GLM-4.7 Flash: Mô hình mã hóa cục bộ TỐT NHẤT? Chỉ 30 tỷ tham số, chạy mượt trên phần cứng phổ thông.

3 views

GLM-4.7 Flash, một phát hành mới đầy hứa hẹn từ ZAI, đang tạo nên cơn sốt trong cộng đồng AI. Mô hình 30 tỷ tham số này hứa hẹn mang lại khả năng mã hóa mạnh mẽ ngay trên máy tính cá nhân, giải quyết bài toán hiệu năng và tài nguyên cho người dùng phổ thông. Đây là một bước tiến quan trọng, giúp công nghệ AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.

GLM-4.7 Flash là gì và tại sao lại quan trọng?

GLM-4.7 Flash là mô hình Mixture-of-Experts (MoE) 30 tỷ tham số mới của ZAI, chỉ kích hoạt 3 tỷ tham số trong quá trình hoạt động, được thiết kế để chạy hiệu quả trên phần cứng tiêu dùng. Sau GLM-4 32B ra mắt vào tháng 4 năm 2025, ZAI chưa có nhiều mô hình dành cho người dùng cá nhân có thể chạy trên phần cứng cơ bản. GLM-4.7 Flash lấp đầy khoảng trống này, mang lại hiệu năng cao với yêu cầu tài nguyên thấp, đặc biệt xuất sắc trong mã hóa.

  • 30 tỷ tham số (Mixture-of-Experts), chỉ 3 tỷ tham số hoạt động.
  • Tối ưu hóa đặc biệt để chạy trên phần cứng phổ thông.
  • Hiệu suất mã hóa vượt trội, là lựa chọn tiềm năng cho các thiết lập mã hóa tác tử cục bộ.

GLM-4.7 Flash so sánh với đối thủ ra sao?

Trong các thử nghiệm thực tế, GLM-4.7 Flash thể hiện hiệu suất vượt trội so với các đối thủ cùng kích thước như Quen 3 30B và GPT OSS 20B. Mô hình này không chỉ ngang bằng mà còn làm tốt hơn đáng kể trong nhiều tác vụ mã hóa phức tạp, đặc biệt là tạo giao diện người dùng và logic game.

  • Mô phỏng máy in 3D: GLM-4.7 Flash tạo ra giao diện máy in với chuyển động đầu phun chính xác, tốt hơn hẳn GPT OSS 20B và Quen 3 30B, dù chưa hiển thị vật thể in. Logic di chuyển và trạng thái in được thể hiện rất hợp lý.
  • Mô phỏng bộ trống: Ấn tượng nhất, GLM-4.7 Flash tạo ra bộ trống 3D hoàn chỉnh, có âm thanh tương ứng khi gõ, vượt qua nhiều mô hình lớn hơn. Khả năng “kiểm tra Phil Collins” này là một minh chứng rõ ràng cho sức mạnh của nó.
  • Trình duyệt OS: Mặc dù gặp lỗi nhỏ về nội dung ứng dụng không tải được, giao diện người dùng và hiệu ứng đóng ứng dụng rất mượt mà và trực quan, cho thấy tiềm năng lớn trong việc tạo giao diện web.

Những ưu điểm nổi bật của GLM-4.7 Flash là gì?

GLM-4.7 Flash mang lại nhiều ưu điểm vượt trội, đặc biệt là khả năng chạy cục bộ và hiệu suất cao trong các tác vụ mã hóa phức tạp. Đây là một bước tiến lớn cho những ai muốn phát triển ứng dụng hoặc thử nghiệm AI mà không cần dựa vào API trả phí hoặc phần cứng đắt đỏ.

  • Khả năng chạy cục bộ: Dễ dàng triển khai trên máy tính cá nhân với GPU cơ bản hoặc lượng RAM lớn, bao gồm cả người dùng Mac.
  • Hiệu suất mã hóa xuất sắc: Mạnh mẽ trong việc tạo ra code cho giao diện web, mô phỏng và thậm chí là game đơn giản.
  • Sáng tạo: Khả năng tạo ra các câu chuyện và kịch bản phức tạp, ví dụ như câu chuyện về sự căm ghét máy Mac của Steve trong bài kiểm tra Steve’s PC Repair.
  • Miễn phí: Phiên bản Flash API được liệt kê là hoàn toàn miễn phí, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và thử nghiệm.

Có nhược điểm nào cần lưu ý khi sử dụng GLM-4.7 Flash?

Dù rất mạnh mẽ, GLM-4.7 Flash vẫn có một số hạn chế cần được cải thiện. Các vấn đề này chủ yếu liên quan đến việc xử lý các tác vụ rất phức tạp hoặc chạy cục bộ trên một số cấu hình nhất định.

  • Thử nghiệm game 3D: Mô phỏng game bắn súng 3D và game chiến đấu trên web còn gặp lỗi, chưa hoạt động hoàn chỉnh, dù vẫn vượt qua được màn hình chọn máy bay.
  • Ổn định khi chạy cục bộ: Gặp sự cố đóng băng trên DGX Spark trong một số trường hợp, cần tối ưu cấu hình và cách phục vụ mô hình.
  • Thông tin hạn chế: Là mô hình mới ra mắt gần đây, chưa có nhiều tài liệu chính thức hoặc thông tin chi tiết được công bố rộng rãi.

Lời khuyên cho người dùng tiềm năng?

GLM-4.7 Flash là lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển, hobbyist và bất kỳ ai muốn thử nghiệm sức mạnh của AI tạo mã cục bộ. Nếu bạn đang tìm kiếm một mô hình hiệu quả, giá cả phải chăng (hoặc miễn phí) để hỗ trợ công việc mã hóa hoặc phát triển dự án cá nhân, đây chắc chắn là một ứng viên sáng giá.

  • Thử nghiệm API: Bắt đầu với API miễn phí của ZAI hoặc Open Router để đánh giá nhanh hiệu suất của mô hình.
  • Mã hóa tác vụ trung bình: Rất phù hợp cho việc tạo giao diện người dùng, logic ứng dụng, hoặc các mô phỏng web phức tạp.
  • Thiết lập agentic: Có tiềm năng lớn cho các thiết lập mã hóa tự động cục bộ, giúp tăng tốc quy trình phát triển.

GLM-4.7 Flash thực sự là một mô hình tạo mã cục bộ đột phá, mang lại hiệu suất ấn tượng với kích thước nhỏ gọn. Với khả năng chạy trên phần cứng phổ thông và hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ mã hóa, đây là công cụ không thể bỏ qua cho cộng đồng AI. Hãy truy cập Tips AI Tech để khám phá thêm các đánh giá và hướng dẫn chi tiết về những công nghệ AI mới nhất!

Nguồn video tham khảo

Có thể bạn sẽ thích

Đánh giá ngay!
(0 lượt đánh giá - 0/5)
Cao Thiên
Là một người đam mê công nghệ AI, tôi sáng lập Tips AI Tech để chia sẻ kiến thức và xu hướng mới nhất, giúp mọi người dễ dàng tiếp cận và ứng dụng AI vào cuộc sống.