/ Модель

Характеристики

Контекст
202 752 токена
Параметры
4,1 млрд
Размер весов
59,9 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
glm4_moe_lite · dense
Базовая модель
GLM-4.7-Flash
Библиотека
mlx
Опубликована
20 янв 2026

GLM-4.7-Flash-bf16

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая GLM-4.7-Flash в формате MLX для генерации текста, рассуждений и программирования с длинным контекстом.

102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 янв 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GLM-4.7-Flash-bf16 — диалоговая языковая модель семейства GLM4 MoE Lite, подготовленная сообществом mlx-community в формате MLX из zai-org/GLM-4.7-Flash. Она предназначена для генерации текста в диалоге, включая рассуждения и программирование. Модель содержит 4,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 202 752 токенов; карточка указывает поддержку английского и китайского языков.

Модель построена на архитектуре Glm4MoeLiteForCausalLM и использует библиотеку MLX. Репозиторий содержит веса Safetensors и доступен по лицензии MIT. В README приведена команда установки mlx-lm для использования модели на MLX-совместимой платформе.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на английском и китайском языках
  • генерация и продолжение текста
  • помощь в написании и разборе кода
  • рассуждения по запросу пользователя
  • работа с длинными текстовыми контекстами

Ограничения

Для запуска требуется среда с поддержкой MLX и библиотека mlx-lm. README и метаданные не сообщают результатов оценивания или дополнительных ограничений качества.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/GLM-4.7-Flash-bf16

This model mlx-community/GLM-4.7-Flash-bf16 was converted to MLX format from zai-org/GLM-4.7-Flash using mlx-lm version 0.30.5.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/GLM-4.7-Flash-bf16")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True, return_dict=False,
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Glm4MoeLiteForCausalLM
Ревизия весов
8a41c55

0 моделей