GLM-4.7-Flash to trzydziestomiliardowy członek rodziny modeli GLM, stworzony na wypadek, gdy flagowiec zwyczajnie się nie mieści. Trzydzieści miliardów parametrów to klasa wielkości, która działa na pojedynczym akceleratorze z dużą pamięcią albo po kwantyzacji na sprzęcie konsumenckim, co czyni ją naturalnym wyborem do lokalnego developmentu, inferencji on-premise i wszędzie tam, gdzie opóźnienie pojedynczego żądania liczy się bardziej niż ostatnie punkty w benchmarku.
Autorzy modelu pozycjonują go jako wydajny i wysokowydajnościowy oraz raportują, że wyprzedza otwartoźródłowe modele podobnej skali. To właśnie ta deklaracja ma znaczenie dla tej warstwy: nikt wdrażający model 30B nie oczekuje, że pokona system z czołówki, ale wszystkich bardzo interesuje, czy bije inne modele 30B, które mogliby uruchomić zamiast niego.
Bez rejestracji, bez konta, bez kredytów. Wpisz prompt i odbierz strumieniowaną odpowiedź.
Odpowiedź pojawi się tutaj...
Ten playground korzysta z darmowego otwartoźródłowego LLM udostępnianego przez OpenRouter. To nie jest GLM-5.2 i nie używa wag GLM — jest tutaj po to, byś mógł przetestować działający model na żywo podczas lektury opublikowanych danych benchmarkowych GLM poniżej.
Liczba parametrów decyduje o tym, gdzie model może fizycznie działać, a to ograniczenie determinuje więcej decyzji architektonicznych niż same możliwości. Model 30B da się serwować na sprzęcie, który mały zespół już posiada, trzyma prompty we własnej sieci i odpowiada wystarczająco szybko, by pracować w pętli interaktywnej, a nie w kolejce wsadowej. To także rozmiar, przy którym dostrajanie przestaje być projektem badawczym — możesz zaadaptować model GLM 30B do wąskiej dziedziny i ocenić wynik jeszcze tego samego popołudnia. Kompromis jest realny: mniej parametrów to mniejszy zapas w trudnym, długodystansowym rozumowaniu, czyli dokładnie tym obciążeniu, pod które zbudowano flagowca z kontekstem 1M. Właściwy sposób korzystania z rodziny to kierowanie pracy według trudności: tanie, masowe zadania na Flashu, a flagowiec zarezerwowany dla problemów, które naprawdę tego wymagają.
Opublikowana tabela porównawcza obejmuje GLM-5.2 i GLM-5.1. Poniższa kolumna należy do GLM-5.1 i pokazana jest wyłącznie jako punkt odniesienia dla rodziny. Dla GLM-4.7-Flash nie opublikowano kolumny benchmarków i żadnej tu nie szacujemy.
Nie istnieje opublikowany wiersz GLM-4.7-Flash, a wnioskowanie go ze znacznie większego modelu byłoby mylące w obie strony. Kolumna odniesienia przydaje się do kalibracji: pokazuje rozrzut, jaki zajmują opublikowane modele GLM, żebyś wiedział, co osiągał pełnowymiarowy model poprzedniej generacji, zanim zdecydujesz, czy model 30B wystarczy do Twojego zadania.
Porównanie na DeepSWE, zgodnie z publikacją autorów modelu.
DeepSWE to miejsce, w którym skala modelu ujawnia się najbrutalniej. GPT-5.5 prowadzi z 70,0, Claude Opus 4.8 notuje 58,0, GLM-5.2 sięga 46,2, a poprzednia otwarta generacja skupia się znacznie niżej — GLM-5.1 i Qwen3.7-Max po 18,0, DeepSeek-V4-Pro 8,0. Jeśli Twoje obciążenie wygląda jak DeepSWE, lekki model jest złym narzędziem, niezależnie od tego, jak jest wydajny; jeśli wygląda jak klasyfikacja, ekstrakcja albo rutynowe edycje kodu, Flash najpewniej w zupełności wystarczy.
GLM-4.7-Flash to lekka warstwa generacji GLM-4.7, stojąca obok pełnowymiarowego GLM-4.7 i powyżej starszego GLM-4.5-Air w linii wydajnościowej rodziny. Wszystko w tej linii ma tę samą licencję MIT i tych samych hostów wag, więc przechodzenie między warstwami jest decyzją sprzętową, a nie prawną.
Flagowiec z kontekstem 1M tokenów. To otwartoźródłowy stan sztuki w ewaluacjach kodowania i pracy długodystansowej, z jawnymi poziomami wysiłku Non-Thinking, High i Max.
Pierwszy kamień milowy wydajnościowy rodziny: model GLM o małym śladzie pamięciowym z mocnymi wynikami na każdą zużytą jednostkę mocy obliczeniowej.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.