GLM 4.7 Flash
3598°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Z.ai | 200,000 token context | $0.06/M input, $0.40/M output. 30B-ক্লাস SOTA মডেল হিসেবে, GLM-4.7-Flash একটি নতুন বিকল্প প্রদান করে যা পারফরম্যান্স এবং দক্ষতার মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করে। এটি এজেন্টিক কোডিং ব্যবহারের জন্য আরও অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, কোডিং ক্ষমতা, দীর্ঘমেয়াদী কাজের পরিকল্পনা এবং টুল সহযোগিতা শক্তিশালী করে, এবং একই আকারের ওপেন-সোর্স মডেলগুলোর মধ্যে বিভিন্ন পাবলিক বেঞ্চমার্ক লিডারবোর্ডে শীর্ষস্থানীয় পারফরম্যান্স অর্জন করেছে।
এই মডেলের গাইড
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
GLM-4.7-Flash হল Z.ai এর ৩০ বিলিয়ন-ক্লাস MoE মডেল যার সক্রিয় প্যারামিটার মাত্র ৩ বিলিয়ন, যা এজেন্টিক কোডিং এবং দীর্ঘ-মেয়াদী কাজ পরিকল্পনার জন্য তৈরি। এর বেঞ্চমার্ক সংখ্যা Qwen3-30B-A3B এবং GPT-OSS-20B এর তুলনায় চমকপ্রদ, বিশেষ করে SWE-bench Verified এবং বহু-টার্ন এজেন্ট কাজের ক্ষেত্রে। খোলা ওজন, ২০০K প্রসঙ্গ উইন্ডো, এবং কম API মূল্য এটিকে গুরুতর বিবেচনার যোগ্য করে যদি আপনি কোডিং এজেন্ট চালান বা একটি সক্ষম মডেল স্ব-হোস্ট করতে চান।
পরিচিত
- SWE-bench Verified স্কোর ৫৯.২, তুলনীয় ওপেন মডেলের চেয়ে অনেক এগিয়ে
- τ²-Bench এ শক্তিশালী বহু-টার্ন এজেন্টিক কাজের পারফরম্যান্স
- দীর্ঘ নথি এবং প্রসারিত কাজের জন্য ২০০,০০০-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো
- MoE আর্কিটেকচার: মোট ৩০B, সক্রিয় ৩B, স্থানীয় সার্ভিংয়ে দক্ষ
- vLLM, SGLang বা Transformers এর মাধ্যমে খোলা ওজন ডিপ্লয়েবল
সতর্ক থাকুন
- vLLM এবং SGLang সমর্থন শুধুমাত্র মেইন/নাইটলি ব্রাঞ্চে, স্থিতিশীল রিলিজে নয়
- Preserved Thinking মোড বহু-টার্ন এজেন্টিক কাজের জন্য প্রয়োজন; সেটআপে সহজে মিস হতে পারে
- লাইসেন্স শর্তাদি প্রকাশিত নথিতে বিস্তারিত নেই; বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে রিপোজিটরি পরীক্ষা করুন
চেষ্টা করার প্রম্পটস
ব্যর্থ টেস্ট ডিবাগ করুন
এখানে একটি পাইথন ফাংশন এবং একটি pytest টেস্ট আছে যা AssertionError দিয়ে ব্যর্থ হয়। বাগটি চিহ্নিত করুন, কেন এটি ব্যর্থ করে তা ব্যাখ্যা করুন, এবং শুধুমাত্র সংশোধিত ফাংশনটি ফেরত দিন।
def calculate_discount(price, pct):
return price - (price * pct)
def test_discount():
assert calculate_discount(100, 10) == 90
বহু-ধাপ এজেন্ট কাজ পরিকল্পনা
আপনি একজন স্বায়ত্তশাসিত কোডিং এজেন্ট। একজন ব্যবহারকারীর রিপোজিটরিতে কোনো টেস্ট স্যুট নেই। একটি স্পষ্ট, ধাপে ধাপে পরিকল্পনা তৈরি করুন: কোডবেসে টেস্টযোগ্য ইউনিট নিরীক্ষণ, সর্বোচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ তিনটি ফাংশনের জন্য pytest টেস্ট লেখা, সেগুলি চালানো, ব্যর্থতা বিশ্লেষণ, এবং একটি সারাংশ সহ পুল রিকোয়েস্ট খোলা। প্রতিটি টুল কল তালিকাভুক্ত করুন এবং প্রত্যাশিত ফলাফল উল্লেখ করুন।
যুক্তি ধাঁধা সমাধান
পাঁচজন ইঞ্জিনিয়ার প্রত্যেকে একটি প্রোগ্রামিং ভাষাকে পছন্দ করেন: Python, Rust, Go, TypeScript, JavaScript। নিচের সূত্র ব্যবহার করে নির্ধারণ করুন কে কোন ভাষা পছন্দ করে: Alice Rust ফ্যানের পাশে নয়। Bob কম্পাইলড ভাষা পছন্দ করেন। Carol Python এবং Go ফ্যানের মাঝে বসে। Dave JavaScript পছন্দ করেন না। Eve এক প্রান্তে বসে এবং স্ক্রিপ্টিং ভাষা পছন্দ করে।
তুলনা করুন
- GLM 5.3 FlashXশুধুমাত্র API মডেল1,048,576 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.37/M ইনপুট, $1.25/M আউটপুট
- GLM 5V Turboশুধুমাত্র API মডেল202,752 টোকেন প্রসঙ্গ · $1.20/M ইনপুট, $4.00/M আউটপুট
- GLM 5 Turboশুধুমাত্র API মডেল202,752 টোকেন প্রসঙ্গ · $1.20/M ইনপুট, $4.00/M আউটপুট
- GLM 5.3 Primeশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $2.80/M ইনপুট, $8.80/M আউটপুট
z-ai থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি GLM-4.7-Flash স্থানীয়ভাবে চালাতে পারি?
- হ্যাঁ, ওজন খোলা এবং Hugging Face এ zai-org/GLM-4.7-Flash এ হোস্ট করা হয়েছে। Z.ai vLLM, SGLang এবং Transformers লাইব্রেরির মাধ্যমে স্থানীয় ইনফারেন্স সমর্থন করে, তবে vLLM এবং SGLang সমর্থন বর্তমানে স্থিতিশীল রিলিজ নয়, মেইন বা নাইটলি ব্রাঞ্চে।
- GLM-4.7-Flash এর মূল্য কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত?
- Z.ai API এর মাধ্যমে এটি প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.06 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.40, ২০০,০০০-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো সহ।
- GLM-4.7-Flash GLM-4.7 থেকে কিভাবে আলাদা?
- GLM-4.7-Flash হল GLM-4.7 পরিবারের হালকা, দক্ষতা-কেন্দ্রিক সংস্করণ, যেখানে ৩০B মোট প্যারামিটারের মধ্যে মাত্র ৩B সক্রিয়। GLM-4.7 পূর্ণ মডেল; Z.ai Flash কে কম ডিপ্লয়মেন্ট খরচের বিকল্প হিসেবে উপস্থাপন করে যা এজেন্টিক কোডিং কাজে খুব বেশি ত্যাগ করে না।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তযদি আপনার কাজ এজেন্টিক কোডিং হয় এবং আপনি কম মূল্যে খোলা ওজন চান, GLM-4.7-Flash এর পারফরম্যান্স যথেষ্ট।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
GLM 4.7 Flash হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153