GLM · 2026-01 · 스파스 MoE

GLM-4.7-Flash

GLM-4.7-Flash은(는) GLM가 2026-01에 공개한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) Transformer로, 47개 층, 은닉 차원 2048, 컨텍스트 길이 202,752 토큰을 갖습니다.

레이어 스택

어텐션 ×47 · 레이어 수 47

핵심 사양

연구소GLM
공개일2026-01
총 파라미터29.4 B
활성 파라미터3.2 B
컨텍스트202,752 tokens
어텐션MLA · kv_lora_rank 512
레이어 수47
은닉 차원2,048
어텐션 헤드20
어휘 크기154,880
위치 인코딩RoPE
정규화RMSNorm
활성화 함수silu
학습 정밀도bf16
아키텍처 클래스Glm4MoeLiteForCausalLM

아키텍처 개요

t₁ t₂ t₃ t₄ 입력 토큰 Embedding · 어휘 크기 154,880 → 은닉 차원 2,048 Q · 20 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 캐시/토큰 ≈ 512+64 (덴스 2·2,048 → 약 1/7.1) 라우터 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +56… 공유 전문가 ×1 64 전문가 중 top-4 · 토큰당 약 3.2B 파라미터 활성 × 47 Transformer 블록 어텐션 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 최종 정규화 · RMSNorm LM head → 어휘 크기 154,880 p p p → 다음 토큰 MTP ×1 → +1 개의 미래 토큰 위치 인코딩 RoPE 학습 정밀도 BF16 컨텍스트 198K tok
동봉된 config.json을 바탕으로 작도 · 47층 / 은닉 2,048 / 컨텍스트 202,752. 도식은 본 사이트의 오리지널입니다.

어텐션

멀티헤드 잠재 어텐션(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=1,000,000.

FFN / MoE

스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 64개 라우팅 전문가와 top-4 라우팅을 사용하며 토큰당 약 3.2B 파라미터가 활성화됩니다.

설정에는 디코딩 가속을 위한 멀티 토큰 예측(MTP) 층이 1개 포함되어 있습니다.

필드 단위 비교

같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.

이전 세대 GLM-4.6과의 전 필드 비교
모델GLM-4.7-FlashGLM-4.6배수
model_typeglm4_moe_liteglm4_moe
architecturesGlm4MoeLiteForCausalLMGlm4MoeForCausalLM
hidden_size20485120×0.400
num_hidden_layers4792×0.511
num_attention_heads2096×0.208
num_key_value_heads208×2.50
head_dim128
intermediate_size1024012288×0.833
hidden_actsilusilu
n_routed_experts64160×0.400
num_experts_per_tok48×0.500
n_shared_experts11≈1
moe_intermediate_size15361536≈1
kv_lora_rank512
qk_rope_head_dim64
q_lora_rank768
rope_theta10000001000000≈1
max_position_embeddings202752202752≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size154880151552×1.02
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers11≈1
attention_biasfalsetrue
attention_dropout00
pad_token_id154820151329×1.02
eos_token_id154820×1 + 154827×1 + 154829×1151329×1 + 151336×1 + 151338×1

구조가 가장 유사한 모델

유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.

config.json 전체 필드

36 개 필드
architecturesGlm4MoeLiteForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
pad_token_id154820
eos_token_id154820×1 + 154827×1 + 154829×1
hidden_actsilu
hidden_size2048
intermediate_size10240
max_position_embeddings202752
model_typeglm4_moe_lite
moe_intermediate_size1536
topk_methodnoaux_tc
norm_topk_probtrue
num_attention_heads20
n_group1
topk_group1
n_routed_experts64
n_shared_experts1
routed_scaling_factor1.8
num_experts_per_tok4
first_k_dense_replace1
num_hidden_layers47
num_key_value_heads20
num_nextn_predict_layers1
partial_rotary_factor1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta1000000
tie_word_embeddingsfalse
dtypebfloat16
transformers_version5.0.0rc0
q_lora_rank768
kv_lora_rank512
qk_nope_head_dim192
qk_rope_head_dim64
v_head_dim256
vocab_size154880