Dependência de Cloud e a Nova Proposta da Zhipu AI
Nos últimos tempos, a dependência de serviços em nuvem para ferramentas de inteligência artificial (IA) tem sido uma realidade. Para usar sistemas avançados de codificação, o usuário tinha duas opções: pagar pelo acesso a APIs ou se contentar com limitações. Porém, com o lançamento do modelo GLM-4.7-Flash, no dia 19 de janeiro pela Zhipu AI, isso pode estar mudando. Esse modelo leve foi elaborado para rodar inteiramente em hardware de consumo.
Como o GLM-4.7-Flash Funciona?
O modelo é baseado em uma arquitetura chamada Mixture-of-Experts, que contém 30 bilhões de parâmetros, mas ativa apenas 3 bilhões de parâmetros por token. Isso permite que ele funcione de forma eficiente em placas de vídeo RTX 3090 e em máquinas com Apple Silicon. Os testes iniciais mostram que consegue atingir velocidades de até 82 tokens por segundo em um MacBook Pro com M4 Max, enquanto outros usuários relataram variações de 43 a 81 tokens por segundo em diferentes configurações de hardware.
Zhipu AI e Seus Recursos
A Zhipu AI está divulgando o GLM-4.7-Flash como um novo padrão para modelos de 30 bilhões de parâmetros, ressaltando seu equilíbrio entre desempenho e eficiência. A empresa oferece acesso gratuito à API com uma solicitação concorrente. Além disso, há uma versão paga, chamada GLM-4.7-FlashX, que é ainda mais rápida. O modelo não é só para codificação, mas também é indicado para escrita criativa, tradução e tarefas mais complexas, permitindo um contexto de até 200 mil tokens.
Comparações e Benchmarking
No teste SWE-bench Verified, que avalia modelos na correção de problemas no GitHub, o GLM-4.7-Flash obteve 59,2%. Embora isso seja melhor do que o modelo Qwen3-Coder, que tem 55,4%, ainda está atrás do GLM-4.7 (73,8%) e do DeepSeek-V3.2 (73,1%). Um comentarista de uma plataforma de discussão destacou que, embora o Claude Codex, da Anthropic, ofereça uma qualidade superior, a espera pela resposta é muito longa. Assim, modelos menores, como o GLM-4.7-Flash, são mais atraentes para tarefas do dia a dia.
Eficiência na Estrutura do Modelo
Este modelo utiliza uma arquitetura conhecida como Multi-Headed Latent Attention (MLA), ativando apenas 5 dos 64 especialistas por token, enquanto concorrentes como o Qwen3 utilizam 9 de 128. Essa escolha de design diminui o custo computacional, mas mantém um desempenho competitivo.
A Importância do Lançamento Local
Um dos fatores geradores de interesse pelo GLM-4.7-Flash é a flexibilidade de adoção. A Zhipu AI lançou os pesos abertos no Hugging Face, garantindo suporte imediato no vLLM e futura integração no Ollama. Versões quantizadas já estão disponíveis e operam bem em GPUs comuns. Isso mostra que os desenvolvedores estão bastante interessados em modelos que podem ser utilizados localmente, sem depender de nuvem.
Custo de Acesso nas Nuvens
Para usuários de nuvem, os preços de acesso através do z.ai e de parceiros, como a Novita, são de US$ 0,07 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,40 por milhão de tokens de saída. Esses valores estão muito abaixo dos preços de alternativas premium oferecidas por empresas como OpenAI, Anthropic e Perplexity.
Resposta da Comunidade Desenvolvedora
A reação da comunidade em plataformas como Hacker News e X foi rápida. Muitos desenvolvedores já estão integrando o GLM-4.7-Flash em agentes de codificação como OpenCode, Claude Code, Cline e Roo Code. Um desenvolvedor que utiliza o plano de codificação do z.ai comentou que está “cada vez mais confiante com os resultados” desde que o GLM-4.7 foi lançado, observando que o utiliza junto com o OpenCode, em vez do Claude Code.
Feedback dos Testadores
Alex Cheema, um dos primeiros testadores, descreveu o modelo como “competitivo com ferramentas de codificação avançadas de um ano atrás” e entrega mais de 80 tokens por segundo localmente. Ele destacou que é um grande começo para o ano da IA local. Contudo, alguns contratempos surgiram. Um usuário dessa plataforma relatou que a experiência em um MacBook Pro com M4 era “notavelmente inferior ao gpt-oss-20b”, com o modelo gerando códigos inválidos e apresentando loops. Outros usuários mencionaram que, apesar de funcionar bem em tarefas práticas de codificação, o raciocínio puro ainda não está ao nível dos modelos especializados.
Desafios Iniciais com a Nova Arquitetura
A novidade da arquitetura trouxe algumas dificuldades iniciais. O suporte para Llama.cpp precisava de atualizações, mas uma solicitação foi integrada rapidamente, em 24 horas. Esses desafios são comuns em novos lançamentos.
Futuro da IA Local
Ainda não está claro se a IA local pode igualar a comodidade dos serviços em nuvem a longo prazo. Contudo, o GLM-4.7-Flash demonstra que a diferença entre a nuvem e a implementação em hardware pessoal está diminuindo mais rápido do que muitos esperavam. Para desenvolvedores que priorizam controle e custo em vez de desempenho de ponta, isso é um fator encorajador.
Desenvolvimentos na Indústria de IA
A crescente demanda por ferramentas de codificação em IA se reflete em movimentações de mercado, como a valorização tripla de empresas que desenvolvem soluções que permitem a não-técnicos criar software sem precisar codificar. O otimismo dos investidores sugere uma mudança significativa na forma como softwares são criados e utilizados por um público mais amplo.
Conclusão
A chegada do GLM-4.7-Flash mostra um passo importante na democratização do acesso a ferramentas avançadas de codificação. Ao permitir que usuários comuns utilizem tecnologia de ponta sem depender de serviços em nuvem, essa inovação pode transformar a forma como as pessoas interagem com a programação e a IA em geral. O futuro parece promissor, com cada vez mais opções se consolidando no mercado, tornando a tecnologia mais acessível e prática.
