智谱 GLM-4.7-Flash 开源并免费:让“大模型自由”提前到来

目录

前言

一、 3B激活参数:给大模型“瘦身”的艺术

二、 思考机制:不仅手快,脑子还转得快

三、 程序员的“免费午餐”:本地部署与API白嫖

四、 实战场景:它能干什么?

五、 结语:AI的“国民级”时刻


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前言

在AI大模型领域,我们习惯了“大力出奇迹”。千亿参数的模型确实聪明,但它们也是吞金兽——显卡买不起,API调不起,推理速度慢得让人想睡午觉。

对于大多数开发者和中小企业来说,我们需要的不是一个高高在上的“爱因斯坦”,而是一个随叫随到、干活利索、还得便宜(最好免费)的“超级实习生”。

智谱AI刚刚发布的 GLM-4.7-Flash,似乎就是为了填补这个空白而来的。它不仅开源,API还直接免费,更重要的是,它用一套独特的架构设计,试图证明:小模型,也可以有大智慧。

一、 3B激活参数:给大模型“瘦身”的艺术

GLM-4.7-Flash最让人困惑也最让人兴奋的数据是:总参数30B(300亿),激活参数3B(30亿)。

很多朋友可能看不懂,这到底是300亿还是30亿?

这里用到了一个关键技术:MoE(Mixture of Experts,混合专家模型)。

打个比方,传统的稠密模型(Dense Model)就像一个全科医生,不管你问他“感冒怎么治”还是“火箭怎么造”,他都要调动大脑里所有的神经元来思考一遍。这显然很累,也很慢。

而MoE架构的GLM-4.7-Flash,更像是一个专家会诊团。这个团里有几十个不同领域的专家(总共有300亿个神经元),但在处理具体问题时,比如你问“Python代码怎么写”,系统只会叫醒懂编程的那几个专家(只激活30亿个神经元)来回答你,其他专家继续睡觉。

这就是“3B激活”的魔法:

* 存得多:因为它总容量有30B,所以它肚子里装的知识量是300亿级别的,比普通的3B小模型懂得多得多。

* 跑得快:因为它每次只用3B,所以推理速度飞快,对显存和算力的消耗极低。

这就好比你买了一辆跑车,拥有V12发动机的动力储备(知识量),但日常开起来却只有1.5L排量的油耗(计算成本)。

二、 思考机制:不仅手快,脑子还转得快

以前的小模型(尤其是Flash级别的),通常被大家当作“速记员”或者“复读机”——速度快,但逻辑差,稍微复杂点的问题就胡说八道。

但GLM-4.7-Flash继承了大哥GLM-4.7的“思考基因”。它引入了一套被称为“混合思考”的机制,主要包含两点:

(1)交织思考(Interleaved Thinking):

在写代码或调用工具之前,它会先“想一想”。比如你让它写个爬虫,它不会上来就`import requests`,而是先在内心独白里规划:“第一步要伪造User-Agent,第二步要处理反爬机制,第三步再解析HTML”。这种“三思而后行”的机制,极大地提高了代码的可用性和复杂任务的成功率。

(2)保留思考(Preserved Thinking):

在多轮对话中,它能记住之前的推理过程。这就像和一个聪明人聊天,你不用反复解释上下文,它自己知道前因后果。这对于开发Agent(智能体)来说至关重要,因为Agent往往需要连续多步操作才能完成一个任务。

在SWE-bench Verified(一个专门测AI写代码能力的榜单)上,GLM-4.7-Flash的分数甚至超过了许多20B级别的对手。这意味着,它不仅仅是快,它是真的懂代码。

三、 程序员的“免费午餐”:本地部署与API白嫖

对于开发者来说,GLM-4.7-Flash最直接的诱惑力在于两个字:白嫖。

(1)API 免费

智谱这次非常激进,直接宣布GLM-4.7-Flash的API免费(虽然限制了1个并发,但对个人开发调试完全够用)。这意味着你可以把你的个人项目、测试脚本、甚至是一些低频的自动化工具,全部接入这个模型,而不用担心月底收到巨额账单。

(2)本地部署的狂欢

因为激活参数只有3B,这个模型对硬件极其友好。

* Mac用户:得益于Apple Silicon的统一内存架构和MLX框架的支持,你甚至可以在一台MacBook Air上流畅运行量化版的GLM-4.7-Flash。

* PC用户:一张消费级的RTX 4090甚至更低配置的显卡,就能把它跑起来。

这意味着什么?意味着你可以在断网的情况下,拥有一个隐私完全安全、响应极快、且智商在线的编程助手。你的代码不需要上传到云端,你的商业机密完全掌握在自己手里。

四、 实战场景:它能干什么?

除了做编程助手,GLM-4.7-Flash这种“高智商、低延迟”的特性,还适合很多场景:

(1)端侧Agent:放在智能音箱、机器人或者边缘设备里。它反应快,能听懂复杂指令,还能调用工具(比如开关灯、查询天气),而且不用担心延迟。

(2)沉浸式角色扮演:玩过AI语聊的朋友都知道,延迟是最大的出戏杀手。GLM-4.7-Flash的生成速度极快,加上不错的逻辑能力,能提供非常流畅的对话体验。

(3)长文本处理:虽然它是Flash模型,但它支持128k甚至更长的上下文。用来快速总结一篇长论文,或者从一堆财报里提取关键数据,它比那些昂贵的超大模型性价比高太多了。

五、 结语:AI的“国民级”时刻

GLM-4.7-Flash的发布,某种意义上比发布一个“世界最强模型”更具现实意义。

它代表了AI技术的一种下沉趋势。我们不再单纯追求高不可攀的参数竞赛,而是开始关注如何让大模型变得更亲民、更易用、更便宜

当一个性能堪比GPT-4早期版本的模型,可以免费调用,可以在你的笔记本电脑上飞快运行时,AI应用的爆发才真正具备了土壤。

对于还在犹豫要不要入坑AI开发的程序员,或者想给自己的应用加上AI能力的创业者,GLM-4.7-Flash无疑是目前最好的“入场券”。它不够完美,但绝对够用,而且——它真的免费。

API接入体验中心:https://bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial/text?modelCode=glm-4.7-flash
使用指南:https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free/glm-4.7-flash
接口文档:https://docs.bigmodel.cn/api-reference/模型-api/对话补全

开源地址:https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7-Flash
魔搭社区:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.7-Flash

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