GLM · 2026-01 · 稀疏 MoE

GLM-4.7-Flash

GLM-4.7-Flash 是 GLM 於 2026-01 發布的 多頭潛在注意力(MLA) Transformer,共 47 層,隱藏維度 2048,上下文視窗 202,752 個 token。

層堆疊

注意力 ×47 · 層數 47

關鍵參數

實驗室GLM
發布時間2026-01
總參數29.4 B
激活參數3.2 B
上下文202,752 tokens
注意力MLA · kv_lora_rank 512
層數47
隱藏維度2,048
注意力頭20
詞表154,880
位置編碼RoPE
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度bf16
架構類別Glm4MoeLiteForCausalLM

架構概覽

t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 154,880 → 隱藏維度 2,048 Q · 20 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention KV 缓存/token ≈ 512+64,稠密为 2·2,048 → 约 1/7.1 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +56… 共享专家 ×1 64 专家选 top-4 · 每 token 约激活 3.2B 参数 × 47 Transformer 块 注意力 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 154,880 p p p → 下一 token MTP ×1 → +1 个未来 token 位置編碼 RoPE 訓練精度 BF16 上下文 198K tok
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 47 層 / 寬 2,048 / 上下文 202,752。本圖為本站原創示意圖。

注意力

多頭潛在注意力(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=1,000,000.

前饋 / MoE

它是稀疏混合專家模型:64 個路由專家、top-4 路由;每個 token 約激活 3.2B 參數。

設定中包含 1 個額外的多 token 預測(MTP)層,用於加速解碼。

欄位級對比

對比對象為同實驗室的上一代模型;無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與前代 GLM-4.6 的全欄位對比
模型GLM-4.7-FlashGLM-4.6倍數
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

結構最相似的模型

相似度取值範圍 0(無共同類別特徵)到 1(結構輪廓完全一致)。

原始 config 欄位

36 個欄位
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