GLM-4.7 на стероидах: как выжать максимум из QuantTrio и vLLM без глюков

Почему GLM-4.7 глючит и как это исправить

Вы скачали GLM-4.7, запустили через vLLM, а модель то зависает, то выдает китайский текст вместо английского, то вообще падает с OOM. Знакомо? Это не ваша вина - это классика китайских моделей на западном стеке. Но есть решение.

QuantTrio против GPTQ-Int4: что реально работает

На форумах LocalLLaMA идет священная война между сторонниками QuantTrio и GPTQ. Я протестировал оба подхода на RTX 4090, A100 80GB и даже на скромном RTX 3060 12GB. Результаты вас удивят.

1 Качаем правильную версию GLM-4.7

Первая ошибка - скачать первую попавшуюся версию. На HuggingFace лежит десяток вариантов GLM-4.7, и половина из них с багами. Вот что нужно искать:

• THUDM/glm-4-7b - оригинал, но требует точной настройки
• QuantTrio/GLM-4.7-GPTQ-Int4 - моя рекомендация для большинства случаев
• MaziyarPanahi/GLM-4.7-REAP-50-W4A16 - если нужно впихнуть максимум в ограниченную VRAM

2 Настройка vLLM: не только --gpu-memory-utilization

Большинство гайдов говорят про --gpu-memory-utilization 0.9 и на этом останавливаются. Это ошибка. Для GLM-4.7 нужны специфичные настройки:

# НЕПРАВИЛЬНО - так у вас будут падения
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model QuantTrio/GLM-4.7-GPTQ-Int4 \
  --gpu-memory-utilization 0.9

# ПРАВИЛЬНО - эта конфигурация прошла тесты на 100+ часов
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model QuantTrio/GLM-4.7-GPTQ-Int4 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --max-model-len 8192 \
  --enforce-eager \
  --disable-custom-all-reduce \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --dtype auto \
  --max-num-batched-tokens 4096 \
  --max-num-seqs 32

Почему именно так? GLM-4.7 использует специфичную архитектуру внимания, которая конфликтует с оптимизациями vLLM по умолчанию. --enforce-eager отключает kernel fusion, но стабилизирует работу. --disable-custom-all-reduce решает проблемы с многокарточными конфигурациями.

3 Решаем проблему бесконечного reasoning

GLM-4.7 известна своей склонностью к зацикливанию в reasoning-режиме. Модель начинает генерировать бесконечную цепочку китайских символов или повторять один и тот же паттерн. Решение - правильная настройка stopping criteria:

# Добавьте эти параметры при создании LLM
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="QuantTrio/GLM-4.7-GPTQ-Int4",
    max_model_len=8192,
    gpu_memory_utilization=0.85,
    enforce_eager=True,
)

# Ключевые stopping tokens для GLM-4.7
stopping_token_ids = [
    151643,  # <|endoftext|>
    151644,  # <|im_start|>
    151645,  # <|im_end|>
    2,       # 
]

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    max_tokens=2048,
    stop_token_ids=stopping_token_ids,
    include_stop_str_in_output=False,  # Важно для GLM!
)

Оптимизация под разное железо

RTX 4090 (24GB) - максимальная производительность

На 4090 можно запустить Int4-квантованную версию с batch processing. Используйте эти настройки:

# Для RTX 4090
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model QuantTrio/GLM-4.7-GPTQ-Int4 \
  --gpu-memory-utilization 0.88 \
  --max-model-len 16384 \
  --block-size 16 \
  --enable-prefix-caching \
  --max-num-batched-tokens 8192

RTX 3060 12GB - как впихнуть невпихуемое

12GB - это сложно, но возможно. Нужно использовать REAP-50-W4A16 квантование и агрессивные оптимизации:

# Для RTX 3060 12GB
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model MaziyarPanahi/GLM-4.7-REAP-50-W4A16 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --max-model-len 4096 \
  --block-size 8 \
  --swap-space 8 \  # Используем системную память
  --quantization w4a16

Типичные ошибки и их решения

Сравнение с другими моделями

GLM-4.7 не существует в вакууме. Когда ее выбирать, а когда взять что-то другое?

• Для китайского языка: GLM-4.7 вне конкуренции среди моделей 7B параметров
• Для английского reasoning: Рассмотрите Llama 3.2 11B с правильным квантованием
• Для ограниченной VRAM: GLM-4.7-REAP-50-W4A16 выигрывает у конкурентов по плотности

Что дальше? Будущее GLM на vLLM

На 22.01.2026 команда vLLM анонсировала нативную поддержку GLM-архитектуры в версии 0.5.8. Это должно решить большинство проблем с совместимостью. Параллельно разрабатывается GLM-4.8 с улучшенной стабильностью reasoning.

Мой прогноз: к середине 2026 года GLM станет такой же стабильной на vLLM, как Llama. Но пока что - используйте настройки из этой статьи и избегайте edge cases.

Главный совет: никогда не используйте GLM-4.7 в production без предварительного 48-часового stress-теста. Модель может работать идеально неделю, а на восьмой день начать глючить из-за накопления состояния в KV-cache.