Zhipu AI lança GLM Flash para codificação local eficiente e agentes

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Você vai ler sobre o lançamento do GLM-4.7-Flash, um novo membro da família GLM pensado para desenvolvedores. É um modelo MoE feito para rodar localmente e entregar boa codificação e raciocínio para tarefas de agentes. Suporta contexto extenso para códigos e documentos longos. A matéria explica desempenho, eficiência e como isso pode melhorar seu fluxo de trabalho — detalhes e comparativos no blog.

• GLM-4.7-Flash é um modelo MoE eficiente para rodar localmente

• Focado em código e raciocínio com desempenho forte

• Usa especialistas ativados seletivamente para reduzir custo de inferência

• Suporta contexto muito longo para grandes repositórios e documentos

• Aberto ao público e fácil de integrar em pilhas de chat e agentes

GLM-4.7-Flash: Zhipu AI libera modelo MoE de 30B para uso local focado em código e agentes

Resumo

Você agora tem acesso ao GLM-4.7-Flash, um modelo Mixture of Experts (MoE) divulgado pela Zhipu AI em 20 de janeiro de 2026. O modelo foi projetado para rodar localmente com eficiência, mirando desenvolvedores que precisam de capacidade de coding, raciocínio e atuação em tarefas de agentes sem depender de grandes servidores em nuvem.

Principais pontos

• Nome: GLM-4.7-Flash

• Arquitetura: 30B-A3B MoE (≈ 30 bilhões de parâmetros; ≈ 3B ativos por token)

• Contexto: 128k tokens

• Tensores: BF16, F32

• Idiomas: Inglês e Chinês

• Tag de arquitetura: glm4moelite

• Formato de uso: interface causal padrão e template de chat

• Posição na família: opção mais leve dentro da série GLM-4.7, ao lado de versões maiores como GLM-4.7 e GLM-4.7-FP8

Arquitetura e eficiência

O design MoE mantém muitos parâmetros no modelo, mas ativa apenas uma fração por token. Isso permite especialização entre os experts enquanto o custo computacional por token fica comparável ao de modelos densos menores — um compromisso entre capacidade e praticidade para execução local. Para quem ajusta modelos e roda workloads localmente, projetos que otimizam ajuste fino em GPUs domésticas e servidores também ajudam a viabilizar esse tipo de deploy em máquinas RTX e DGX.

Desempenho em benchmarks

A Zhipu AI comparou o GLM-4.7-Flash com modelos como Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 e GPT-OSS-20B. Relatórios mostram desempenho competitivo ou superior em matemática, raciocínio, código e cenários longos. Para ter ideias de alternativas focadas em código e agentes, vale comparar com outros lançamentos recentes do ecossistema de modelos abertos que priorizam velocidade e custo e com modelos que enfatizam contexto longo para agentes voltados a workflows agentic.

Benchmark	Pontuação
AIME 25	91.6%
GPQA	75.2%
SWE-bench Verified	59.2%
τ²-Bench	79.5%
BrowseComp	42.8%

Esses resultados indicam desempenho forte dentro da classe 30B para tarefas relacionadas a desenvolvimento e agentes.

Configurações recomendadas

• Configuração padrão:

• temperature: 1.0

• top_p: 0.95

• maxnewtokens: 131072

• Para Terminal Bench e SWE-bench Verified:

• temperature: 0.7

• top_p: 1.0

• maxnewtokens: 16384

• Para τ²-Bench:

• temperature: 0

• maxnewtokens: 16384

• Modo adicional:

• Recomenda-se ativar o Preserved Thinking mode em tarefas multi-turno e agentic para preservar traços de raciocínio interno entre voltas; estratégias similares de pensamento intercalado são descritas em abordagens focadas em acelerar código e cortar custos em modelos otimizados para devs.

Integração e disponibilidade

O GLM-4.7-Flash está disponível em plataformas públicas e integrações com frameworks de inferência como Hugging Face, vLLM, SGLang e ferramentas locais como LM Studio. Para padrões de integração e exemplos de pipelines locais com agentes, há guias que mostram como conectar modelos a fluxos de recuperação, planejamento e execução usando frameworks populares integrados ao Hugging Face e exemplos de construção de pipelines locais com Griptape e modelos hospedados para criação de histórias e agentes. Se você precisa de agentes que funcionem offline e coordenem várias ferramentas, veja abordagens específicas para agentes offline e de múltiplas ferramentas orientadas a recuperação e execução.

Para melhorar latência na primeira resposta com contexto longo, soluções de cache de chave-valor e compressão de contexto são relevantes: KVCached e a compressão KVZAP que reduz footprint do cache são opções.

Custos

Fontes oficiais indicam preços competitivos: aproximadamente $0.60 por milhão de tokens de entrada e $2.20 por milhão de tokens de saída, tornando-o custo-efetivo para execuções locais em escala moderada. Para cenários de produção que integram agentes a recursos em tempo real, consulte práticas de orquestração e integração de agentes que reduzem sobrecarga operacional com MCP e padrões semelhantes.

O que isso significa para você

• Para quem desenvolve ferramentas de codificação ou agentes, o GLM-4.7-Flash oferece equilíbrio entre desempenho e facilidade de implantação.

• Rodar localmente fica mais viável graças ao design MoE, reduzindo a necessidade de hardware extremo.

• Suporte a 128k tokens facilita trabalho com repositórios grandes e documentos longos, diminuindo fragmentação de contexto; combine isso com caches e compressões de contexto para obter melhor latência e custo KVCached e KVZAP.

Se você monta agentes ou processa grandes repositórios, considere arquiteturas e ferramentas para integrar agentes em interfaces e fluxos de trabalho em tempo real — há recursos que facilitam integrar agentes à UI e a serviços para interfaces em tempo real e padrões para implantação de agentes distribuídos com AgentCore/MCP.

Conclusão

O GLM-4.7-Flash chega como uma opção prática para quem quer potência de MoE sem depender de datacenters gigantes. É um modelo 30B que ativa ~3B por token, roda localmente, lida bem com código, raciocínio e workflows de agentes, e suporta 128k tokens — menos dor de cabeça com contexto fragmentado.

Para o dia a dia, significa desempenho e custo-efetividade em um pacote leve. Pense nele como um canivete suíço para desenvolvedores: vários recursos úteis, cabe na sua caixa de ferramentas e facilita tarefas longas e complexas. Se você monta agentes ou processa grandes repositórios, ele pode reduzir a dependência de nuvem e acelerar protótipos.

Teste com as configurações recomendadas e experimente o modo Preserved Thinking em tarefas multi-turno. Ajuste temperatura e top_p para seu caso específico. Curioso? Veja mais detalhes e recursos no blog.

Perguntas Frequentes

O que é o GLM-4.7-Flash?
É um modelo Mixture of Experts (30B-A3B) com ~31B de parâmetros, feito para codificação, raciocínio e agentes. Roda localmente e é leve em custos de inferência por token.

Como ele difere dos outros modelos da família GLM-4.7?
É mais compacto que o GLM-4.7 full, ativa ~3B por token, oferecendo um bom balanço entre desempenho e custo. Convive com GLM-4.7 e GLM-4.7-FP8 como opção mais leve.

Qual o comprimento de contexto e por que isso importa?
Suporta até 128k tokens. Isso é ideal para bases de código grandes e documentos longos, reduzindo a necessidade de fragmentar arquivos. Combine com soluções de cache e compressão de contexto para latências melhores (KVCached) e (KVZAP).

Como ele se sai em benchmarks de código e agentes?
Lidera na classe 30B em comparações com Qwen3-30B e GPT-OSS-20B. Exemplos: AIME25 91.6%, GPQA 75.2%, τ²-Bench 79.5%. Bom em raciocínio e tarefas longas.

Como integrar no fluxo de desenvolvimento e qual o custo?
Usa interface causal e template de chat; funciona com vLLM, LM Studio e Hugging Face. Defaults sugeridos: temp 1.0, top_p 0.95, max tokens 131072. Modos alternativos: temp 0.7 ou 0 para benchmarks; ligar Preserved Thinking para agentes. Custo aproximado: $0.60/M input e $2.20/M output. Para exemplos de pipelines e agentes que planejam, executam e verificam usando modelos locais, veja recursos práticos sobre criação de agentes com Hugging Face e pipelines locais e integração com ferramentas de orquestração.

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