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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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⛳️ 此篇文章主要介绍 智谱 GLM-4.7-Flash 开源并免费
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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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