2026-01-21日，魔搭社区上出现了智谱AI最新开源的GLM-4.7-Flash模型。作为智谱AI最新开源的轻量化大模型，GLM-4.7-Flash凭借30B总参数量+3B活跃参数量的MoE架构，为轻量级部署提供了在性能与效率之间取得平衡的新选择。尤其适合消费级硬件本地部署。相信不少开发者和我一样，都想实际验证这款最新模型的使用体验。近期本人基于 vLLM 推理框架尝试部署该模型，屡屡碰壁，多次遇到模型加载失败等问题，相信还有不少人现在也没琢磨出来。因此整理了这份实操总结，希望能帮助各位 AI 技术探索者少走弯路。

一、直接用模型首页介绍的方法无法加载模型（避雷）

        根据https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.7-Flash模型介绍的安装方法就到此结束了。很多AI探索者可能觉得可以加载模型了。我开始也这样认为，实际情况是模型加载各种错误，调vllm加载模型的各种参数，依然无法另模型成功启动。官方的提供的命令安装方式只会安装到稳定版的vllm=0.14.0，甚至最新的vllm=0.14.1。

        根据上述的错误，我尝试去掉“--speculative-config.method mtp \ 和 --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \”，但模型依然无法正常加载。

        由此推测，官方的安装方法，是无法加载模型的，需要用另外的方法安装开发版/非稳定版。

二、如何安装开发版/非稳定版的vllm和transformers

        安装vllm和transformers是有顺序的，必须先安装vllm，然后再安装transformers。如果先安装transformers后安装vllm，transformers会被vllm默认的transformers版本4.57.6覆盖，模型依然是无法加载启动的。
        1.安装开发版/非稳定版vllm

        这个版本的版本号会不断更新及变化，查找出来了就赶快安装，如果无法安装，就再次用命令刷新最新的版本号，再进行修改安装。

        例如：

pip install vllm==0.14.0rc2.dev229+geb1629da2 --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly --force-reinstall

由于最新的库里没有之前的版本号，但我们在库里找到了0.14.0rc2.dev261+gbc917cceb，把这个版本号，替换到安装的命令中，就能顺利安装了。

pip install vllm==0.14.0rc2.dev261+gbc917cceb --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly --force-reinstall

注意：所有安装命令中的版本号均按实际环境刷新的最新 / 适配版本调整，不再沿用原固定版本号，后续相关部署、安装类操作会参考此方法执行。

        2.安装开发版/非稳定版transformers

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

      

三、加载模型及测试

       完成前述安装步骤后，即可进行模型加载测试。需注意，不同硬件环境对应的启动参数及模型运行效果存在差异，请根据自身实际环境调整参数并测试验证。

       

四、上下文长度测试

        1.上下文长度调整到200k左右

        发现报错了，加载模型失败。

是参数不生效，还是算力不足？

删除参数测试
--speculative-config.method mtp \

--speculative-config.num_speculative_tokens 1 \

        删除启动参数的方法也失败了，官方既然给出了“--speculative-config.method mtp \ 和 --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \” 肯定有它的优势在，而且经过测试，发现这条参数命令必须配套使用，只用任意一条都会报错。

        2.有没有办法在增加上下文长度？

        

1.         可以参考网友说的这个，但应该很多人不知道“model_arch_config_convertor.py”这个文件在哪里。我尝试用命令which model_arch_config_convertor.py 没找到。后面用最笨的方法，Python隔离环境几个关键目录下找，功夫不怕有心人，终于找到了。路径如下：
3. 
4. 注意：因所使用的 Python 环境隔离工具不同，其安装路径及存放位置也会存在差异，本文档中的相关路径仅作参考。
6. 

        在“model_arch_config_convertor.py”中增加“glm_moe_lite”，如上图所示。

        3.再次启动模型测试      

         用200K上下文长度测试，发现模型能正常加载了，说明修改是有效的。但测试发现模型反应速度变慢了，约66tokens/s。

        4.降低上下文长度再测试

        降低了上下文长度，但速度依然没改善，说明启用mtp，模型响应速度会下降。

结论：        

        若上下文长度较短，或硬件资源充足，建议暂不修改model_arch_config_convertor.py文件 —— 该文件修改后会导致模型的响应速度下降。仅当硬件资源受限，但需支持更长上下文时，修改此文件才具备实际意义。不过，修改后模型能否真正发挥 200K 上下文的能力，需结合实际环境自行测试验证。

        这是我第一次在 CSDN 发文章，内容难免有疏漏，还请大家多多包涵～ 如果这篇内容能帮到你，不妨点个赞；有任何问题，可以评论区留言或者私信我。