GLM-4.7-Flash 30B-A3B — 显存、速度与本地部署
作者： Jakub Rusinowski · 最后更新：
Z.ai's local-first coder: a 30B-total / 3B-active MoE that delivers 30B-class output quality at roughly 3B-class speed, which is what makes it practical on a single consumer card. Q4_K_M is ~19 GB, so it fits a 24GB GPU with room for a long context; q8_0 (~32 GB) and bf16 (~60 GB) tags exist for workstation setups. 198K context and an MIT license make it one of the least restrictive local coding models available.
GLM-4.7-Flash 30B-A3B 在 Q4_K_M 下约需 19 GB 显存——量化权重加框架开销，不含 KV 缓存。在 Apple Silicon 上，这部分来自统一内存。
按量化级别的显存与速度
计算基准：NVIDIA RTX 4090 (24 GB)。仅含权重与开销：该模型架构未公开，因此未计入 KV 缓存。
| 量化 | 显存 | 显存 | 速度（估算） | 适配 |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 10.7 GB | ~212 tok/s | 可运行 | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 13.6 GB | ~196 tok/s | 可运行 | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 18.9 GB | ~172 tok/s | 可运行 | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 22.1 GB | ~160 tok/s | 勉强 | |
| Q6_K 6.56 bpw | 25.4 GB | ~22 tok/s | 需卸载 | |
| Q8_0 8.50 bpw | 32.7 GB | ~20 tok/s | 需卸载 | |
| F16 16.00 bpw | 60.8 GB | — | 放不下 |
黑色标记 = NVIDIA RTX 4090 (24 GB) 上的可用显存。 估算来自内存带宽屋顶线模型，详见 方法说明页. GLM-4.7-Flash 30B-A3B 显存计算器 →
运行 GLM-4.7-Flash 30B-A3B
目录中能运行 GLM-4.7-Flash 30B-A3B 的最便宜 GPU 是 AMD Radeon RX 7900 XT (20 GB).
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如何运行 GLM-4.7-Flash 30B-A3B
安装 Ollama，然后运行：
ollama run glm-4.7-flash规格
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
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- 参数量
- 30 Billion (3B active)
- 上下文窗口
- 198,000
- 架构
- Mixture-of-Experts
- 提供商
- Zhipu AI (Z.ai)
- 许可证
- MIT
- 规格量化
- Q4_K_M
- 系统内存
- 32 GB
- 记录更新于
- 2026-08-15
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
质量与使用场景
评分由模型作者或独立评测方发布——衡量质量而非吞吐量，并非我们实测。
我的 GPU 能运行 GLM-4.7-Flash 30B-A3B 吗？
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GLM-4.7 / GLM-Z1 的其他尺寸
GLM-4.7-Flash 30B-A3B — 常见问题
How much VRAM does GLM-4.7-Flash 30B-A3B need?
About 19 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does GLM-4.7-Flash 30B-A3B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. GLM-4.7-Flash 30B-A3B needs about 19 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 172 tokens/sec.
How do I run GLM-4.7-Flash 30B-A3B locally?
Install Ollama and run `ollama run glm-4.7-flash`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.
What other sizes does GLM-4.7 / GLM-Z1 come in?
GLM-4 9B (6 GB), GLM-Z1 32B (Reasoning) (20 GB), GLM-4.7-Flash 30B-A3B (19 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.