GLM-4.7 / GLM-Z1 — lokalny model AI od Zhipu AI (Z.ai)
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Model MoE Zhipu AI z lutego 2026. GLM-4.7 używa architektury MoE 32B aktywnych i na benchmarkach halucynacji dorównuje Claude Opus 4.5. Wariant GLM-Z1 zorientowany na rozumowanie osiąga wyniki bliskie GPT-5.2. Mocna obsługa wielojęzykowa z głęboką znajomością języka chińskiego.
Warianty
Najmniejszy wariant GLM-4.7 / GLM-Z1 potrzebuje około 6 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| GLM-4 9B → 9B | ~6.2 GB | 128,000 | ollama run glm4:9b | |
| GLM-Z1 32B (Reasoning) → 32B | ~20.1 GB | 128,000 | ollama run glm-z1:32b | |
| GLM-4.7-Flash 30B-A3B → 30B (3B active) | ~18.9 GB | 198,000 | ollama run glm-4.7-flash |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić GLM-4.7 / GLM-Z1 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run glm4:9bWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: GLM-4 9B, GLM-Z1 32B (Reasoning)Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: GLM-4.7-Flash 30B-A3BPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi GLM-4.7 / GLM-Z1 lokalnie (min. 6 GB VRAM), to Intel Arc B570 (10 GB).
Czy uruchomię GLM-4.7 / GLM-Z1 na moim GPU?
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na AMD Radeon RX 7900 XT
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na AMD Radeon RX 7900 XTX
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na AMD Radeon RX 9060 XT 8GB
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Apple M1 Pro
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Apple M2 Pro
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Apple M3 Pro
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Apple M4
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Apple M5
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Intel Arc B570
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na Intel Arc B580
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 3060 (12GB)
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 3070
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB)
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 3090
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 4060
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 4070
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Super
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 4090
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 5060
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 8GB
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 5070
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA GeForce RTX 5090
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA L40S
- GLM-4.7 / GLM-Z1 na NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
GLM-4.7 / GLM-Z1 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does GLM-4.7 / GLM-Z1 need?
GLM-4.7 / GLM-Z1 needs about 6 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: GLM-4 9B (6 GB, Q4_K_M); GLM-Z1 32B (Reasoning) (20 GB, Q4_K_M); GLM-4.7-Flash 30B-A3B (19 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run GLM-4.7 / GLM-Z1 on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes — GLM-4.7 / GLM-Z1 runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.
What quantization should I use for GLM-4.7 / GLM-Z1?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for GLM-4.7 / GLM-Z1 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run GLM-4.7 / GLM-Z1 with Ollama?
Install Ollama, then run: ollama run glm4:9b. This downloads GLM-4.7 / GLM-Z1 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.