GLM 4.7 Flash
3598°
इस मॉडल को चलाएं
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Z.ai | 200,000 token context | $0.06/M input, $0.40/M output. 30B-क्लास SOTA मॉडल के रूप में, GLM-4.7-Flash एक नया विकल्प प्रदान करता है जो प्रदर्शन और दक्षता का संतुलन करता है। इसे एजेंटिक कोडिंग उपयोग मामलों के लिए और अधिक अनुकूलित किया गया है, कोडिंग क्षमताओं, लंबी अवधि की कार्य योजना, और टूल सहयोग को मजबूत करता है, और कई वर्तमान सार्वजनिक बेंचमार्क लीडरबोर्ड पर समान आकार के खुले स्रोत मॉडलों में अग्रणी प्रदर्शन हासिल किया है।
इस मॉडल के लिए गाइड
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
GLM-4.7-Flash Z.ai का 30B-क्लास MoE मॉडल है जिसमें केवल 3B सक्रिय पैरामीटर हैं, जो एजेंटिक कोडिंग और लंबी अवधि की कार्य योजना के इर्द-गिर्द बनाया गया है। इसके बेंचमार्क नंबर Qwen3-30B-A3B और GPT-OSS-20B के मुकाबले प्रभावशाली हैं, खासकर SWE-bench Verified और बहु-टर्न एजेंट कार्यों पर। खुले वजन, 200K संदर्भ विंडो, और कम API मूल्य निर्धारण इसे गंभीर विचार के योग्य बनाते हैं यदि आप कोडिंग एजेंट चलाते हैं या एक सक्षम मॉडल चाहते हैं जिसे आप स्वयं होस्ट कर सकें।
के लिए जाना जाता है
- SWE-bench Verified स्कोर 59.2, तुलनीय खुले मॉडलों से काफी आगे
- τ²-Bench पर मजबूत बहु-टर्न एजेंटिक कार्य प्रदर्शन
- 200,000-टोकन संदर्भ विंडो लंबी दस्तावेज़ों और विस्तारित कार्यों के लिए
- MoE वास्तुकला: कुल 30B, सक्रिय 3B, स्थानीय सेवा के लिए कुशल
- vLLM, SGLang या Transformers के माध्यम से खुले वजन तैनात करने योग्य
सावधान रहें
- vLLM और SGLang समर्थन केवल मुख्य/नाइटली शाखाओं पर है, स्थिर रिलीज़ पर नहीं
- बहु-टर्न एजेंटिक कार्यों के लिए Preserved Thinking मोड आवश्यक है; सेटअप में इसे मिस करना आसान है
- लाइसेंस शर्तें प्रकाशित सामग्री में विस्तृत नहीं हैं; व्यावसायिक उपयोग से पहले रिपॉजिटरी जांचें
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
एक असफल परीक्षण का डिबग करें
Here is a Python function and a pytest test that fails with an AssertionError. Identify the bug, explain why it causes the failure, and return a corrected version of the function only.
def calculate_discount(price, pct):
return price - (price * pct)
def test_discount():
assert calculate_discount(100, 10) == 90
बहु-चरण एजेंट कार्य की योजना बनाएं
You are an autonomous coding agent. A user's repository has no test suite. Outline a concrete, step-by-step plan to: audit the codebase for testable units, write pytest tests for the three highest-risk functions, run them, interpret failures, and open a pull request with a summary. List each tool call you would make and what you expect it to return.
तर्क पहेली के माध्यम से तर्क करें
Five engineers each own a different programming language as their favourite: Python, Rust, Go, TypeScript, JavaScript. Use these clues to determine who favours which language: Alice is not next to the Rust fan. Bob favours a compiled language. Carol sits between the Python and Go fans. Dave does not favour JavaScript. Eve sits at one end and favours a scripting language.
की तुलना करें
- GLM 5.3 FlashXकेवल API मॉडल1,048,576 टोकन संदर्भ · $0.37/M इनपुट, $1.25/M आउटपुट
- GLM 5V Turboकेवल API मॉडल202,752 टोकन संदर्भ · $1.20/M इनपुट, $4.00/M आउटपुट
- GLM 5 Turboकेवल API मॉडल202,752 टोकन संदर्भ · $1.20/M इनपुट, $4.00/M आउटपुट
- GLM 5.3 Primeकेवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $2.80/M इनपुट, $8.80/M आउटपुट
z-ai से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- Can I run GLM-4.7-Flash locally?
- हाँ, वजन खुले हैं और Hugging Face पर zai-org/GLM-4.7-Flash में होस्ट किए गए हैं। Z.ai vLLM, SGLang, और Transformers लाइब्रेरी के माध्यम से स्थानीय अनुमान का समर्थन करता है, हालांकि vLLM और SGLang समर्थन वर्तमान में मुख्य या नाइटली शाखाओं पर है, स्थिर रिलीज़ पर नहीं।
- What does GLM-4.7-Flash cost and what is its context window?
- Z.ai API के माध्यम से इसका मूल्य $0.06 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.40 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 200,000 टोकन की है।
- How does GLM-4.7-Flash differ from GLM-4.7?
- GLM-4.7-Flash GLM-4.7 परिवार का हल्का, दक्षता-केंद्रित संस्करण है, जो MoE वास्तुकला का उपयोग करता है जिसमें कुल 30B में से केवल 3B सक्रिय पैरामीटर हैं। GLM-4.7 पूर्ण मॉडल है; Z.ai Flash को तब विकल्प के रूप में प्रस्तुत करता है जब आपको एजेंटिक कोडिंग कार्यों पर बहुत अधिक लागत के बिना तैनाती लागत कम करनी हो।
कैप्टन का निर्णययदि आपका कार्यभार एजेंटिक कोडिंग है और आप कम कीमत पर खुले वजन चाहते हैं, तो GLM-4.7-Flash के पास इसे साबित करने के लिए आंकड़े हैं।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
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.
यह स्कोर कैसे जमा होता है
इस मॉडल के पास अभी तक किसी भी स्रोत से लोकप्रियता डेटा नहीं है, इसलिए इसमें 7,000° से नीचे एक स्टैंड-इन नंबर होता है जो सूचियों को पूरा रखता है। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता। जैसे ही कोई स्रोत रिपोर्ट करता है, यहाँ उसका विवरण दिखता है।
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
GLM 4.7 Flash Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153