GLM 4.7 Flash и проклятие бесконечного reasoning: когда модель не может остановиться

Когда мышление превращается в наказание

Ты запускаешь GLM 4.7 Flash. Задаешь простой вопрос. А модель... думает. И думает. И думает. Через пять минут она все еще генерирует reasoning-цепочки. Через десять — продолжает. Через час ты убиваешь процесс, потому что оперативка заполнена, а ответа так и не получил.

Это не просто «долгое мышление». Это системный сбой. Модель застревает в петле, из которой не может вырваться самостоятельно. И самое противное — проблема появляется внезапно. Вчера все работало, сегодня GLM 4.7 Flash превратилась в машину для генерации бесконечного текста.

Три уровня ада: где искать проблему

Бесконечный overthinking — это симптом. А симптомы всегда имеют причину. Вот три основных слоя, где может скрываться проблема.

1 Слой модельных весов

GLM 4.7 Flash использует специфичную архитектуру reasoning. В отличие от предыдущих версий, здесь reasoning встроен глубже. И если веса повреждены или неправильно квантованы — модель теряет способность «завершить мысль».

Проверь первым делом:

• Скачана ли оригинальная версия с Hugging Face
• Не использовались ли «экспериментальные» квантования
• Совпадают ли хеши файлов с официальными

Вспоминаю случай из прошлой статьи про китайский вывод — там проблема тоже начиналась с поврежденных весов. История повторяется.

2 Слой рантайма

vLLM, llama.cpp, Text Generation Inference — каждый фреймворк обрабатывает reasoning по-своему. И в каждом есть свои баги.

vLLM 0.6.2 (актуальный на 20.01.2026) имеет известную проблему с обработкой стоп-токенов в GLM 4.7 Flash. Модель генерирует специальные токены для reasoning, но vLLM их не распознает как сигнал к остановке.

Проверь:

# Какая версия vLLM у тебя?
pip show vllm
# Должно быть 0.6.2 или выше

# Проверяем, поддерживается ли GLM 4.7 Flash
python -c "from vllm import LLM; print('vLLM загружен')"

Если видишь версию ниже 0.6.0 — вот твоя проблема. Ранние версии vLLM вообще не понимают архитектуру GLM 4.7 Flash.

3 Слой параметров генерации

Здесь все интереснее. GLM 4.7 Flash требует специфичных настроек. Стандартные параметры из документации не работают. Потому что модель пытается «подумать» над каждым токеном, а остановиться не может.

Диагностика за 5 минут

Прежде чем лезть в настройки, убедись, что проблема именно в overthinking. Вот простой тест:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Минимальный тестовый промпт
test_prompt = "Сколько будет 2+2? Ответ дай кратко."

# Загружаем модель и токенизатор
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-7b-flash",
    trust_remote_code=True
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-7b-flash",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

# Генерируем с лимитом токенов
inputs = tokenizer(test_prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# Ключевой параметр: max_new_tokens
# Если модель превышает этот лимит — это overthinking
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=100,  # Маленький лимит для теста
        do_sample=False,
        temperature=0.1
    )

result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Длина ответа: {len(result)} символов")
print(f"Ответ: {result[:200]}...")  # Первые 200 символов

Если видишь ответ длиннее 500 символов на простой вопрос «2+2» — поздравляю, у тебя overthinking. Нормальный ответ GLM 4.7 Flash должен быть около 50-100 символов с reasoning.

Исправления, которые работают

Не существует волшебной кнопки «починить overthinking». Но есть набор техник, которые в 90% случаев решают проблему.

Метод 1: Жесткие ограничения

Самый простой способ — не дать модели думать слишком много. GLM 4.7 Flash имеет встроенные стоп-токены для reasoning, но они иногда не срабатывают. Добавляем свои:

# Для vLLM
from vllm import SamplingParams

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.3,
    top_p=0.9,
    max_tokens=512,  # Жесткий лимит!
    stop=["\n\n", "", "<|endoftext|>", "思考完毕", "推理结束"],
    skip_special_tokens=True
)

# Для transformers
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=300,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty=1.15,
    stop_strings=["\n\n", "思考完毕"],  # Китайский "мышление завершено"
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

Ключевой момент: max_tokens=512. Это не рекомендация, это железное правило. Если GLM 4.7 Flash не может уложиться в 512 токенов — что-то не так с промптом или моделью.

Метод 2: Отключаем reasoning насильно

Иногда проще отключить проблемную фичу, чем чинить ее. В GLM 4.7 Flash reasoning можно отключить через специальные токены в промпте:

# Промпт с отключением reasoning
prompt_without_thinking = """[INST]
<思考模式>false
{question}
[/INST]"""

# Или более жесткий вариант
hard_prompt = """<|im_start|>system
Ты — ассистент. Отвечай кратко, без reasoning.
<|im_end|>
<|im_start|>user
{question}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

Работает не всегда. Некоторые версии GLM 4.7 Flash игнорируют эти инструкции. Но попробовать стоит.

Метод 3: Патчинг рантайма

Если используешь vLLM, можно попробовать патч от сообщества. На 20.01.2026 актуальный патч выглядит так:

# monkey-patch для vLLM 0.6.2
import vllm.model_executor.layers.sampler as sampler_module

original_sample = sampler_module.Sampler.forward

def patched_sample(self, *args, **kwargs):
    # Принудительно обрезаем последовательности с подозрением на overthinking
    result = original_sample(self, *args, **kwargs)
    
    # Детектим зацикливание по повторяющимся n-граммам
    for i in range(len(result)):
        seq = result[i]
        if len(seq) > 100:
            last_20 = seq[-20:]
            if seq[-40:-20] == last_20:  # Повторение
                # Обрезаем до последнего разумного места
                result[i] = seq[:len(seq)-20]
    
    return result

sampler_module.Sampler.forward = patched_sample

Грубо? Да. Работает? Иногда. Это костыль, но когда production падает, а дедлайн горят — костыли спасают.

Почему это происходит: техническая подоплека

GLM 4.7 Flash — это не просто очередная LLM. Это модель с архитектурой, которая пытается имитировать человеческое мышление. И в этом ее слабость.

Внутри модели есть специальные attention-механизмы для reasoning. Они создают «цепочку мыслей», где каждый следующий токен зависит от предыдущего reasoning-токена. И если в этой цепочке появляется ошибка — модель не может выйти из цикла.

Представь рекурсивную функцию без условия выхода. GLM 4.7 Flash иногда попадает в такую рекурсию. Особенно на задачах, которые требуют многошагового reasoning.

Кстати, похожая проблема была с автономным кодингом в GLM 4.7. Там тоже модель зацикливалась на сложных задачах.

Что делать, если ничего не помогает

Бывает. Ты перепробовал все методы, а модель все равно генерирует бесконечный поток сознания. Вот план Б:

1. Откатись на GLM 4.6. Несмотря на то, что 4.7 Flash новее, 4.6 стабильнее. Особенно в production.
2. Используй другой бекенд. Если проблема в vLLM, попробуй llama.cpp. Если в llama.cpp — попробуй Text Generation Inference. Иногда баг специфичен для конкретного рантайма.
3. Жди фикса от THUDM. Сообщество активно репортит проблему. На 20.01.2026 известно, что разработчики работают над патчем.

И последнее — не пытайся использовать GLM 4.7 Flash для критически важных задач прямо сейчас. Модель сырая. Очень сырая. Для production лучше подойдет GLM 4.6 или даже 4.5 Air с отключенным reasoning.

Будущее проблемы

Overthinking в GLM 4.7 Flash — это не баг, это фича. Вернее, побочный эффект сложной архитектуры. Разработчики LLM все чаще добавляют reasoning-механизмы, но пока не научились их надежно останавливать.

К концу 2026 года, скорее всего, появятся:

• Специальные стоп-токены для reasoning
• Детекторы зацикливания на уровне модели
• Контроллеры, которые прерывают слишком долгие цепочки

А пока что мы имеем то, что имеем. GLM 4.7 Flash — мощная, но нестабильная модель. Используй ее для экспериментов, но не для продакшена. И всегда ставь жесткие лимиты на генерацию. Потому что одна бесконечная reasoning-цепочка может съесть все твои ресурсы.

И помни главное правило работы с сырыми моделями: всегда имей план отката. GLM 4.7 Flash сегодня может работать, а завтра — снова уйти в бесконечное мышление. Будь готов к этому.