GLM-4.7
GLM-4.7 von Zhipu AI ist ein flagship 358B MoE model mit einer 200K context window, erstklassiger 73,8 % SWE-bench-Performance und nativem Deep Thinking für...
zhipuGLM22. Dezember 2025Über GLM-4.7
Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GLM-4.7.
Model-Übersicht
GLM-4.7 ist ein flagship-Large-Language-Model, das von Zhipu AI entwickelt wurde. Es verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 358 Milliarden total parameters. Das model wurde speziell entwickelt, um komplexe agentic Aufgaben und Long-context-reasoning durch seine einzigartigen Preserved Thinking- und Interleaved Thinking-Fähigkeiten zu bewältigen. Diese Funktionen ermöglichen es dem model, stabile Logik und zwischenzeitliche reasoning-Zustände über Multi-turn-Sitzungen hinweg beizubehalten und so den context-Verlust zu beheben, der bei autonomen Workflows häufig auftritt.
Leistung und Architektur
Das model bietet ein umfassendes 200.000-token context window, kombiniert mit einer massiven 131.072-token-Ausgabekapazität. Dies macht es geeignet, um ganze Anwendungen zu generieren oder umfangreiche Dokumentationen in einem einzigen Durchgang zu analysieren. Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz als open-weights-model, bietet es leistungsstarkes Coding und reasoning zu einem Bruchteil der Kosten proprietärer Alternativen.
Integration und Nutzung
Es ist vollständig mit dem OpenAI API format kompatibel, was die Integration in bestehende Software-Ökosysteme vereinfacht. Entwickler nutzen es für kritische Softwareentwicklungsaufgaben, bei denen es einen Score von 73,8 % bei SWE-bench Verified erreicht. Seine Fähigkeit, große Mengen technischer Dokumentationen zwischen Englisch und Chinesisch mit sprachlichen Nuancen auf Muttersprachlerniveau zu verarbeiten und zu analysieren, macht es zu einem vielseitigen Werkzeug für internationale Entwicklungsteams.
Anwendungsfälle für GLM-4.7
Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GLM-4.7 für großartige Ergebnisse zu nutzen.
Autonome Softwareentwicklung
Nutzung der 73,8 % SWE-bench-Fähigkeit, um komplexe Repositories autonom zu debuggen, zu refactoren und neue features zu implementieren.
Hochkapazitive Dokumentsynthese
Nutzung des 131k-Ausgabelimits zur Erstellung umfassender technischer Handbücher oder ganzer Buchkapitel aus großen Datensätzen.
Agentic Workflows mit langem Zeithorizont
Einsatz von Agenten, die Preserved Thinking verwenden, um Konsistenz und Logik über hunderte aufeinanderfolgende Aufgaben hinweg aufrechtzuerhalten, ohne den context zu verlieren.
Zweisprachige Business Intelligence
Verarbeitung und Analyse großer Mengen technischer Dokumentationen zwischen Englisch und Chinesisch mit sprachlichen Nuancen auf Muttersprachlerniveau.
Automatisierte UI/UX-Codegenerierung
Erstellung vollständiger React- oder Next.js-Front-end-Architekturen mit fortschrittlichen Animationen und produktionsreifem Styling in einem einzigen Durchgang.
Mathematische Problemlösung auf Wettbewerbsniveau
Lösen komplexer mathematischer Probleme auf Olympiade-Niveau und symbolischer Logikrätsel unter Verwendung des speziellen reasoning-intensiven Thinking-Modus.
Stärken
Einschränkungen
API-Schnellstart
zai/glm-4.7
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_ZAI_API_KEY',
baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4/',
});
async function main() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'glm-4.7',
messages: [{ role: 'user', content: 'Design a scalable React architecture.' }],
thinking: { type: 'enabled' }
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.
Was die Leute über GLM-4.7 sagen
Sehen Sie, was die Community über GLM-4.7 denkt
“GLM-4.7 bewältigt große Codebases dank seines 128k-context zuverlässig. Es war überraschend nützlich für Subagenten-Aufgaben, um primäre API-Kosten zu sparen.”
“Das GLM-4.7 von Zhipu AI erreicht im Coding das Niveau proprietärer frontier models wie GPT-5.1 High. Die Preserved Thinking-Funktion ist ein riesiger Gewinn für autonome Agenten.”
“GLM-4.7 ist weiterhin das intelligenteste open-weights-model im Intelligence Index v4.0 und liegt vor DeepSeek V3.2.”
“Chinesische Modelle schließen bei der Coding-Nutzung schnell auf. Dieser 73 %-SWE-bench-Score ist kein Witz für einen open-weights-Release.”
“Die reasoning-Geschwindigkeit ist für ein model dieser Größe tatsächlich ziemlich ordentlich. Es bewältigt komplexe Logik deutlich besser als frühere Iterationen.”
“GLM-4.7 landet auf Platz 6 des AI Index und übertrifft Kimi K2. Entdecken Sie, warum dieses 2-$-model GPT-5.2 in Coding-Workflows ersetzt.”
Videos über GLM-4.7
Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GLM-4.7
“Die Kontextlänge beträgt hier 200k und die maximale Anzahl an output tokens liegt bei 128k, was ziemlich ordentlich ist.”
“Das spezielle Feature, das im Browser-OS mit sprachgesteuerter Interaktivität implementiert wurde, hat mich sehr überrascht.”
“Insgesamt ist dies ein sehr starkes model, und ich weiß, dass viele Leute ihren Coding-Plan als Ersatz oder zumindest als viel günstigere Variante für ein anderes state-of-the-art closed-source model nutzen möchten. Also insgesamt denke ich, dass ihr...”
“Es hat auf Swaybench verified 73,8 Prozent erreicht, was für ein open-source model absolut unglaublich ist.”
“Dieses model ist tatsächlich vier- bis siebenmal günstiger als die meisten proprietären models.”
“In tool use benchmarks übertrifft es sogar Claude Sonnet 4.5 und GPT 5.1.”
“Es fühlt sich ein bisschen an wie ein Opus von einer Discounter-Marke. So albern es klingt, es ist gut genug, um echte Arbeit zu erledigen.”
“Ungefähr 2/3 der Größe. GLM 4.7 aktiviert bei seinem mixture of expert-Ansatz 32 Milliarden Parameter pro RAM. MiniMax aktiviert hingegen nur 10 Milliarden, was wiederum zu einer schnelleren Ausführung beiträgt.”
“auf meinem MacBook. Es ist auf etwa 78 GB komprimiert, was auf meinem 128-GB-MacBook mit unified memory passt”
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Pro-Tipps für GLM-4.7
Expertentipps, um das Beste aus GLM-4.7 herauszuholen.
Thinking Mode für Logik aktivieren
Setzen Sie den thinking parameter auf aktiviert, um bei Coding- oder Matheaufgaben die internen reasoning-Spuren des models zu nutzen und die Genauigkeit zu verbessern.
OpenAI-kompatible SDKs verwenden
Integrieren Sie GLM-4.7 in bestehende Workflows, indem Sie das OpenAI SDK verwenden und die base URL auf den Z.ai-Endpunkt ändern.
Die 131K-Ausgabe maximieren
Geben Sie bei der Erstellung von Long-form-Content zuerst eine detaillierte Gliederung vor, damit das model die strukturelle Kohärenz über das massive token-Limit hinweg beibehalten kann.
System prompts für Agenten optimieren
Definieren Sie die Anforderungen für Preserved Thinking in der Systemnachricht, um sicherzustellen, dass das model reasoning-Zustände über Multi-turn-Sitzungen hinweg wiederverwendet.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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David Park
Founder, DataDriven.io
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Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Häufig gestellte Fragen zu GLM-4.7
Finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu GLM-4.7