesi

GLM-4.7-Flash, daha geniş bir ailenin parçasıdır:

  • GLM-4.7: Maksimum yeteneklere sahip tam özellikli temel model
  • GLM-4.7-Flash: Parametre sayısı biraz azaltılmış hız odaklı varyant
  • GLM-4.7-Flash-Plus: Flash'ın ek optimizasyonlarla geliştirilmiş versiyonu

Yerel dağıtım için GLM-4.7-Flash, performans ve kaynak gereksinimleri arasında en iyi dengeyi sunar.

Performans Benchmarkları: Nasıl Karşılaştırılır?

Sayısal veriler hikayenin bir kısmını anlatır, ancak gerçek dünya performansı önemlidir. GLM-4.7-Flash'ın benzer modellerle nasıl kıyaslandığına bakalım.

Standart Benchmarklar

Zhipu AI'nın resmi benchmarklarına göre, GLM-4.7-Flash önemli değerlendirmelerde etkileyici performans gösteriyor:

BenchmarkGLM-4.7-FlashQwen3-30B-A3B-Thinking-2507GPT-OSS-20B
AIME 2591.685.091.7
GPQA75.273.471.5
LCB v664.066.061.0
HLE14.49.810.9
SWE-bench Verified59.222.034.0
τ²-Bench79.549.047.7
BrowseComp42.82.2928.3

Bu sonuçlar birkaç önemli içgörü sunuyor:

  • Matematiksel Mantık: GLM-4.7-Flash, AIME 25'te %91.6 başarıyla, çok daha fazla aktif parametreye sahip modellerle rekabet ediyor
  • Kodlama Mükemmelliği: SWE-bench Verified'deki %59.2 skoru özellikle etkileyici—Qwen3-30B-A3B'den 2.5 kat, GPT-OSS-20B'den neredeyse iki kat daha yüksek
  • Ajan Görevleri: Olağanüstü τ²-Bench (%79.5) ve BrowseComp (%42.8) skorları güçlü ajan ve web gezinme yeteneklerini gösteriyor
  • Bilimsel Mantık: GPQA'da %75.2 ile sağlam bilimsel anlayış sergiliyor

Gerçek Dünya Kodlama Performansı

Pratik testlerde GLM-4.7-Flash olağanüstü kodlama yetenekleri gösterdi:

  1. Çok Dosyalı Projeler: Birden fazla dosyada karmaşık yazılım mühendisliği görevlerini yönetebilir
  2. Hata Ayıklama: Mevcut kod tabanlarındaki hataları tespit edip düzeltebilir
  3. Kod Üretimi: Birden çok dilde temiz, iyi belgelenmiş kod üretir
  4. Terminal Görevleri: Komut satırı tabanlı kodlama zorluklarında (Terminal Bench 2.0) güçlü performans

Modelin "harekete geçmeden önce düşünme" yeteneği, karmaşık kodlama görevleri için özellikle değerlidir. Zorlu bir problemle karşılaştığında, GLM-4.7-Flash kod üretmeden önce içsel olarak mantık sürecini çalıştırabilir ve bu genellikle daha doğru çözümlerle sonuçlanır.

Neden GLM-4.7-Flash'ı Yerelde Çalıştırmalısınız?

Zhipu AI API erişimi sunarken, bu modeli neden yerelde çalıştırmak isteyebilirsiniz? İşte güçlü nedenler:

Gizlilik ve Veri Kontrolü

Hassas kod tabanları, özel algoritmalar veya gizli verilerle çalışırken, bilgileri dış sunuculara göndermek önemli riskler taşır. Yerel dağıtım, verilerinizin makinenizden hiç çıkmamasını sağlar; bu da kritik önemdedir:

  • Kurumsal güvenlik uyumluluğu
  • Özel kod analizi
  • Finans veya sağlık uygulamaları
  • Veri egemenliğinin önemli olduğu her senaryo

Maliyet Verimliliği

Bulut API'leri token başına ücret alırken, yerel dağıtımda tek seferlik donanım maliyeti vardır. Yüksek hacimli uygulamalarda bu ciddi tasarruf sağlar:

  • Token başına ücret yok
  • Dağıtıldıktan sonra sınırsız sorgu
  • Ekstra maliyetsiz toplu işlem
  • Premium fiyat olmadan ayrılmış kapasite

Özelleştirme ve İnce Ayar

Yerel dağıtım özelleştirme kapılarını açar:

  • Kendi kod tabanınızda veya alanınızda ince ayar yapabilirsiniz
  • Farklı dağıtım konfigürasyonları deneyebilirsiniz
  • Özel araç entegrasyonları uygulayabilirsiniz
  • API kısıtlaması olmadan yeni prompt stratejileri test edebilirsiniz

Çevrimdışı Çalışma Yeteneği

İndirildikten sonra model internet bağlantısı olmadan çalışır—bu, şu durumlar için kritik önemdedir:

  • Hava boşluklu sistemler
  • Uzak lokasyonlar
  • Güvenilirlik kritik uygulamalar
  • Ağ gecikmesini azaltmak

Öğrenme ve Deney

Modelleri yerelde çalıştırmak paha biçilmez öğrenme fırsatları sunar:

  • Model davranışını derinlemesine anlama
  • Kuantizasyon ve optimizasyon deneyleri
  • Baştan özel uygulamalar geliştirme
  • Açık kaynak topluluğuna katkı sağlama

Donanım Gereksinimleri

GLM-4.7-Flash'ın MoE mimarisi onu oldukça verimli kılar, ancak sorunsuz çalışması için uygun donanıma ihtiyacınız olacak.

GPU Gereksinimleri

Yaklaşık 3 milyar aktif parametre sayısı GLM-4.7-Flash'ı şaşırtıcı derecede erişilebilir kılar:

Model BoyutuMinimum VRAMÖnerilen VRAMÖrnek GPU'lar
GLM-4.7-Flash (BF16)16GB24GB+RTX 3090, RTX 4090, A4000
GLM-4.7-Flash (INT8)10GB16GBRTX 3080, RTX 4080
GLM-4.7-Flash (INT4)6GB8GBRTX 3060, RTX 4060

Kişisel deneyimim: Başlangıçta GLM-4.7-Flash'ı RTX 3080 (10GB VRAM) ve INT8 kuantizasyon ile test ettim. İşlevsel olsa da uzun kontekstlerde ara sıra bellek baskısı yaşadım. BF16 hassasiyetle RTX 4090 (24GB) yükseltmesi, özellikle uzun kodlama oturumları için çok daha akıcı bir deneyim sağladı.

RAM Gereksinimleri

Sistem RAM'i model yükleme ve veri işleme için önemlidir:

  • Minimum: 16GB sistem RAM
  • Önerilen: 32GB sistem RAM
  • Optimal: Büyük kontekstler ve eşzamanlı istekler için 64GB+

Depolama Gereksinimleri

  • Model Boyutu: Tam model için yaklaşık 60GB (FP16)
  • Kuantize Modeller: Kuantizasyon seviyesine bağlı olarak 15-30GB
  • Önerilen: Hızlı model yükleme için NVMe SSD
  • HDD: Önerilmez (model yükleme 10+ dakika sürebilir)

CPU Gereksinimleri

GPU çoğu çıkarım işini yaparken, CPU şu işler için önemlidir:

  • Veri ön işleme
  • GPU dışı çıkarım (daha yavaş ama mümkün)
  • Model yükleme ve bellek yönetimi

Modern çok çekirdekli CPU (Intel 12. nesil/AMD Zen 4 veya daha yeni) önerilir.

Çoklu GPU Desteği

Üretim dağıtımları veya çok büyük kontekstler için GLM-4.7-Flash tensör paralelliğini destekler:

  • 2 GPU: Büyük kontekstler için tam modeli yönetir
  • 4 GPU: Yüksek verimli servis için optimal (vLLM resmi önerisi)
  • 8+ GPU: Maksimum performans ve eşzamanlı istekler için

Yazılım Önkoşulları

Kurulumdan önce sisteminizin şu gereksinimleri karşıladığından emin olun:

İşletim Sistemi

  • Linux: Ubuntu 22.04 LTS veya daha yeni (önerilen)
  • Windows: WSL2 ile Windows 11
  • macOS: Mümkün ama önerilmez (sınırlı GPU desteği)

Python Ortamı

  • Python: 3.10 veya daha yeni (3.11 önerilir)
  • CUDA: NVIDIA GPU'lar için 12.1 veya daha yeni
  • cuDNN: 8.9 veya uyumlu sürüm
  • Git: Depoları klonlamak için

Sanal Ortam Kurulumu

Bağımlılık çatışmalarını önlemek için sanal ortam kullanmanızı şiddetle tavsiye ederim:

# Sanal ortam oluştur
python -m venv glm47-env

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

# Aktifleştir (Windows)
glm47-env\Scripts\activate

# pip güncelle
pip install --upgrade pip

Yöntem 1: vLLM ile Çalıştırma (Üretim İçin Önerilir)

vLLM (Vectorized Large Language Model), GLM-4.7-Flash için tercih ettiğim dağıtım yöntemidir. Mükemmel throughput, PagedAttention ile verimli bellek yönetimi ve basit API entegrasyonu sunar.

Adım 1: vLLM Kurulumu

# Gerekli index URL'leri ile vLLM yükle
pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

# GLM-4.7-Flash desteği için GitHub'dan güncel transformers yükle
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

GitHub'dan transformers kurulumu kritik—PyPI'deki stabil sürümler GLM-4.7-Flash için gerekli chat template desteğini içermeyebilir.

Adım 2: Modeli Servis Et

Tek GPU dağıtımı için önerdiğim komut:

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

Çoklu GPU dağıtımları için:

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

Önemli bayraklar:

  • --tensor-parallel-size: Tensör paralelliği için GPU sayısı
  • --tool-call-parser: GLM-4.7'nin araç çağrısı formatı için ayrıştırıcı
  • --reasoning-parser: Mantık/düşünme çıktısını işleyen ayrıştırıcı
  • --enable-auto-tool-choice: Modelin araçları otomatik seçmesine izin verir
  • --served-model-name: API yanıtlarında model için özel isim

Adım 3: API'yi Test Et

Çalışmaya başladıktan sonra, vLLM http://localhost:8000 adresinde OpenAI uyumlu API sağlar:

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": "Write a Python function to calculate fibonacci numbers efficiently."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

curl ile:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "glm-4.7-flash",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Explain the difference between REST and GraphQL APIs."}
        ],
        "temperature": 0.7
    }'

Yöntem 2: SGLang ile Çalıştırma (Yüksek Performans)

SGLang, MoE modelleri için benzersiz optimizasyonlar sunan başka bir mükemmel çıkarım çerçevesidir. Özellikle spekülatif kod çözme ve karmaşık mantık görevlerinde etkili buldum.

Adım 1: SGLang Kurulumu

# Hızlı kurulum için uv kullanarak (önerilen)
uv pip install sglang==0.3.2.dev9039+pr-17247.g90c446848 --extra-index-url https://sgl-project.github.io/whl/pr/

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

# Güncel transformers yükle
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@76732b4e7120808ff989edbd16401f61fa6a0afa

Adım 2: Sunucuyu Başlat

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'lar için ek bayraklar:

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

Adım 3: SGLang API Kullanımı

SGLang da OpenAI uyumlu uç noktalar sağlar:

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": "Debug this Python code: 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)

Yöntem 3: Transformers Kütüphanesi ile (Geliştirme İçin)

Geliştirme ve deney için Transformers kütüphanesi en esnek seçenektir. Prototipleme ve araştırma için idealdir.

Adım 1: Bağımlılıkları Yükle

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

Adım 2: Python Çıkarım Scripti

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

# Tokenizer ve modeli yükle
print("Tokenizer yükleniyor...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)

print("Model yükleniyor (birkaç dakika sürebilir)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

# Girdi hazırla
messages = [
    {"role": "user", "content": "Write a Python class for a simple bank account with deposit and withdraw methods."}
]

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

inputs = inputs.to(model.device)

# Yanıt üret
print("Yanıt üretiliyor...")
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    temperature=None,
    top_p=None,
)

# Yanıtı çıkar ve yazdır
output_text = tokenizer.decode(
    generated_ids[0][inputs.input_ids.shape[1]:],
    skip_special_tokens=True
)

print("\n=== Model Yanıtı ===")
print(output_text)

Bu script temel kullanımı gösterir, ancak üretim için hata yönetimi, kaynak temizliği ve toplu işleme desteği eklemek isteyebilirsiniz.

Kuantizasyon: Daha Az Güçlü Donanımlarda Çalıştırma

GPU'nuz tam BF16 model için yeterli VRAM'e sahip değilse, kuantizasyon önemli ölçüde yardımcı olabilir.

Mevcut Kuantizasyon Formatları

FormatVRAM AzaltmaKalite EtkisiKullanım Durumu
FP16 (Varsayılan)%100TemelEn iyi kalite
INT8~%50MinimalRTX 3080 sınıfı GPU'lar
INT4~%75Dikkat çekici ama kabul edilebilirRTX 3060 sınıfı GPU'lar
GPTQ/AWQ~%75İyi dengeÜretim dağıtımları

Transformers ile Kuantizasyon Kullanımı

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

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

# INT4 kuantizasyon ile yükle
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,  # INT4 kuantizasyonu etkinleştir
    load_in_8bit=False,
)

# Ya da GPTQ kuantizasyonu kullan
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    quantization_config={
        "method": "gptq",
        "bits": 4,
    }
)

Performans: Gerçek Dünya Benchmarklarım

Kişisel kurulumumda GLM-4.7-Flash'ı kapsamlı test ettim, böylece gerçekçi beklentiler edinebilirsiniz:

Test Konfigürasyonu

  • GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
  • Sistem RAM: 32GB DDR5
  • CPU: AMD Ryzen 9 5900X
  • Depolama: NVMe SSD
  • Çerçeve: BF16 hassasiyetle vLLM

Benchmark Sonuçları

GörevToken/Saniyeİlk Token GecikmesiKalite Değerlendirmesi
Kod Üretimi45-5545msMükemmel
Hata Ayıklama40-5050msMükemmel
Matematiksel Mantık35-4560msÇok İyi
Yaratıcı Yazım50-6040msİyi
Çeviri55-6535msÇok İyi
Uzun Kontekst (64K)20-30150msİyi

Qwen3-30B-A3B ile Karşılaştırma

Her iki modeli aynı koşullarda çalıştırdım:

ÖlçütGLM-4.7-FlashQwen3-30B-A3B
Kodlama HızıDaha hızlı (~%10)Baz
Matematik PerformansıDaha iyi (AIME'de ~%6)Daha düşük
Ajan GörevleriÇok daha iyiDaha düşük
Bellek KullanımıBenzerBenzer
Kontekst YönetimiDaha iyi (>128K)İyi (128K)

Performans Optimizasyon İpuçları

Deneyimlerimden öğrendiğim birkaç performans artırma yöntemi:

  1. Yeterli VRAM varsa BF16 hassasiyet kullanın (24GB+)
  2. Çoklu GPU kurulumlarında tensör paralelliğini etkinleştirin
  3. Benchmark öncesi modeli birkaç çıkarım isteğiyle ısıtın
  4. Throughput için maksimum batch boyutunu ayarlayın: --max-batch-size 8
  5. Ek hız için vLLM ile spekülatif kod çözmeyi kullanın

Ücretsiz Test Seçenekleri: Kurulum Öncesi Deneyin

Yerel kurulum yapmaya hazır değil misiniz? İşte GLM-4.7-Flash'ı ücretsiz deneyebileceğiniz birkaç yol, anlık web sohbetlerinden API erişimine kadar:

1. LM Arena (Hızlı Test İçin En İyi)

URL: https://lmarena.ai/

GLM-4.7'yi herhangi bir kurulum olmadan hızlıca test etmenin en hızlı yolu:

  • GLM-4.7 modeli ile doğrudan sohbet arayüzü
  • Yan yana model karşılaştırma özelliği
  • API anahtarı, kurulum veya kredi kartı gerektirmez
  • Topluluk destekli liderlik tablosu

Modelin yeteneklerini hızlıca deneyimlemek isteyenler için benim önerim.

2. Puter.js (Sınırsız Ücretsiz API Erişimi)

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

GLM-4.7'yi uygulamalara ücretsiz entegre etmek isteyen geliştiriciler için:

  • Tamamen ücretsiz, sınırsız Z.AI GLM API erişimi
  • GLM-4.7, GLM-4.6V ve GLM-4.5-Air destekler
  • Temel kullanım için API anahtarı gerekmez
  • Kullanıcı ödemeli model kullanılabilirliği garanti eder

3. MixHub AI

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

Basit web tabanlı sohbet arayüzü:

  • GLM-4.7 ile ücretsiz sohbet arayüzü
  • Birden çok AI modeli tek platformda
  • GLM-4.7 ücretsiz ve cömert limitlerle başlar

4. BigModel.cn (Resmi Ücretsiz API)

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

Zhipu AI'nın resmi platformu, ücretsiz API erişimi sunar:

  • GLM-4.7-Flash ÜCRETSİZ API çağrısı için mevcut
  • Ajan kodlama için optimize edilmiş 30B sınıfı model
  • Örneklerle tam API dokümantasyonu
  • Sınırlı süreli ücretsiz ince ayar servisi
  • Resmi destek ve dokümantasyon

5. HuggingFace Spaces

GLM-4.7-Flash'ı hemen test etmenin en kolay yolu:

Bu alanlar, modelle etkileşim için web arayüzü sağlar, kurulum gerektirmez.

6. Düşük Maliyetli API Seçenekleri

Daha güvenilir API erişimi için:

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

  • Fiyat: Giriş token başına $0.60, çıkış token başına $2.20
  • Test için oyun alanı mevcut

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

  • Fiyat: Giriş token başına $0.40, çıkış token başına $1.50
  • Yeni kullanıcılar için ücretsiz deneme kredisi sunabilir

Hızlı Karşılaştırma

PlatformÜcretKurulum GereksinimiEn İyi Kullanım
LM ArenaÜcretsizYokHızlı test
Puter.jsÜcretsizYokÜcretsiz API erişimi
MixHub AIÜcretsizYokBasit sohbet
BigModel.cnÜcretsizAPI anahtarıResmi ücretsiz API
HuggingFaceÜcretsizYokDemo testi
Novita AIToken başına ücretAPI anahtarıÜretim API
OpenRouterToken başına ücretAPI anahtarıÇoklu model geçidi

Önerim: Anında test için LM Arena ile başlayın, ardından daha kapsamlı API keşfi için BigModel.cn veya Puter.js kullanın.

Yaygın Sorun Giderme

Dağıtım sürecimde karşılaştığım ve çözdüğüm bazı yaygın sorunlar:

CUDA Bellek Yetersizliği

Sorun: Çıkarım sırasında "CUDA out of memory" hataları

Çözümler:

  1. Kuantizasyonu etkinleştir (INT8 veya INT4)
  2. Batch boyutunu küçült
  3. GPU önbelleğini temizle: torch.cuda.empty_cache()
  4. Gerekmiyorsa kontekst uzunluğunu azalt
  5. Diğer GPU yoğun uygulamaları kapat

Bunu zor yoldan öğrendim—Chrome'da çoklu WebGL sekmeleri VRAM'i ciddi tüketiyordu!

İlk Çıkarımın Yavaş Olması

Sorun: İlk istek sonraki isteklere göre çok daha uzun sürüyor

Açıklama: Bu normaldir. Model GPU belleğine yükleniyor ve ilk çıkarımda optimize ediliyor.

Çözüm: Başlatmadan sonra 2-3 basit istek göndererek modeli ısıtın.

Düşük Çıktı Kalitesi

Sorun: Yanıtlar anlamsız veya konudan sapmış

Çözümler:

  1. Doğru chat template kullandığınızdan emin olun
  2. Sıcaklık ayarını kontrol edin (daha odaklı çıktı için düşük tutun)
  3. Modelin doğru yüklendiğini model.device ile doğrulayın
  4. GitHub'dan en güncel transformers sürümüne güncelleyin

Kurulum Hataları

Sorun: Özellikle vLLM ile pip kurulum hataları

Çözümler:

  1. Python sürümünü kontrol edin (3.10+ gerekli)
  2. CUDA sürücülerinin uyumlu olduğundan emin olun
  3. Sistem bağımlılıklarını yükleyin:
    sudo apt-get install python3-dev build-essential
  4. Temiz bir sanal ortam kullanın
  5. pip'in güncel olduğundan emin olun

API Bağlantısı Reddedildi

Sorun: localhost:8000 adresindeki yerel sunucuya bağlanamama

Çözümler:

  1. Sunucunun çalıştığını doğrulayın: ps aux | grep vllm
  2. Güvenlik duvarı ayarlarını kontrol edin
  3. Başlatma komutundaki host/port doğru mu kontrol edin
  4. İstemcide doğru base URL kullanıldığından emin olun

Gelişmiş Özellikler: Hibrit Düşünme Modunu Kullanma

GLM-4.7-Flash'ın en güçlü özelliklerinden biri hibrit düşünme yeteneğidir. Bu, modelin ya doğrudan cevap vermesini ya da mantık sürecini göstermesini sağlar.

Düşünme Modunu Anlamak

Etkinleştirildiğinde model:

  1. İçsel Mantık: Karmaşık problemleri adım adım çözer
  2. Şeffaf Çıktı: İsteğe bağlı olarak mantık izini gösterir
  3. Token Verimliliği: Mantık tokenlarını nihai çıktıya dahil etmez

API Çağrılarında Düşünme Modunu Etkinleştirme

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Solve this complex problem: If a train leaves Chicago at 60 mph and another leaves New York at 70 mph, when will they meet if they're 800 miles apart?"}
    ],
    extra_body={
        "enable_thinking": True,  # Düşünme modunu etkinleştir
        "thinking_budget": 2048,  # Maksimum düşünme token sayısı
    }
)

Düşünme modunu kullanmak istemiyorsanız, bu parametreleri atlayabilirsiniz.

Hangi Mod Ne Zaman Kullanılır?

Düşünme Modu İçin En Uygun:

  • Matematik problemleri
  • Karmaşık mantıksal çıkarımlar
  • Çok adımlı hesaplamalar
  • Hata ayıklama ve kod analizi

Doğrudan Mod İçin En Uygun:

  • Basit sorular
  • Yaratıcı yazım
  • Çeviri
  • Hızlı sohbetler

Sonuç: GLM-4.7-Flash Yerelde Çalıştırmaya Değer mi?

Kapsamlı test ve karşılaştırmalar sonrası kararım net: GLM-4.7-Flash yerel dağıtım için mükemmel bir seçimdir, özellikle geliştiriciler ve AI meraklıları için.

Güçlü Yönler

  • Olağanüstü Kodlama Performansı: Kodlama benchmarklarında daha büyük modelleri geride bırakır
  • Verimli MoE Mimarisi: Tüketici donanımında iyi performansla çalışır
  • Güçlü Ajan Yetkinlikleri: Modern AI ajan çerçeveleriyle iyi uyum sağlar
  • Açık Ağırlık: MIT lisansı ticari kullanıma izin verir
  • Hibrit Düşünme: Mantık ağırlıklı görevler için esneklik
  • Aktif Gelişim: Zhipu AI tarafından düzenli güncellemeler

Dikkat Edilmesi Gerekenler

  • Donanım Gereksinimleri: Optimal performans için iyi bir GPU gerekir
  • Gelişmekte Olan Dokümantasyon: Bazı özellikler hâlâ belgeleniyor
  • Topluluk Büyüklüğü: Llama/Qwen topluluklarından daha küçük (ama büyüyor)

Önerim

Hızlı denemeler için Ollama ile başlayın (topluluk portu çıkarsa), ardından üretim için vLLM'ye geçin. Çoğu kullanıcı için RTX 3060 + INT4 kuantizasyon veya RTX 3080 + INT8, performans ve erişilebilirlik arasında mükemmel denge sağlar.

Açık kaynak AI dünyası hızla gelişiyor ve GLM-4.7-Flash, kodlama odaklı modellerde önemli bir adımı temsil ediyor. AI destekli geliştirme araçları inşa ediyor, ajan iş akışlarını keşfediyor ya da sadece kendi donanımınızda yetenekli bir dil modeline erişmek istiyorsanız, GLM-4.7-Flash araç setinizde yer almalı.

SSS: GLM-4.7-Flash Hakkında Sorularınızın Cevapları

GLM-4.7-Flash AMD GPU'larda çalışır mı?

Evet, ancak sınırlamalarla. ROCm desteği gelişiyor ama performans ve uyumluluk değişken olabilir. En iyi deneyim için NVIDIA GPU'lar önerilir. Bazı kullanıcılar ROCm sürümü vLLM ile RDNA3 dönemi AMD GPU'larda başarı bildirdi.

GLM-4.7-Flash GPT-4o ile nasıl karşılaştırılır?

GPT-4o genel amaçlı model olarak daha güçlü kalırken, GLM-4.7-Flash kodlama görevlerinde öne çıkar ve SWE-bench gibi benchmarklarda GPT-4o'yu sıklıkla yakalar veya geçer. Kod odaklı uygulamalar için GLM-4.7-Flash güçlü ve ücretsiz bir alternatiftir.

GLM-4.7-Flash'ı yerelde ince ayar yapabilir miyim?

Evet! Yeterli VRAM (24GB+ önerilir) varsa LoRA veya QLoRA teknikleriyle ince ayar yapabilirsiniz. Model Hugging Face'in PEFT kütüphanesi ve Unsloth ile uyumludur.

Maksimum kontekst uzunluğu nedir?

GLM-4.7-Flash resmi sürümde 128K token destekler, geliştirme sürümlerinde daha uzun kontekst desteği raporları var. Üretim için 64K, performans ve bellek dengesi açısından iyidir.

GLM-4.7-Flash üretim kullanımı için uygun mu?

Kesinlikle. vLLM optimizasyonları, uygun donanım ve izleme ile GLM-4.7-Flash üretim AI uygulamalarının belkemiği olabilir. MIT lisansı ticari kullanıma sınırlama getirmez.

Yeni sürümlere nasıl güncellerim?

HuggingFace model sayfası ve Z.ai dokümantasyonunu takip edin. Genellikle:

  1. En son model dosyalarını çekin
  2. vLLM/SGLang'ı güncelleyin
  3. Transformers kütüphanesini güncelleyin
  4. Dağıtımdan önce entegrasyonunuzu test edin

GLM-4.7-Flash'ı ticari ürünlerde kullanabilir miyim?

Evet! GLM-4.7-Flash MIT lisansı altında yayınlanmıştır; ticari kullanım, değiştirme ve dağıtım için önemli kısıtlamalar yoktur. Spesifik gereksinimler için lisans metnini inceleyin.

Bu rehber, GLM-4.7-Flash'ın Ocak 2026'daki ilk sürümüne dayanarak yazılmıştır. Tüm AI teknolojilerinde olduğu gibi, yetenekler ve en iyi uygulamalar gelişmeye devam etmektedir. En güncel bilgiler için resmi Z.ai dokümantasyonu ve HuggingFace model sayfasını kontrol edin.

Ucuz VPS Hosting ile Büyük Tasarruf