# GLM-4.7-Flash: Wie man lokal ausführt

GLM-4.7-Flash ist Z.ais neues 30B-MoE-Reasoning-Modell, das für den lokalen Einsatz entwickelt wurde und erstklassige Leistung für Coding, agentische Workflows und Chat bietet. Es verwendet \~3,6B Parameter, unterstützt 200K Kontext und führt bei SWE-Bench, GPQA sowie Reasoning-/Chat-Benchmarks.

GLM-4.7-Flash läuft auf **24 GB RAM**/VRAM/vereinheitlichtem Speicher (32 GB für volle Genauigkeit), und Sie können jetzt mit Unsloth feinabstimmen. Um GLM 4.7 Flash mit vLLM auszuführen, siehe [#glm-4.7-flash-in-vllm](#glm-4.7-flash-in-vllm "mention")

{% hint style="success" %}
Update vom 21. Jan.: `llama.cpp` einen Fehler behoben, der das falsche `scoring_func`: `"softmax"` angegeben hat (sollte `"sigmoid"`sein). Dies führte zu Schleifen und schlechten Ausgaben. Wir haben die GGUFs aktualisiert – bitte laden Sie das Modell erneut herunter, um deutlich bessere Ausgaben zu erhalten.

Sie können jetzt die von Z.ai empfohlenen Parameter verwenden und großartige Ergebnisse erzielen:

* **Für allgemeine Anwendungsfälle:** `--temp 1.0 --top-p 0.95`
* **Für Tool-Aufrufe:** `--temp 0.7 --top-p 1.0`
* **Wiederholungsstrafe:** Deaktivieren Sie sie oder setzen Sie `--repeat-penalty 1.0`

22\. Jan.: Schnellere Inferenz ist da, da der FA-Fix für CUDA nun zusammengeführt wurde.
{% endhint %}

<a href="/pages/1e435114456bba34bc232a642cd33933aee06bbc#run-glm-4.7-flash" class="button primary">Ausführungstutorial</a><a href="/pages/1e435114456bba34bc232a642cd33933aee06bbc#fine-tuning-glm-4.7-flash" class="button secondary">Feinabstimmung</a>

GLM-4.7-Flash GGUF zum Ausführen: [unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF)

### ⚙️ Nutzungsanleitung

Für die beste Leistung stelle sicher, dass dein insgesamt verfügbarer Speicher (VRAM + Systemspeicher) größer ist als die Größe der quantisierten Modelldatei, die du herunterlädst. Falls nicht, kann llama.cpp weiterhin über SSD/HDD-Offloading ausgeführt werden, aber die Inferenz wird langsamer sein.

Nachdem wir mit dem Team von Z.ai gesprochen hatten, empfehlen sie, ihre GLM-4.7-Sampling-Parameter zu verwenden:

| Standard-Einstellungen (die meisten Aufgaben)                      | Terminal Bench, SWE Bench Verified                                 |
| ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ |
| <mark style="background-color:green;">**temperature = 1.0**</mark> | <mark style="background-color:green;">**temperature = 0.7**</mark> |
| <mark style="background-color:green;">**top\_p = 0.95**</mark>     | <mark style="background-color:green;">**top\_p = 1.0**</mark>      |
| Wiederholungsstrafe = deaktiviert oder 1,0                         | Wiederholungsstrafe = deaktiviert oder 1,0                         |

* Für allgemeine Anwendungsfälle:  `--temp 1.0 --top-p 0.95`
* Für Tool-Aufrufe:  `--temp 0.7 --top-p 1.0`
* Wenn Sie llama.cpp verwenden, setzen Sie `--min-p 0.01` da der Standardwert von llama.cpp 0.05 ist
* Manchmal müssen Sie ausprobieren, welche Werte für Ihren Anwendungsfall am besten funktionieren.

{% hint style="warning" %}
Vorerst **empfehlen wir nicht** die Ausführung dieses GGUF mit **Ollama** aufgrund möglicher Kompatibilitätsprobleme mit der Chat-Vorlage. Das GGUF funktioniert gut mit llama.cpp (oder Backends wie z. B. LM Studio, Jan).

**Denken Sie daran, die Wiederholungsstrafe zu deaktivieren! Oder setzen Sie** `--repeat-penalty 1.0`
{% endhint %}

* **Maximales Kontextfenster:** `202,752`

### 🖥️ GLM-4.7-Flash ausführen

Je nach Anwendungsfall müssen Sie unterschiedliche Einstellungen verwenden. Einige GGUFs landen in ähnlicher Größe, weil die Modellarchitektur (wie [gpt-oss](/docs/de/modelle/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune.md)) Dimensionen hat, die nicht durch 128 teilbar sind, sodass Teile nicht auf niedrigere Bits quantisiert werden können.

Da diese Anleitung 4-Bit verwendet, benötigen Sie etwa 18 GB RAM/vereinheitlichten Speicher. Für die beste Leistung empfehlen wir, mindestens 4-Bit-Präzision zu verwenden.

{% hint style="warning" %}
Vorerst **empfehlen wir nicht** die Ausführung dieses GGUF mit **Ollama** aufgrund möglicher Kompatibilitätsprobleme mit der Chat-Vorlage. Das GGUF funktioniert gut mit llama.cpp (oder Backends wie z. B. LM Studio, Jan).

**Denken Sie daran, die Wiederholungsstrafe zu deaktivieren! Oder setzen Sie** `--repeat-penalty 1.0`
{% endhint %}

#### 🦥 Unsloth Studio-Anleitung

GLM-4.7-Flash kann ausgeführt und feinabgestimmt werden in [Unsloth Studio](/docs/de/neu/studio.md), unserer neuen Open-Source-Web-UI für lokale KI. Mit Unsloth Studio können Sie Modelle lokal ausführen auf **MacOS, Windows**, Linux und:

{% columns %}
{% column %}

* Suchen, herunterladen, [GGUFs ausführen](/docs/de/neu/studio.md#run-models-locally) und Safetensor-Modelle
* [**Selbstheilendes** Tool-Calling](/docs/de/neu/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) + **Websuche**
* [**Code-Ausführung**](/docs/de/neu/studio.md#run-models-locally) (Python, Bash)
* [Automatische Inferenz](/docs/de/neu/studio.md#model-arena) Parameter-Tuning (Temp, Top-p usw.)
* Schnelle CPU-+GPU-Inferenz via llama.cpp
* [LLMs trainieren](/docs/de/neu/studio.md#no-code-training) 2x schneller mit 70% weniger VRAM
  {% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/89ac45c1d5144736e3036cb7225d0c867534603a" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% stepper %}
{% step %}
**Unsloth installieren**

Führen Sie es in Ihrem Terminal aus:

MacOS, Linux, WSL:

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

Windows PowerShell:

```bash
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

{% hint style="success" %}
**Die Installation geht schnell und dauert ungefähr 1-2 Minuten.**
{% endhint %}
{% endstep %}

{% step %}
**Unsloth starten**

MacOS, Linux, WSL und Windows:

```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

Dann öffnen Sie `http://localhost:8888` in Ihrem Browser.
{% endstep %}

{% step %}
**GLM-4.7-Flash suchen und herunterladen**

Beim ersten Start müssen Sie ein Passwort erstellen, um Ihr Konto zu sichern, und sich später erneut anmelden. Anschließend sehen Sie einen kurzen Einrichtungsassistenten, in dem Sie ein Modell, einen Datensatz und grundlegende Einstellungen auswählen. Sie können ihn jederzeit überspringen.

Gehen Sie dann zur [Studio Chat](/docs/de/neu/studio/chat.md) Tab und suche nach **GLM-4.7-Flash** in die Suchleiste eingeben und das gewünschte Modell sowie Quant herunterladen.

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/ab7f9fdce4489cfc90e0e2175e693856b2cef7be" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}

{% step %}
**GLM-4.7-Flash ausführen**

Inferenzparameter sollten bei der Verwendung von Unsloth Studio automatisch gesetzt werden; Sie können sie jedoch weiterhin manuell ändern. Sie können auch die Kontextlänge, die Chat-Vorlage und andere Einstellungen bearbeiten.

Weitere Informationen finden Sie in unserer [Unsloth Studio-Inferenzanleitung](/docs/de/neu/studio/chat.md).

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/72e444ba2ee0f824709d0f03d5c3ca108bd5936f" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}
{% endstepper %}

#### Llama.cpp-Tutorial (GGUF):

Anweisungen zum Ausführen in llama.cpp (beachten Sie, dass wir 4-Bit verwenden werden, damit es auf die meisten Geräte passt):

{% stepper %}
{% step %}
Hole dir die neueste `llama.cpp` auf [GitHub hier](https://github.com/ggml-org/llama.cpp). Du kannst auch den untenstehenden Build-Anweisungen folgen. Ändere `-DGGML_CUDA=ON` zu `-DGGML_CUDA=OFF` wenn du keine GPU hast oder nur CPU-Inferenz möchtest. **Für Apple Mac / Metal-Geräte**, setze `-DGGML_CUDA=OFF` und fahre dann wie gewohnt fort - Metal-Unterstützung ist standardmäßig aktiviert.

{% code overflow="wrap" %}

```bash
apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp
```

{% endcode %}
{% endstep %}

{% step %}
Sie können direkt von Hugging Face herunterladen. Sie können den Kontext auf 200K erhöhen, soweit es Ihr RAM/VRAM zulässt.

Sie können auch die von Z.ai empfohlenen GLM-4.7-Sampling-Parameter ausprobieren:

* Für allgemeine Anwendungsfälle:  `--temp 1.0 --top-p 0.95`
* Für Tool-Aufrufe:  `--temp 0.7 --top-p 1.0`
* **Denken Sie daran, die Wiederholungsstrafe zu deaktivieren!**

Folge dem hier für **allgemeine Anweisungs-** Anwendungsfälle:

```bash
./llama.cpp/llama-cli \
    -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:UD-Q4_K_XL \
    --ctx-size 16384 \
    --temp 1.0 --top-p 0.95 --min-p 0.01
```

Folge dem hier für **Tool-Aufruf** Anwendungsfälle:

```bash
./llama.cpp/llama-cli \
    -hf unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF:UD-Q4_K_XL \
    --ctx-size 16384 \
    --temp 0.7 --top-p 1.0 --min-p 0.01
```

{% endstep %}

{% step %}
Lade das Modell herunter über (nach der Installation von `pip install huggingface_hub`). Du kannst `UD-Q4_K_XL` oder andere quantisierte Versionen. Wenn Downloads hängen bleiben, siehe [Hugging Face Hub, XET-Debugging](/docs/de/grundlagen/troubleshooting-and-faqs/hugging-face-hub-xet-debugging.md)

{% code overflow="wrap" %}

```bash
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF \
    --local-dir unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF \
    --include "*UD-Q2_K_XL*"
```

{% endcode %}
{% endstep %}

{% step %}
Führen Sie das Modell dann im Konversationsmodus aus:

{% code overflow="wrap" %}

```bash
./llama.cpp/llama-cli \
    --model unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf \
    --ctx-size 16384 \
    --seed 3407 \\
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --min-p 0.01
```

{% endcode %}

Passen Sie außerdem **das Kontextfenster** je nach Bedarf, bis zu `202752`
{% endstep %}
{% endstepper %}

### :loop:Wiederholungen und Schleifen reduzieren

{% hint style="success" %}
**UPDATE VOM 21. JAN.: llama.cpp hat einen Fehler behoben, der das falsche** `"scoring_func": "softmax"` **angegeben hat und zu Schleifen und schlechten Ausgaben führte (sollte sigmoid sein). Wir haben die GGUFs aktualisiert. Bitte laden Sie das Modell erneut herunter, um deutlich bessere Ausgaben zu erhalten.**
{% endhint %}

Das bedeutet, dass Sie jetzt die von Z.ai empfohlenen Parameter verwenden und großartige Ergebnisse erzielen können:

* Für allgemeine Anwendungsfälle:  `--temp 1.0 --top-p 0.95`
* Für Tool-Aufrufe:  `--temp 0.7 --top-p 1.0`
* Wenn Sie llama.cpp verwenden, setzen Sie `--min-p 0.01` da der Standardwert von llama.cpp 0.05 ist
* **Denken Sie daran, die Wiederholungsstrafe zu deaktivieren! Oder setzen Sie** `--repeat-penalty 1.0`

Wir haben `"scoring_func": "sigmoid"` zu `config.json` für das Hauptmodell hinzugefügt - [siehe](https://huggingface.co/unsloth/GLM-4.7-Flash/commit/3fd53b491e04f707f307aef2f70f8a7520511e6d).

{% hint style="warning" %}
Vorerst **empfehlen wir nicht** die Ausführung dieses GGUF mit **Ollama** aufgrund möglicher Kompatibilitätsprobleme mit der Chat-Vorlage. Das GGUF funktioniert gut mit llama.cpp (oder Backends wie z. B. LM Studio, Jan).
{% endhint %}

### :bird:Flappy-Bird-Beispiel mit UD-Q4\_K\_XL

Als Beispiel haben wir den folgenden langen Dialog durchgeführt, indem wir UD-Q4\_K\_XL verwendet haben über `./llama.cpp/llama-cli --model unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf --fit on --temp 1.0 --top-p 0.95 --min-p 0.01` :

```
Hallo
Was ist 2+2
Erstelle ein Python-Flappy-Bird-Spiel
Erstelle ein völlig anderes Spiel in Rust
Finde Fehler in beiden
Mache das 1. Spiel, das ich erwähnt habe, aber in einer eigenständigen HTML-Datei
Finde Fehler und zeige das korrigierte Spiel
```

was das folgende Flappy-Bird-Spiel in HTML-Form gerendert hat:

<details>

<summary>Flappy-Bird-Spiel in HTML (erweiterbar)</summary>

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
    <title>Flappy Bird Fixed</title>
    <style>
        body {
            margin: 0;
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
            background-color: #222;
            font-family: 'Arial', sans-serif;
            overflow: hidden;
            user-select: none;
            -webkit-user-select: none;
            touch-action: none; /* Verhindert Zoomen auf Mobilgeräten */
        }

        #game-container {
            position: relative;
            box-shadow: 0 0 20px rgba(0,0,0,0.5);
        }

        canvas {
            background-color: #87CEEB;
            display: block;
            border-radius: 4px;
        }

        /* UI-Overlays */
        #ui-layer {
            position: absolute;
            top: 0;
            left: 0;
            width: 100%;
            height: 100%;
            pointer-events: none;
            display: flex;
            flex-direction: column;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            text-align: center;
        }

        #score-display {
            position: absolute;
            top: 40px;
            left: 50%;
            transform: translateX(-50%);
            font-size: 48px;
            font-weight: bold;
            color: white;
            text-shadow: 3px 3px 0 #000;
            z-index: 10;
            font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
        }

        #start-screen, #game-over-screen {
            background: rgba(0, 0, 0, 0.7);
            width: 100%;
            height: 100%;
            display: flex;
            flex-direction: column;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            color: white;
            pointer-events: auto; /* Klicks erlauben */
            cursor: pointer;
        }

        h1 { margin: 0 0 10px 0; font-size: 60px; text-shadow: 4px 4px 0 #000; line-height: 1; }
        p { font-size: 22px; margin: 10px 0; color: #ddd; }
        
        .btn {
            background: linear-gradient(to bottom, #ffeb3b, #fbc02d);
            border: 3px solid #fff;
            color: #333;
            padding: 15px 40px;
            font-size: 28px;
            font-weight: bold;
            cursor: pointer;
            border-radius: 8px;
            box-shadow: 0 6px 0 #c49000, 0 10px 10px rgba(0,0,0,0.3);
            text-transform: uppercase;
            transition: all 0.1s;
            margin-top: 10px;
        }

        .btn:active {
            transform: translateY(4px);
            box-shadow: 0 2px 0 #c49000, 0 4px 4px rgba(0,0,0,0.3);
        }

        .score-board {
            background: #ded895;
            border: 2px solid #543847;
            padding: 20px 40px;
            border-radius: 10px;
            box-shadow: 4px 4px 0 #543847;
            margin-bottom: 30px;
            display: none;
            border: 4px solid #543847;
        }
        
        .score-board h2 { margin: 0 0 5px 0; color: #e86101; font-size: 40px; }
        .score-board span { font-size: 20px; color: #543847; display: block; text-align: center; }

    </style>
</head>
<body>

    <div id="game-container">
        <canvas id="gameCanvas" width="400" height="600"></canvas>
        
        <div id="score-display">0</div>

        <div id="ui-layer">
            <div id="start-screen">
                <h1>FLAPPY<br>BIRD</h1>
                <p>Tippen oder Leertaste drücken, um zu starten</p>
                <button class="btn" style="display:none;" id="touch-instruction">Zum Starten klicken</button>
            </div>

            <div id="game-over-screen">
                <h1>SPIEL VORBEI</h1>
                <div class="score-board" id="score-board">
                    <h2>Punkte: <span id="final-score">0</span></h2>
                </div>
                <button class="btn" id="restart-btn">Erneut versuchen</button>
            </div>
        </div>
    </div>

<script>
    const canvas = document.getElementById('gameCanvas');
    const ctx = canvas.getContext('2d');

    // --- Konstanten ---
    const GRAVITY = 0.35; // Etwas stärkere Schwerkraft für ein besseres Spielgefühl
    const JUMP_STRENGTH = -6.5;
    const PIPE_GAP = 180;
    const PIPE_WIDTH = 60;
    const PIPE_SPEED = 2.5;
    const PIPE_SPAWN_RATE = 100;

    // --- Zustand ---
    let frames = 0;
    let score = 0;
    let isGameOver = false;
    let isPlaying = false;
    let gameLoopId;

    const ui = {
        startScreen: document.getElementById('start-screen'),
        gameOverScreen: document.getElementById('game-over-screen'),
        scoreDisplay: document.getElementById('score-display'),
        scoreBoard: document.getElementById('score-board'),
        finalScore: document.getElementById('final-score'),
        restartBtn: document.getElementById('restart-btn')
    };

    const bird = {
        x: 80,
        y: 150,
        radius: 12, // Fester Radius
        velocity: 0,
        
        draw: function() {
            // Vogel basierend auf der Geschwindigkeit drehen für visuelles Flair
            let angle = Math.min(Math.PI / 4, Math.max(-Math.PI / 4, (this.velocity * 0.1)));
            
            ctx.save();
            ctx.translate(this.x, this.y);
            ctx.rotate(angle);
            
            // Körper zeichnen
            ctx.fillStyle = '#FFD700';
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(0, 0, this.radius, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();
            
            // Auge
            ctx.fillStyle = 'white';
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(4, -4, 4, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();
            ctx.fillStyle = 'black';
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(6, -4, 2, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();
            
            // Flügel
            ctx.fillStyle = '#FFA500';
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(-4, 4, 5, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();

            ctx.restore();
        },

        update: function() {
            this.velocity += GRAVITY;
            this.y += this.velocity;
        },

        jump: function() {
            this.velocity = JUMP_STRENGTH;
        },

        reset: function() {
            this.y = 150;
            this.velocity = 0;
        }
    };

    let pipes = [];

    function createPipe() {
        const minHeight = 50;
        const maxPos = canvas.height - PIPE_GAP - minHeight;
        const topHeight = Math.floor(Math.random() * (maxPos - minHeight + 1)) + minHeight;
        
        pipes.push({
            x: canvas.width,
            topHeight: topHeight,
            bottomY: topHeight + PIPE_GAP,
            width: PIPE_WIDTH,
            passed: false
        });
    }

    function drawPipes() {
        ctx.fillStyle = '#2ecc71';
        ctx.strokeStyle = '#27ae60';
        ctx.lineWidth = 2;
        
        pipes.forEach(pipe => {
            // Oberes Rohr
            ctx.fillRect(pipe.x, 0, pipe.width, pipe.topHeight);
            ctx.strokeRect(pipe.x, 0, pipe.width, pipe.topHeight);
            
            // Unteres Rohr
            ctx.fillRect(pipe.x, pipe.bottomY, pipe.width, canvas.height - pipe.bottomY);
            ctx.strokeRect(pipe.x, pipe.bottomY, pipe.width, canvas.height - pipe.bottomY);

            // Kappe
            const capH = 20;
            ctx.fillStyle = '#27ae60'; 
            ctx.fillRect(pipe.x - 2, pipe.topHeight - capH, pipe.width + 4, capH);
            ctx.fillRect(pipe.x - 2, pipe.bottomY, pipe.width + 4, capH);
        });
    }

    function updatePipes() {
        if (frames % PIPE_SPAWN_RATE === 0) createPipe();

        for (let i = 0; i < pipes.length; i++) {
            let p = pipes[i];
            p.x -= PIPE_SPEED;

            // --- KOLLISIONSERKENNUNG BEHOBEN ---
            // Vogel als Kreis mit Radius 'bird.radius' behandeln
            // Rohr ist ein Rechteck: x, x+w, y_top, y_bottom
            let birdLeft = bird.x - bird.radius;
            let birdRight = bird.x + bird.radius;
            let birdTop = bird.y - bird.radius;
            let birdBottom = bird.y + bird.radius;

            // Horizontale Überlappung
            if (birdRight > p.x && birdLeft < p.x + p.width) {
                // Vertikale Überlappung (oberen Rohrteil getroffen ODER unteren Rohrteil getroffen)
                if (birdTop < p.topHeight || birdBottom > p.bottomY) {
                    gameOver();
                }
            }

            // --- BEWERTUNG BEHOBEN ---
            // Wenn das Rohr links aus dem Bildschirm ist und noch nicht gewertet wurde
            if (p.x + p.width < 0 && !p.passed) {
                score++;
                p.passed = true;
                ui.scoreDisplay.innerText = score;
            }

            if (p.x < -60) {
                pipes.shift();
                i--;
            }
        }
    }

    function checkCollisions() {
        // Boden
        if (bird.y + bird.radius >= canvas.height) {
            gameOver();
        }
        // Decke
        if (bird.y - bird.radius <= 0) {
            bird.y = bird.radius;
            bird.velocity = 0;
        }
    }

    function drawBackground() {
        // Löschen
        ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
        
        // Boden
        ctx.fillStyle = '#654321';
        ctx.fillRect(0, canvas.height - 10, canvas.width, 10);
        
        // Wolken
        ctx.fillStyle = "rgba(255, 255, 255, 0.6)";
        for(let i=0; i<4; i++) {
            let x = (frames * 0.5 + i * 150) % (canvas.width + 100) - 50;
            let y = (i * 40) + 20;
            let scale = 1 + (Math.sin(frames * 0.02 + i) * 0.1);
            let size = 30 * scale;
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(x, y, size, 0, Math.PI * 2);
            ctx.arc(x + 20*scale, y - 10*scale, size * 1.2, 0, Math.PI * 2);
            ctx.arc(x + 40*scale, y, size, 0, Math.PI * 2);
            ctx.fill();
        }
    }

    function update() {
        if (!isPlaying) return;
        bird.update();
        updatePipes();
        checkCollisions();
        frames++;
    }

    function draw() {
        drawBackground();
        drawPipes();
        bird.draw();
    }

    function loop() {
        update();
        draw();
        if (isPlaying || !isGameOver) {
            gameLoopId = requestAnimationFrame(loop);
        }
    }

    function startGame() {
        isPlaying = true;
        isGameOver = false;
        
        // UI
        ui.startScreen.style.display = 'none';
        ui.gameOverScreen.style.display = 'none';
        ui.scoreBoard.style.display = 'none';
        
        // Logik
        bird.reset();
        pipes = [];
        score = 0;
        frames = 0;
        ui.scoreDisplay.innerText = '0';
        
        loop();
    }

    function gameOver() {
        isPlaying = false;
        isGameOver = true;
        cancelAnimationFrame(gameLoopId);
        
        ui.finalScore.innerText = score;
        ui.gameOverScreen.style.display = 'flex';
        ui.scoreBoard.style.display = 'block';
    }

    // --- Eingabeverarbeitung ---

    function handleInput(e) {
        if (e.type === 'keydown' && e.code === 'Space') e.preventDefault();

        if (isPlaying) {
            bird.jump();
        } else if (!isGameOver) {
            // Klick auf den Startbildschirm (oder jeder Klick, wenn das Spiel noch nicht gestartet wurde)
            startGame();
        }
    }

    // Tastatur
    window.addEventListener('keydown', (e) => {
        if (e.code === 'Space') handleInput(e);
    });

    // Maus / Touch
    window.addEventListener('mousedown', handleInput);
    window.addEventListener('touchstart', (e) => {
        // Zoomen/Scrollen verhindern
        // e.preventDefault(); 
        handleInput(e);
    }, {passive: false});

    // UI-Interaktionen
    ui.restartBtn.addEventListener('click', (e) => {
        e.stopPropagation();
        startGame();
    });
    
    // Ermöglicht das Klicken auf das Game-Over-Overlay zum Neustart
    ui.gameOverScreen.addEventListener('mousedown', (e) => {
        if(e.target === ui.gameOverScreen) startGame();
    });
    ui.gameOverScreen.addEventListener('touchstart', (e) => {
        if(e.target === ui.gameOverScreen) {
            e.preventDefault();
            startGame();
        }
    });

    // Erste Darstellung
    drawBackground();
    bird.reset();
    bird.draw();

</script>
</body>
</html>
```

</details>

Und wir haben einige Screenshots gemacht (4 Bit funktioniert):

<div align="left"><figure><img src="/files/b62a6798dffa6d69b0c5e5156077a477da8bf73a" alt="" width="188"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/9c5189a382be6d4c2a867faff1c4c5f77e69ddbf" alt="" width="188"><figcaption></figcaption></figure></div>

### 🦥 Feinabstimmung von GLM-4.7-Flash

Unsloth unterstützt jetzt die Feinabstimmung von GLM-4.7-Flash, allerdings müssen Sie `transformers v5`verwenden. Das 30B-Modell passt nicht auf eine kostenlose Colab-GPU; Sie können jedoch unser Notebook verwenden. Die 16-Bit-LoRA-Feinabstimmung von GLM-4.7-Flash benötigt etwa **60 GB VRAM**:

* [GLM-4.7-Flash SFT LoRA-Notebook](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/GLM_Flash_A100\(80GB\).ipynb)

{% hint style="warning" %}
Es kann gelegentlich zu Speicherüberläufen kommen, wenn Sie A100 mit 40 GB VRAM verwenden. Für reibungslosere Läufe benötigen Sie H100/A100 mit 80 GB VRAM.
{% endhint %}

{% embed url="<https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/GLM_Flash_A100(80GB).ipynb>" %}

Bei der Feinabstimmung von MoEs ist es wahrscheinlich keine gute Idee, die Router-Schicht mit feinabzustimmen, also haben wir sie standardmäßig deaktiviert. Wenn Sie ihre Reasoning-Fähigkeiten erhalten möchten (optional), können Sie eine Mischung aus direkten Antworten und Chain-of-Thought-Beispielen verwenden. Verwenden Sie mindestens <mark style="background-color:green;">75 % Reasoning</mark> und <mark style="background-color:green;">25 % nicht-Reasoning</mark> in Ihrem Datensatz, damit das Modell seine Reasoning-Fähigkeiten beibehält.

### 🦙Llama-Server Serving & Deployment

Um GLM-4.7-Flash für die Produktion bereitzustellen, verwenden wir `llama-server` In einem neuen Terminal, z. B. via tmux, stelle das Modell bereit mit:

{% code overflow="wrap" %}

```bash
./llama.cpp/llama-server \
    --model unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF/GLM-4.7-Flash-UD-Q4_K_XL.gguf \
    --alias "unsloth/GLM-4.7-Flash" \
    --seed 3407 \\
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --min-p 0,01 \
    --ctx-size 16384 \
    --port 8001
```

{% endcode %}

Dann in einem neuen Terminal, nachdem du `pip install openai`ausgeführt hast, mache:

{% code overflow="wrap" %}

```python
from openai import OpenAI
import json
openai_client = OpenAI(
    base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
    api_key = "sk-no-key-required",
)
completion = openai_client.chat.completions.create(
    model = "unsloth/GLM-4.7-Flash",
    messages = [{"role": "user", "content": "Was ist 2+2?"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```

{% endcode %}

Das wird ausgeben

{% code overflow="wrap" %}

```
Der Benutzer stellt eine einfache Frage: "Was ist 2+2?" Die Antwort ist 4. Geben Sie die Antwort an.

2 + 2 = 4.
```

{% endcode %}

### :computer: GLM-4.7-Flash in vLLM

Du kannst jetzt unsere neue [FP8 Dynamic Quantisierung](https://huggingface.co/unsloth/GLM-4.7-Flash-FP8-Dynamic) des Modells für Premium- und schnelle Inferenz. Installieren Sie zuerst vLLM aus dem Nightly-Build:

{% code overflow="wrap" %}

```bash
uv pip install --upgrade --force-reinstall vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly/cu130
uv pip install --upgrade --force-reinstall git+https://github.com/huggingface/transformers.git
uv pip install --force-reinstall numba
```

{% endcode %}

Dann starte [Unsloths dynamische FP8-Version](https://huggingface.co/unsloth/GLM-4.7-Flash-FP8-Dynamic) des Modells. Wir haben FP8 aktiviert, um den Speicherverbrauch des KV-Caches um 50 % zu reduzieren, und auf 4 GPUs. Wenn Sie 1 GPU haben, verwenden Sie `CUDA_VISIBLE_DEVICES='0'` und setze `--tensor-parallel-size 1` oder entfernen Sie dieses Argument. Um FP8 zu deaktivieren, entfernen Sie `--quantization fp8 --kv-cache-dtype fp8`

```bash
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:False
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1,2,3' vllm serve unsloth/GLM-4.7-Flash-FP8-Dynamic \
    --served-model-name unsloth/GLM-4.7-Flash \
    --tensor-parallel-size 4 \\
    --tool-call-parser glm47 \\
    --reasoning-parser glm45 \\
    --enable-auto-tool-choice \\
    --dtype bfloat16 \\
    --seed 3407 \\
    --max-model-len 200000 \\
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --max_num_batched_tokens 16384 \
    --port 8001 \
    --kv-cache-dtype fp8
```

Du kannst das bereitgestellte Modell dann über die OpenAI-API aufrufen:

```python
from openai import AsyncOpenAI, OpenAI
openai_api_key = "EMPTY"
openai_api_base = "http://localhost:8001/v1"
client = OpenAI( # oder AsyncOpenAI
    api_key=openai_api_key,
    base_url=openai_api_base,
)
```

#### :star: vLLM GLM-4.7-Flash spekulatives Dekodieren

Wir haben festgestellt, dass die Verwendung des MTP-Moduls (Multi-Token-Prediction) aus GLM 4.7 Flash den Generierungsdurchsatz von 13.000 Tokens auf 1 B200 auf 1.300 Tokens senkt! (10x langsamer) Auf Hopper sollte es hoffentlich in Ordnung sein.

```bash
    --speculative-config.method mtp \\
    --speculative-config.num_speculative_tokens 1
```

Nur 1.300 Tokens/s Durchsatz auf 1xB200 (130 Tokens/s Dekodierung pro Benutzer)

<figure><img src="/files/aa4355a18b5958bb0932d9f77b8931d39c71e469" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Und 13.000 Tokens/s Durchsatz auf 1xB200 (immer noch 130 Tokens/s Dekodierung pro Benutzer)

<figure><img src="/files/b3accc916b22880daa1d0df18a4f768a5aae404c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### :hammer:Tool-Aufrufe mit GLM-4.7-Flash

Siehe [Tool Calling Guide](/docs/de/grundlagen/tool-calling-guide-for-local-llms.md) für weitere Details dazu, wie Tool-Calling durchgeführt wird. In einem neuen Terminal (wenn Sie tmux verwenden, nutzen Sie CTRL+B+D) erstellen wir einige Tools wie das Addieren von 2 Zahlen, das Ausführen von Python-Code, das Ausführen von Linux-Funktionen und vieles mehr:

{% code expandable="true" %}

```python
import json, subprocess, random
from typing import Any
def add_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) + float(b)
def multiply_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) * float(b)
def subtract_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) - float(b)
def write_a_story() -> str:
    return random.choice([
        "Vor langer Zeit in einer weit, weit entfernten Galaxie...",
        "Es gab 2 Freunde, die Faultiere und Code liebten...",
        "Die Welt ging unter, weil sich jedes Faultier zu übermenschlicher Intelligenz entwickelte...",
        "Ohne dass ein Freund es wusste, programmierte der andere versehentlich ein Programm, um Faultiere zu entwickeln...",
    ])
def terminal(command: str) -> str:
    if "rm" in command or "sudo" in command or "dd" in command or "chmod" in command:
        msg = "Kann die Befehle 'rm, sudo, dd, chmod' nicht ausführen, da sie gefährlich sind"
        print(msg); return msg
    print(f"Führe Terminalbefehl `{command}` aus")
    try:
        return str(subprocess.run(command, capture_output = True, text = True, shell = True, check = True).stdout)
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Befehl fehlgeschlagen: {e.stderr}"
def python(code: str) -> str:
    data = {}
    exec(code, data)
    del data["__builtins__"]
    return str(data)
MAP_FN = {
    "add_number": add_number,
    "multiply_number": multiply_number,
    "subtract_number": subtract_number,
    "write_a_story": write_a_story,
    "terminal": terminal,
    "python": python,
}
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "add_number",
            "description": "Add two numbers.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die erste Zahl.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die zweite Zahl.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "multiply_number",
            "description": "Multipliziere zwei Zahlen.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die erste Zahl.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die zweite Zahl.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "subtract_number",
            "description": "Subtrahiere zwei Zahlen.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die erste Zahl.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Die zweite Zahl.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_a_story",
            "description": "Schreibt eine zufällige Geschichte.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {},
                "required": [],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "terminal",
            "description": "Führe Operationen im Terminal aus.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "command": {
                        "type": "string",
                        "description": "Der Befehl, den du ausführen möchtest, z. B. `ls`, `rm`, ...",
                    },
                },
                "required": ["command"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "python",
            "description": "Rufe einen Python-Interpreter mit etwas Python-Code auf, der ausgeführt wird.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {
                        "type": "string",
                        "description": "Der auszuführende Python-Code",
                    },
                },
                "required": ["code"],
            },
        },
    },
]
```

{% endcode %}

Wir verwenden dann die folgenden Funktionen (kopieren, einfügen und ausführen), die die Funktionsaufrufe automatisch parsen und für jedes Modell den OpenAI-Endpunkt aufrufen:

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

```python
from openai import OpenAI
def unsloth_inference(
    messages,
    temperature = 0.7,
    top_p = 1.0,
    top_k = -1,
    repetition_penalty = 0.0,
):
    messages = messages.copy()
    openai_client = OpenAI(
        base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
        api_key = "sk-no-key-required",
    )
    model_name = next(iter(openai_client.models.list())).id
    print(f"Verwende Modell = {model_name}")
    has_tool_calls = True
    original_messages_len = len(messages)
    while has_tool_calls:
        print(f"Aktuelle Nachrichten = {messages}")
        response = openai_client.chat.completions.create(
            model = model_name,
            messages = messages,
            temperature = temperature,
            top_p = top_p,
            tools = tools if tools else None,
            tool_choice = "auto" if tools else None,
            extra_body = {"top_k": top_k, "min_p": min_p, "dry_multiplier" :repetition_penalty,}
        )
        tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls or []
        content = response.choices[0].message.content or ""
        tool_calls_dict = [tc.to_dict() for tc in tool_calls] if tool_calls else tool_calls
        messages.append({"role": "assistant", "tool_calls": tool_calls_dict, "content": content,})
        for tool_call in tool_calls:
            fx, args, _id = tool_call.function.name, tool_call.function.arguments, tool_call.id
            out = MAP_FN[fx](**json.loads(args))
            messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": _id, "name": fx, "content": str(out),})
        else:
            has_tool_calls = False
    return messages
```

{% endcode %}

Nach dem Start von GLM-4.7-Flash über `llama-server` wie in [#deploy-with-llama-server-and-openais-completion-library](#deploy-with-llama-server-and-openais-completion-library "mention") oder siehe [Tool Calling Guide](/docs/de/grundlagen/tool-calling-guide-for-local-llms.md) für weitere Details gestartet wurde, können wir dann einige Tool-Aufrufe durchführen:

**Tool-Aufruf für mathematische Operationen für GLM 4.7**

{% code overflow="wrap" %}

```python
messages = [{
    "role": "user",
    "content": [{"type": "text", "text": "Wie lautet das heutige Datum plus 3 Tage?"}],
}]
unsloth_inference(messages, temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = -1, min_p = 0.01)
```

{% endcode %}

<figure><img src="/files/c65584a6dcba3fae024e43a1e2819019446b8023" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**Tool-Aufruf zum Ausführen des generierten Python-Codes für GLM-4.7-Flash**

{% code overflow="wrap" %}

```python
messages = [{
    "role": "user",
    "content": [{"type": "text", "text": "Erstelle eine Fibonacci-Funktion in Python und finde fib(20)."}],
}]
unsloth_inference(messages, temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = -1, min_p = 0.01)
```

{% endcode %}

<figure><img src="/files/e56652f7cfccb3876e702100b6ffb2e6b9d1ea97" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

### Benchmarks

GLM-4.7-Flash ist das leistungsstärkste 30B-Modell über alle Benchmarks hinweg, außer AIME 25.

<figure><img src="/files/4ce31a24f8b6892eda5e7d0d531f69eaddeddad1" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

| Benchmark          | GLM-4.7-Flash | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | GPT-OSS-20B |
| ------------------ | ------------- | --------------------------- | ----------- |
| AIME 25            | 91.6          | 85.0                        | 91.7        |
| GPQA               | 75.2          | 73.4                        | 71.5        |
| LCB v6             | 64.0          | 66.0                        | 61.0        |
| HLE                | 14.4          | 9.8                         | 10.9        |
| SWE-bench Verified | 59.2          | 22.0                        | 34.0        |
| τ²-Bench           | 79.5          | 49.0                        | 47.7        |
| BrowseComp         | 42.8          | 2.29                        | 28.3        |


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://unsloth.ai/docs/de/modelle/tutorials/glm-4.7-flash.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.