Bỏ qua nội dung chính

Cách Chạy GLM-4.7-Flash Cục Bộ - Hướng Dẫn Toàn Diện

BlogsAIGLM-4.7Zhipu AIKhoảng 21 phút

Cách Chạy GLM-4.7-Flash Cục Bộ - Hướng Dẫn Toàn Diện

Khi Zhipu AI phát hành GLM-4.7 vào tháng 12 năm 2025, cộng đồng AI mã nguồn mở đã rất phấn khích. Đây không chỉ là một bản cập nhật nhỏ mà là một bước nhảy vọt quan trọng trong các mô hình ngôn ngữ open-weight, đặc biệt về khả năng lập trình và quy trình làm việc agentic. Là người theo dõi sát sao lĩnh vực mô hình MoE (Mixture of Experts), tôi biết mình phải thử ngay GLM-4.7-Flash, phiên bản nhẹ được tối ưu cho suy luận nhanh.

Sau vài tuần thử nghiệm triển khai cục bộ, so sánh benchmark với các mô hình khác và thử sức với nhiều tác vụ lập trình và suy luận, tôi đã tổng hợp hướng dẫn toàn diện này để giúp bạn chạy GLM-4.7-Flash cục bộ. Dù bạn muốn xây dựng trợ lý lập trình AI, cần bảo mật dữ liệu nhạy cảm, hay đơn giản muốn khám phá mô hình ấn tượng này trên phần cứng của mình, hướng dẫn này có tất cả những gì bạn cần.

GLM-4.7-Flash là gì?

GLM-4.7-Flash là phiên bản nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ của dòng GLM-4.7, do Zhipu AI (công ty AI hàng đầu Trung Quốc) thiết kế như một mô hình Mixture of Experts open-weight. Tên "Flash" cho thấy nó được tối ưu về tốc độ và hiệu quả, rất phù hợp cho các triển khai cần độ trễ thấp.

Hãy cùng phân tích những điểm đặc biệt của GLM-4.7-Flash:

Nền tảng kiến trúc

GLM-4.7-Flash tuân theo kiến trúc MoE ngày càng phổ biến để cân bằng hiệu năng và hiệu quả tính toán:

  • Tổng số tham số: 30 tỷ tham số
  • Tham số kích hoạt: Khoảng 3 tỷ tham số mỗi token (do đó gọi là "30B-A3B")
  • Cửa sổ ngữ cảnh: 128K token (hỗ trợ ngữ cảnh mở rộng)
  • Dữ liệu huấn luyện: Khoảng 23 nghìn tỷ token
  • Kiến trúc: Mô hình suy luận lai hỗ trợ cả "chế độ suy nghĩ" (suy luận từng bước) và chế độ trả lời trực tiếp

Phương pháp MoE rất hiệu quả. Hãy tưởng tượng có một đội ngũ 128 chuyên gia sẵn sàng cho mọi nhiệm vụ, nhưng chỉ tham khảo 8 chuyên gia phù hợp nhất cho mỗi vấn đề cụ thể. Mô hình kích hoạt thưa thớt này giúp GLM-4.7-Flash đạt hiệu năng ấn tượng trong khi chỉ cần một phần nhỏ tài nguyên tính toán so với mô hình dày đặc 30B.

Các khả năng chính

Điều gì làm GLM-4.7-Flash khác biệt so với các mô hình open-weight khác? Zhipu AI định vị nó như một cỗ máy lập trình mạnh mẽ với khả năng agentic vượt trội:

  1. Hiệu năng lập trình tiên tiến: Hiệu quả xuất sắc trên các benchmark kỹ thuật phần mềm, bao gồm SWE-bench Verified
  2. Suy luận agentic: Thiết kế để hoạt động hiệu quả với các framework agent như Claude Code, Kilo Code, Cline, và Roo Code
  3. Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Khả năng mạnh mẽ cả tiếng Anh và tiếng Trung
  4. Chế độ suy nghĩ lai: Có thể trả lời trực tiếp hoặc trình bày quá trình suy luận từng bước
  5. Sử dụng công cụ: Hỗ trợ tích hợp gọi hàm và công cụ sẵn có

Dòng GLM-4.7

GLM-4.7-Flash là một phần của dòng sản phẩm rộng hơn:

  • GLM-4.7: Mô hình cơ sở đầy đủ tính năng với khả năng tối đa
  • GLM-4.7-Flash: Phiên bản tối ưu tốc độ với số tham số giảm nhẹ
  • GLM-4.7-Flash-Plus: Phiên bản Flash nâng cao với các tối ưu bổ sung

Đối với triển khai cục bộ, GLM-4.7-Flash cung cấp sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu năng và yêu cầu tài nguyên.

Benchmark hiệu năng: So sánh thế nào?

Số liệu chỉ là một phần câu chuyện, hiệu năng thực tế mới là điều quan trọng. Hãy xem GLM-4.7-Flash so với các mô hình tương đương ra sao.

Benchmark tiêu chuẩn

Theo benchmark chính thức từ Zhipu AI, GLM-4.7-Flash thể hiện hiệu năng ấn tượng trên các bài kiểm tra chính:

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

Những kết quả này cho thấy:

  • Suy luận toán học: GLM-4.7-Flash đạt 91.6% trên AIME 25 (Kỳ thi Toán mời Mỹ), cạnh tranh với các mô hình có nhiều tham số kích hoạt hơn nhiều
  • Xuất sắc về lập trình: Điểm 59.2% trên SWE-bench Verified rất ấn tượng — cao hơn 2.5 lần so với Qwen3-30B-A3B và gần gấp đôi GPT-OSS-20B
  • Tác vụ agentic: Điểm τ²-Bench (79.5%) và BrowseComp (42.8%) xuất sắc thể hiện khả năng agentic và điều hướng web mạnh mẽ
  • Suy luận khoa học: 75.2% trên GPQA (Vấn đề Vật lý lượng tử cấp cao) cho thấy hiểu biết khoa học vững chắc

Hiệu năng lập trình thực tế

Trong thử nghiệm thực tế, GLM-4.7-Flash thể hiện khả năng lập trình đáng chú ý:

  1. Dự án đa file: Xử lý các tác vụ kỹ thuật phần mềm phức tạp trên nhiều file
  2. Gỡ lỗi: Xuất sắc trong việc phát hiện và sửa lỗi trong code hiện có
  3. Sinh code: Tạo ra code sạch, có chú thích tốt bằng nhiều ngôn ngữ
  4. Tác vụ terminal: Hiệu năng mạnh trên các thử thách lập trình dòng lệnh (Terminal Bench 2.0)

Khả năng "suy nghĩ trước khi hành động" của mô hình rất có giá trị cho các tác vụ lập trình phức tạp. Khi gặp vấn đề khó, GLM-4.7-Flash có thể tự suy luận nội bộ trước khi sinh code, thường cho kết quả chính xác hơn.

Tại sao nên chạy GLM-4.7-Flash cục bộ?

Bạn có thể thắc mắc tại sao phải chạy mô hình này cục bộ khi Zhipu AI cung cấp API. Dưới đây là những lý do thuyết phục:

Bảo mật và kiểm soát dữ liệu

Khi làm việc với code nhạy cảm, thuật toán độc quyền hoặc dữ liệu bí mật, gửi thông tin ra máy chủ bên ngoài tiềm ẩn rủi ro lớn. Triển khai cục bộ đảm bảo dữ liệu không bao giờ rời khỏi máy bạn, rất quan trọng cho:

  • Tuân thủ an ninh doanh nghiệp
  • Phân tích code độc quyền
  • Ứng dụng tài chính hoặc y tế
  • Mọi trường hợp cần chủ quyền dữ liệu

Tiết kiệm chi phí

Trong khi API đám mây tính phí theo token, triển khai cục bộ chỉ tốn chi phí phần cứng một lần. Với ứng dụng khối lượng lớn, điều này giúp tiết kiệm đáng kể:

  • Không phí theo token
  • Truy vấn không giới hạn sau khi triển khai
  • Xử lý hàng loạt không tốn thêm phí
  • Dung lượng dự trữ không tính phí cao

Tùy chỉnh và tinh chỉnh

Triển khai cục bộ mở ra cơ hội tùy chỉnh:

  • Tinh chỉnh trên codebase hoặc lĩnh vực riêng
  • Thử nghiệm cấu hình triển khai khác nhau
  • Tích hợp công cụ tùy chỉnh
  • Thử nghiệm chiến lược prompting mới mà không bị giới hạn API

Khả năng hoạt động offline

Sau khi tải về, mô hình hoạt động không cần kết nối internet — cần thiết cho:

  • Hệ thống cách ly mạng
  • Vị trí xa xôi
  • Ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao
  • Giảm độ trễ mạng

Học hỏi và thử nghiệm

Chạy mô hình cục bộ mang lại cơ hội học tập quý giá:

  • Hiểu sâu hành vi mô hình
  • Thử nghiệm lượng tử hóa và tối ưu hóa
  • Xây dựng ứng dụng tùy chỉnh từ đầu
  • Đóng góp cho cộng đồng mã nguồn mở

Yêu cầu phần cứng

Kiến trúc MoE của GLM-4.7-Flash rất hiệu quả, nhưng bạn vẫn cần phần cứng phù hợp để chạy mượt mà.

Yêu cầu GPU

Số tham số kích hoạt khoảng 3 tỷ giúp GLM-4.7-Flash khá dễ tiếp cận:

Kích thước mô hìnhVRAM tối thiểuVRAM đề xuấtVí dụ GPU
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

Kinh nghiệm cá nhân: Tôi thử GLM-4.7-Flash trên RTX 3080 (10GB VRAM) với lượng tử hóa INT8. Mặc dù chạy được, đôi khi gặp áp lực bộ nhớ khi ngữ cảnh dài. Nâng cấp lên RTX 4090 (24GB) với độ chính xác BF16 cho trải nghiệm mượt mà hơn nhiều, đặc biệt khi lập trình lâu.

Yêu cầu RAM

RAM hệ thống quan trọng cho tải mô hình và xử lý dữ liệu:

  • Tối thiểu: 16GB RAM hệ thống
  • Đề xuất: 32GB RAM hệ thống
  • Tối ưu: 64GB+ để xử lý ngữ cảnh lớn và nhiều yêu cầu đồng thời

Yêu cầu lưu trữ

  • Kích thước mô hình: Khoảng 60GB cho mô hình đầy đủ (FP16)
  • Mô hình lượng tử hóa: 15-30GB tùy mức lượng tử hóa
  • Đề xuất: SSD NVMe để tải mô hình nhanh
  • Ổ cứng HDD: Không khuyến nghị (tải mô hình có thể mất hơn 10 phút)

Yêu cầu CPU

GPU xử lý phần lớn suy luận, CPU quan trọng cho:

  • Tiền xử lý dữ liệu
  • Suy luận không dùng GPU (chậm hơn nhưng có thể)
  • Tải mô hình và quản lý bộ nhớ

Nên dùng CPU đa nhân hiện đại (Intel thế hệ 12/AMD Zen 4 trở lên).

Hỗ trợ đa GPU

Cho triển khai sản xuất hoặc ngữ cảnh cực lớn, GLM-4.7-Flash hỗ trợ song song tensor:

  • 2 GPU: Chạy mô hình đầy đủ với dung lượng cho ngữ cảnh lớn
  • 4 GPU: Tối ưu cho phục vụ hiệu suất cao (khuyến nghị chính thức cho vLLM)
  • 8+ GPU: Hiệu năng tối đa và xử lý nhiều yêu cầu đồng thời

Yêu cầu phần mềm

Trước khi cài đặt, đảm bảo hệ thống đáp ứng:

Hệ điều hành

  • Linux: Ubuntu 22.04 LTS trở lên (khuyến nghị)
  • Windows: Windows 11 với WSL2 (Windows Subsystem for Linux)
  • macOS: Có thể nhưng không khuyến nghị (hỗ trợ GPU hạn chế)

Môi trường Python

  • Python: 3.10 trở lên (3.11 khuyến nghị)
  • CUDA: 12.1 trở lên cho GPU NVIDIA
  • cuDNN: 8.9 hoặc phiên bản tương thích
  • Git: Để clone repo

Thiết lập môi trường ảo

Tôi khuyên dùng môi trường ảo để tránh xung đột phụ thuộc:

# Tạo môi trường ảo
python -m venv glm47-env

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

# Kích hoạt (Windows)
glm47-env\Scripts\activate

# Nâng cấp pip
pip install --upgrade pip

Phương pháp 1: Chạy với vLLM (Khuyến nghị cho sản xuất)

vLLM (Vectorized Large Language Model) là phương pháp triển khai tôi ưu tiên cho GLM-4.7-Flash. Nó cung cấp thông lượng cao, quản lý bộ nhớ hiệu quả qua PagedAttention và tích hợp API đơn giản.

Bước 1: Cài đặt vLLM

# Cài đặt vLLM với các URL index cần thiết
pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

# Cài transformers cập nhật từ GitHub (cần cho hỗ trợ GLM-4.7-Flash)
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

Việc cài transformers từ GitHub rất quan trọng — các phiên bản ổn định trên PyPI có thể thiếu hỗ trợ mẫu chat cần thiết cho GLM-4.7-Flash.

Bước 2: Khởi chạy server mô hình

Lệnh tôi khuyên dùng cho triển khai GPU đơn:

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

Cho triển khai đa GPU:

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

Giải thích các tham số chính:

  • --tensor-parallel-size: Số GPU dùng song song tensor
  • --tool-call-parser: Bộ phân tích cú pháp cho định dạng gọi công cụ GLM-4.7
  • --reasoning-parser: Bộ phân tích cú pháp xử lý đầu ra suy luận/suy nghĩ
  • --enable-auto-tool-choice: Cho phép mô hình tự chọn công cụ
  • --served-model-name: Tên tùy chỉnh cho mô hình trong phản hồi API

Bước 3: Thử API

Khi chạy, vLLM cung cấp API tương thích OpenAI tại http://localhost:8000:

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": "Viết hàm Python tính số fibonacci hiệu quả."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

Dùng curl:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "glm-4.7-flash",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "Giải thích sự khác biệt giữa REST và GraphQL APIs."}
        ],
        "temperature": 0.7
    }'

Phương pháp 2: Chạy với SGLang (Hiệu năng cao)

SGLang là framework suy luận khác rất tốt, cung cấp các tối ưu độc đáo cho mô hình MoE. Tôi thấy nó hiệu quả đặc biệt cho giải mã suy đoán và tác vụ suy luận phức tạp.

Bước 1: Cài đặt SGLang

# Dùng uv (khuyến nghị để cài nhanh)
uv pip install sglang==0.3.2.dev9039+pr-17247.g90c446848 --extra-index-url https://sgl-project.github.io/whl/pr/

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

# Cài transformers cập nhật
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@76732b4e7120808ff989edbd16401f61fa6a0afa

Bước 2: Khởi chạy server

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

Với GPU Blackwell, thêm các tham số:

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

Bước 3: Sử dụng API SGLang

SGLang cũng cung cấp endpoint tương thích OpenAI:

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": "Gỡ lỗi đoạn code Python này: 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)

Phương pháp 3: Dùng thư viện Transformers (Cho phát triển)

Cho phát triển và thử nghiệm, thư viện Transformers cung cấp sự linh hoạt cao nhất. Phương pháp này phù hợp để tạo mẫu và nghiên cứu.

Bước 1: Cài đặt phụ thuộc

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

Bước 2: Script suy luận Python

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

# Tải tokenizer và mô hình
print("Đang tải tokenizer...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)

print("Đang tải mô hình (có thể mất vài phút)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

# Chuẩn bị input
messages = [
    {"role": "user", "content": "Viết lớp Python cho tài khoản ngân hàng đơn giản với các phương thức gửi và rút tiền."}
]

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

inputs = inputs.to(model.device)

# Sinh phản hồi
print("Đang sinh phản hồi...")
generated_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=False,
    temperature=None,
    top_p=None,
)

# Trích xuất và in phản hồi
output_text = tokenizer.decode(
    generated_ids[0][inputs.input_ids.shape[1]:],
    skip_special_tokens=True
)

print("\n=== Phản hồi mô hình ===")
print(output_text)

Script này minh họa cách dùng cơ bản, nhưng cho sản xuất bạn nên thêm xử lý lỗi, giải phóng tài nguyên đúng cách và hỗ trợ batching.

Lượng tử hóa: Chạy trên phần cứng yếu hơn

Nếu GPU của bạn không đủ VRAM cho mô hình BF16 đầy đủ, lượng tử hóa giúp giảm đáng kể.

Các định dạng lượng tử hóa có sẵn

Định dạngGiảm VRAMẢnh hưởng chất lượngTrường hợp sử dụng
FP16 (Mặc định)100%ChuẩnChất lượng tốt nhất
INT8~50%Tối thiểuGPU lớp RTX 3080
INT4~75%Có thể nhận thấy nhưng chấp nhận đượcGPU lớp RTX 3060
GPTQ/AWQ~75%Cân bằng tốtTriển khai sản xuất

Dùng lượng tử hóa với Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

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

# Tải mô hình với lượng tử hóa INT4
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    load_in_4bit=True,  # Bật lượng tử hóa INT4
    load_in_8bit=False,
)

# Hoặc dùng lượng tử hóa GPTQ
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path=MODEL_PATH,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    quantization_config={
        "method": "gptq",
        "bits": 4,
    }
)

Hiệu năng: Benchmark thực tế của tôi

Tôi đã thử nghiệm GLM-4.7-Flash kỹ trên hệ thống cá nhân để cung cấp kỳ vọng thực tế:

Cấu hình thử nghiệm

  • GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
  • RAM hệ thống: 32GB DDR5
  • CPU: AMD Ryzen 9 5900X
  • Lưu trữ: NVMe SSD
  • Framework: vLLM với độ chính xác BF16

Kết quả benchmark

Tác vụToken/giâyĐộ trễ token đầuĐánh giá chất lượng
Sinh code45-5545msXuất sắc
Gỡ lỗi40-5050msXuất sắc
Suy luận toán35-4560msRất tốt
Viết sáng tạo50-6040msTốt
Dịch thuật55-6535msRất tốt
Ngữ cảnh dài (64K)20-30150msTốt

So sánh với Qwen3-30B-A3B

Chạy cả hai mô hình cùng điều kiện cho thấy:

Chỉ sốGLM-4.7-FlashQwen3-30B-A3B
Tốc độ lập trìnhNhanh hơn (~10%)Chuẩn
Hiệu năng toán họcTốt hơn (~6% trên AIME)Thấp hơn
Tác vụ agenticTốt hơn nhiềuThấp hơn
Sử dụng bộ nhớTương đươngTương đương
Xử lý ngữ cảnhTốt hơn (>128K)Tốt (128K)

Mẹo tối ưu hiệu năng

Qua thử nghiệm, tôi phát hiện vài cách cải thiện hiệu năng:

  1. Dùng độ chính xác BF16 nếu có đủ VRAM (24GB+)
  2. Bật song song tensor cho đa GPU
  3. Khởi động mô hình trước bằng vài yêu cầu đơn giản trước benchmark
  4. Điều chỉnh kích thước batch tối đa cho throughput: --max-batch-size 8
  5. Dùng giải mã suy đoán với vLLM để tăng tốc thêm

Tùy chọn thử nghiệm miễn phí: Dùng thử trước khi cài

Chưa sẵn sàng cài đặt cục bộ? Dưới đây là vài cách thử GLM-4.7-Flash miễn phí, từ chat web tức thì đến truy cập API:

1. LM Arena (Tốt nhất để thử nhanh)

URL: https://lmarena.ai/

Cách nhanh nhất để thử GLM-4.7 không cần cài đặt:

  • Giao diện chat trực tiếp với mô hình GLM-4.7
  • Tính năng so sánh mô hình song song
  • Không cần API key, không cài đặt, không thẻ tín dụng
  • Bảng xếp hạng cộng đồng cho so sánh mô hình

Đây là đề xuất hàng đầu của tôi cho ai muốn trải nghiệm nhanh khả năng mô hình.

2. Puter.js (API miễn phí không giới hạn)

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

Dành cho nhà phát triển muốn tích hợp GLM-4.7 vào ứng dụng không mất phí:

  • Truy cập API Z.AI GLM hoàn toàn miễn phí, không giới hạn
  • Hỗ trợ GLM-4.7, GLM-4.6V, và GLM-4.5-Air
  • Không cần API key cho sử dụng cơ bản
  • Mô hình trả phí người dùng đảm bảo sẵn có

3. MixHub AI

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

Giao diện chat web đơn giản:

  • Chat miễn phí với GLM-4.7
  • Nhiều mô hình AI trên cùng nền tảng
  • Giá GLM-4.7 bắt đầu miễn phí với giới hạn hào phóng

4. BigModel.cn (API miễn phí chính thức)

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

Nền tảng chính thức của Zhipu AI cung cấp API miễn phí:

  • GLM-4.7-Flash có thể gọi API MIỄN PHÍ
  • Mô hình 30B tối ưu cho lập trình agentic
  • Tài liệu API đầy đủ kèm ví dụ
  • Dịch vụ fine-tuning miễn phí (giới hạn thời gian)
  • Hỗ trợ và tài liệu chính thức

5. HuggingFace Spaces

Cách dễ nhất để thử GLM-4.7-Flash ngay lập tức:

Các space này cung cấp giao diện web để tương tác với mô hình không cần cài đặt.

6. API giá rẻ

Nếu cần API ổn định hơn:

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

  • Giá: $0.60/M token input, $2.20/M token output
  • Có playground để thử nghiệm

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

  • Giá: $0.40/M token input, $1.50/M token output
  • Có thể có credit dùng thử miễn phí cho người mới

So sánh nhanh

Nền tảngChi phíCần cài đặtPhù hợp với
LM ArenaMiễn phíKhôngThử nhanh
Puter.jsMiễn phíKhôngAPI miễn phí
MixHub AIMiễn phíKhôngChat đơn giản
BigModel.cnMiễn phíAPI keyAPI chính thức miễn phí
HuggingFaceMiễn phíKhôngDemo thử
Novita AITrả theo tokenAPI keyAPI sản xuất
OpenRouterTrả theo tokenAPI keyCổng đa mô hình

Khuyến nghị của tôi: Bắt đầu với LM Arena để thử nhanh, sau đó dùng BigModel.cn hoặc Puter.js để khám phá API sâu hơn.

Khắc phục sự cố phổ biến

Trong quá trình triển khai, tôi gặp và giải quyết nhiều vấn đề thường gặp:

Lỗi CUDA Out of Memory

Vấn đề: Lỗi "CUDA out of memory" khi suy luận

Giải pháp:

  1. Bật lượng tử hóa (INT8 hoặc INT4)
  2. Giảm kích thước batch
  3. Xóa cache GPU: torch.cuda.empty_cache()
  4. Giảm độ dài ngữ cảnh nếu không cần thiết
  5. Đóng các ứng dụng dùng GPU nặng khác

Tôi học được điều này qua kinh nghiệm — Chrome mở nhiều tab WebGL ngốn VRAM rất nhiều!

Suy luận đầu tiên chậm

Vấn đề: Yêu cầu đầu tiên mất thời gian lâu hơn các yêu cầu sau

Giải thích: Đây là hành vi bình thường. Mô hình đang được tải vào bộ nhớ GPU và tối ưu trong lần suy luận đầu.

Giải pháp: Khởi động mô hình bằng vài yêu cầu đơn giản sau khi chạy.

Chất lượng đầu ra kém

Vấn đề: Phản hồi vô nghĩa hoặc lệch chủ đề

Giải pháp:

  1. Đảm bảo dùng đúng mẫu chat
  2. Kiểm tra tham số nhiệt độ (temperature) — giảm để đầu ra tập trung hơn
  3. Xác nhận mô hình đã tải đúng với model.device
  4. Cập nhật transformers mới nhất từ GitHub

Lỗi cài đặt

Vấn đề: Lỗi khi cài pip, đặc biệt với vLLM

Giải pháp:

  1. Kiểm tra phiên bản Python (cần 3.10+)
  2. Đảm bảo driver CUDA tương thích
  3. Cài đặt phụ thuộc hệ thống:
    sudo apt-get install python3-dev build-essential
  4. Dùng môi trường ảo sạch
  5. Đảm bảo pip được cập nhật

Kết nối API bị từ chối

Vấn đề: Không kết nối được server cục bộ tại localhost:8000

Giải pháp:

  1. Kiểm tra server đang chạy: ps aux | grep vllm
  2. Kiểm tra firewall
  3. Xác nhận host/port đúng trong lệnh khởi chạy
  4. Đảm bảo dùng đúng base URL trong client

Tính năng nâng cao: Tận dụng chế độ suy nghĩ lai

Một trong những tính năng mạnh nhất của GLM-4.7-Flash là khả năng suy nghĩ lai. Mô hình có thể trả lời trực tiếp hoặc trình bày quá trình suy luận.

Hiểu về chế độ suy nghĩ

Khi bật, mô hình có thể:

  1. Suy luận nội bộ: Giải quyết vấn đề phức tạp từng bước
  2. Đầu ra minh bạch: Tùy chọn hiển thị quá trình suy luận
  3. Tiết kiệm token: Dùng token suy nghĩ mà không đưa vào đầu ra cuối

Bật chế độ suy nghĩ trong API

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Giải bài toán phức tạp này: Nếu một tàu rời Chicago với tốc độ 60 mph và tàu khác rời New York với 70 mph, khi nào chúng gặp nhau nếu cách nhau 800 dặm?"}
    ],
    extra_body={
        "enable_thinking": True,  # Bật chế độ suy nghĩ
        "thinking_budget": 2048,  # Số token tối đa cho suy nghĩ
    }
)

Chế độ không suy nghĩ (trả lời trực tiếp) thì bỏ qua tham số suy nghĩ.

Khi nào dùng mỗi chế độ

Chế độ suy nghĩ phù hợp cho:

  • Bài toán toán học
  • Suy luận logic phức tạp
  • Tính toán nhiều bước
  • Gỡ lỗi và phân tích code

Chế độ trực tiếp phù hợp cho:

  • Câu hỏi đơn giản
  • Viết sáng tạo
  • Dịch thuật
  • Hội thoại nhanh

Kết luận: Có nên chạy GLM-4.7-Flash cục bộ?

Sau thử nghiệm và so sánh kỹ, tôi kết luận: GLM-4.7-Flash là lựa chọn tuyệt vời để triển khai cục bộ, đặc biệt cho nhà phát triển và người đam mê AI.

Điểm mạnh

  • Hiệu năng lập trình xuất sắc: Vượt các mô hình lớn hơn trên benchmark lập trình
  • Kiến trúc MoE hiệu quả: Chạy trên phần cứng tiêu dùng với hiệu năng tốt
  • Khả năng agentic mạnh: Hoạt động tốt với các framework agent hiện đại
  • Open weight: Giấy phép MIT cho phép dùng thương mại
  • Chế độ suy nghĩ lai: Linh hoạt cho tác vụ suy luận nặng
  • Phát triển tích cực: Cập nhật thường xuyên từ Zhipu AI

Cân nhắc

  • Yêu cầu phần cứng: Cần GPU khá để đạt hiệu năng tối ưu
  • Tài liệu đang phát triển: Một số tính năng vẫn đang được hoàn thiện
  • Cộng đồng nhỏ hơn: Nhỏ hơn Llama/Qwen nhưng đang phát triển

Khuyến nghị của tôi

Bắt đầu với Ollama để thử nghiệm nhanh (nếu có bản port cộng đồng), sau đó dùng vLLM cho triển khai sản xuất. Với đa số người dùng, RTX 3060 với lượng tử hóa INT4 hoặc RTX 3080 với INT8 sẽ cân bằng tốt giữa hiệu năng và khả năng tiếp cận.

Cảnh quan AI mã nguồn mở đang phát triển nhanh, và GLM-4.7-Flash là bước tiến quan trọng cho các mô hình tập trung lập trình. Dù bạn xây dựng công cụ phát triển AI, khám phá quy trình agentic, hay đơn giản muốn có mô hình ngôn ngữ mạnh trên phần cứng riêng, GLM-4.7-Flash xứng đáng có mặt trong bộ công cụ của bạn.

FAQ: Giải đáp các câu hỏi về GLM-4.7-Flash

GLM-4.7-Flash có chạy được trên GPU AMD không?

Có, nhưng có giới hạn. Hỗ trợ ROCm đang cải thiện, nhưng hiệu năng và tương thích có thể khác nhau. Để trải nghiệm tốt nhất, nên dùng GPU NVIDIA. Một số người dùng báo thành công với GPU AMD thế hệ RDNA3 qua bản build ROCm của vLLM.

GLM-4.7-Flash so với GPT-4o thế nào?

GPT-4o vẫn là mô hình tổng quát mạnh hơn, nhưng GLM-4.7-Flash vượt trội trong tác vụ lập trình và thường bằng hoặc hơn GPT-4o trên SWE-bench và benchmark tương tự. Với ứng dụng tập trung code, GLM-4.7-Flash là lựa chọn miễn phí hấp dẫn.

Tôi có thể fine-tune GLM-4.7-Flash cục bộ không?

Có! Với đủ VRAM (khuyến nghị 24GB+), bạn có thể fine-tune bằng kỹ thuật LoRA hoặc QLoRA. Mô hình tương thích với thư viện PEFT của Hugging Face và Unsloth để fine-tune hiệu quả.

Độ dài ngữ cảnh tối đa là bao nhiêu?

GLM-4.7-Flash hỗ trợ đến 128K token trong bản phát hành chính thức, với một số báo cáo hỗ trợ ngữ cảnh mở rộng trong phiên bản phát triển. Đối với sản xuất, 64K token là sự cân bằng tốt giữa hiệu năng và bộ nhớ.

GLM-4.7-Flash có phù hợp cho sản xuất không?

Hoàn toàn phù hợp. Với tối ưu của vLLM, phần cứng phù hợp và giám sát, GLM-4.7-Flash có thể làm nền tảng cho ứng dụng AI sản xuất. Giấy phép MIT cho phép dùng thương mại không giới hạn.

Làm sao để cập nhật lên phiên bản mới?

Theo dõi trang mô hình HuggingFace và tài liệu Z.ai để biết thông báo cập nhật. Thông thường bạn cần:

  1. Kéo các file mô hình mới nhất
  2. Cập nhật vLLM/SGLang
  3. Cập nhật thư viện transformers
  4. Kiểm tra tích hợp trước khi triển khai

Tôi có thể dùng GLM-4.7-Flash cho sản phẩm thương mại không?

Có! GLM-4.7-Flash được phát hành dưới giấy phép MIT, cho phép sử dụng thương mại, chỉnh sửa và phân phối mà không hạn chế lớn. Luôn xem kỹ điều khoản giấy phép đầy đủ để biết yêu cầu cụ thể.

Hướng dẫn này được viết dựa trên bản phát hành đầu tiên của GLM-4.7-Flash vào tháng 1 năm 2026. Giống như mọi công nghệ AI, khả năng và thực hành tốt nhất sẽ tiếp tục phát triển. Hãy kiểm tra tài liệu chính thức của Z.ai và trang mô hình HuggingFace để cập nhật mới nhất.

Tập trung giới thiệu máy chủ VPS toàn cầu.