GLM · 2026-01 · スパースMoE
GLM-4.7-Flash
GLM-4.7-Flash は GLM が 2026-01 に公開した マルチヘッド潜在注意（MLA） Transformer です。47 層、隠れ次元 2048、コンテキスト長 202,752 トークン。
層スタック
注意機構 ×47 · 層数 47
主要スペック
| 開発元 | GLM |
|---|---|
| 公開日 | 2026-01 |
| 総パラメータ | 29.4 B |
| 活性パラメータ | 3.2 B |
| コンテキスト | 202,752 tokens |
| 注意機構 | MLA · kv_lora_rank 512 |
| 層数 | 47 |
| 隠れ次元 | 2,048 |
| 注意ヘッド | 20 |
| 語彙数 | 154,880 |
| 位置エンコーディング | RoPE |
| 正規化 | RMSNorm |
| 活性化関数 | silu |
| 学習精度 | bf16 |
| アーキテクチャクラス | Glm4MoeLiteForCausalLM |
アーキテクチャ概要
注意機構
マルチヘッド潜在注意（MLA）. kv_lora_rank=512. RoPE θ=1,000,000.
FFN / MoE
スパースなMixture-of-Expertsモデルで、64 個のルーティングエキスパートと top-4 ルーティングを持ち、トークンごとに約 3.2B のパラメータが活性化します。
設定にはデコード高速化のためのマルチトークン予測（MTP）層が 1 個含まれます。
フィールド単位の比較
同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。
前世代 GLM-4.6 との全フィールド比較
| モデル | GLM-4.7-Flash | GLM-4.6 | 倍数 |
|---|---|---|---|
| model_type | glm4_moe_lite | glm4_moe | ≠ |
| architectures | Glm4MoeLiteForCausalLM | Glm4MoeForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 2048 | 5120 | ×0.400 |
| num_hidden_layers | 47 | 92 | ×0.511 |
| num_attention_heads | 20 | 96 | ×0.208 |
| num_key_value_heads | 20 | 8 | ×2.50 |
| head_dim | — | 128 | |
| intermediate_size | 10240 | 12288 | ×0.833 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 64 | 160 | ×0.400 |
| num_experts_per_tok | 4 | 8 | ×0.500 |
| n_shared_experts | 1 | 1 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 1536 | 1536 | ≈1 |
| kv_lora_rank | 512 | — | |
| qk_rope_head_dim | 64 | — | |
| q_lora_rank | 768 | — | |
| rope_theta | 1000000 | 1000000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 202752 | 202752 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 154880 | 151552 | ×1.02 |
| torch_dtype | — | bfloat16 | |
| num_nextn_predict_layers | 1 | 1 | ≈1 |
| attention_bias | false | true | ≠ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| pad_token_id | 154820 | 151329 | ×1.02 |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 | 151329×1 + 151336×1 + 151338×1 | ≠ |
構造が最も近いモデル
- DeepSeek-V2 Lite (DeepSeek, 2024-05) 0.998
- Kimi Linear 48B A3B (Kimi, 2025-10) 0.995
- Moonlight 16B (Kimi, 2025-02) 0.994
- DeepSeek-V2 (DeepSeek, 2024-05) 0.992
- DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024-12) 0.922
- DeepSeek-V3 Base (DeepSeek, 2024-12) 0.922
類似度は 0（共通のカテゴリ特徴なし）から 1（構造プロファイルが完全に一致）の範囲です。
config.json の全フィールド
36 フィールド
| architectures | Glm4MoeLiteForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| pad_token_id | 154820 |
| eos_token_id | 154820×1 + 154827×1 + 154829×1 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 2048 |
| intermediate_size | 10240 |
| max_position_embeddings | 202752 |
| model_type | glm4_moe_lite |
| moe_intermediate_size | 1536 |
| topk_method | noaux_tc |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 20 |
| n_group | 1 |
| topk_group | 1 |
| n_routed_experts | 64 |
| n_shared_experts | 1 |
| routed_scaling_factor | 1.8 |
| num_experts_per_tok | 4 |
| first_k_dense_replace | 1 |
| num_hidden_layers | 47 |
| num_key_value_heads | 20 |
| num_nextn_predict_layers | 1 |
| partial_rotary_factor | 1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 1000000 |
| tie_word_embeddings | false |
| dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 5.0.0rc0 |
| q_lora_rank | 768 |
| kv_lora_rank | 512 |
| qk_nope_head_dim | 192 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| v_head_dim | 256 |
| vocab_size | 154880 |