glm-4.7-flash

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作为30B级中最强大的模型，GLM-4.7-Flash为轻量级部署提供了一种兼顾性能和效率的新选择。

工具思考

cipgptserver run glm-4.7-flash

curl http://localhost:11898/api/chat \
  -d '{
    "model": "glm-4.7-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

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小龙虾 启动小龙虾模型 glm-4.7-flash

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glm-4.7-flash:bf16

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文本

自述文件

注意：此模型需要渡鸦Ai

介绍

GLM-4.7-Flash是一个300亿-3000亿参数的MoE（混合专家）模型。作为300亿参数类别中最强大的模型，GLM-4.7-Flash为轻量级部署提供了一种新的选择，在性能和效率之间取得了平衡。

基准测试表现

基准	GLM-4.7-Flash	Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	GPT-OSS-20B
AIME 25	91.6	85.0	91.7
GPQA	75.2	73.4	71.5
LCB v6	64.0	66.0	61.0
HLE	14.4	9.8	10.9
SWE-bench Verified	59.2	22.0	34.0
τ²-Bench	79.5	49.0	47.7
浏览公司	42.8	2.29	28.3

> 注意：此模型需要[Ollama 0.14.3](https://github.com/ollama/ollama/releases)，该版本目前为预发布版。

## 介绍

### 基准测试表现

| 基准               | GLM-4.7-Flash | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | GPT-OSS-20B |
|--------------------|---------------|-----------------------------|-------------|
| AIME 25            | 91.6          | 85.0                        | 91.7        |
| GPQA               | 75.2          | 73.4                        | 71.5        |
| LCB v6             | 64.0          | 66.0                        | 61.0        |
| HLE                | 14.4          | 9.8                         | 10.9        |
| SWE-bench Verified | 59.2          | 22.0                        | 34.0        |
| τ²-Bench           | 79.5          | 49.0                        | 47.7        |
| BrowseComp         | 42.8          | 2.29                        | 28.3        |

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