GLM-4.7
GLM-4.7 von Zhipu AI ist ein Flaggschiff-358B-MoE-model mit einem 200K context window, einer erstklassigen SWE-bench-Performance von 73,8 % und nativem Deep...
zhipuGLMDecember 22, 2025Teste GLM-4.7 Kostenlos
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Über GLM-4.7
Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GLM-4.7.
GLM-4.7 ist das neueste flagship AI model von Zhipu AI und stellt einen bedeutenden Sprung für die Intelligenz von open-weight-Modellen dar. Dieses gewaltige 358-Milliarden-Parameter Mixture-of-Experts (MoE) model wurde speziell für fortgeschrittenes reasoning, Coding-Automatisierung und komplexe agentic Workflows entwickelt. Es führt einen dedizierten Deep Thinking-Modus ein, der mehrstufige Planung und Fehlerbehebung ermöglicht, wodurch das model anspruchsvolle Software-Engineering-Aufgaben mit beispielloser Zuverlässigkeit lösen kann.
Das model zeichnet sich durch außergewöhnliche technische Leistung aus und erreicht einen state-of-the-art Score von 73,8 % bei SWE-bench Verified sowie 84,9 bei LiveCodeBench v6. Mit seinem 200.000-token context window und einer massiven Ausgabekapazität von 131.072 tokens ist GLM-4.7 für die Generierung ganzer Anwendungen und die Durchführung tiefgehender Forschung in riesigen Datensätzen optimiert.
Als open-weight-Veröffentlichung unter der MIT-Lizenz bietet es eine leistungsstarke und flexible Alternative zu proprietären APIs und unterstützt sowohl cloudbasierte Integration als auch lokales Hosting. Seine multimodal-Fähigkeiten erstrecken sich auf fortschrittliches UI-Design und Dokumentenanalyse, was es zu einem vielseitigen Kraftpaket für die moderne KI-gestützte Entwicklung macht.
Anwendungsfälle für GLM-4.7
Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GLM-4.7 für großartige Ergebnisse zu nutzen.
Agentic Software Engineering
Lösung komplexer GitHub-Issues und autonome Implementierung von Full-Stack-Features über ganze Repositories hinweg.
High-Fidelity Vibe Coding
Schnelle Erstellung moderner, produktionsreifer Web-Interfaces mit Tailwind CSS und interaktiven Framer Motion Komponenten.
Multilingualer technischer Support
Fortgeschrittene Unterstützung beim Coding und logische Problemlösung in über 10 internationalen Programmierumgebungen.
Tiefgehende akademische Forschung
Analyse riesiger Dokumentensätze zur Extraktion verifizierbarer Informationen über mehrere Schritte hinweg mittels BrowseComp-Such-Framework.
Automatisierte Präsentationserstellung
Erstellung strukturierter, visuell ausgewogener Folien mit präzisen Layouts und Typografie aus einfachen Ein-Satz-prompts.
Terminal-basierte Automatisierung
Ausführung komplexer Systemadministrations- und DevOps-Aufgaben direkt in einer Terminal-Sandbox mit einer Benchmark-Genauigkeit von 41 %.
Stärken
Einschränkungen
API-Schnellstart
zhipu/glm-4-7
import { ZhipuAI } from "zhipuai";
const client = new ZhipuAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });
async function main() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-4.7",
messages: [{ role: "user", content: "Build a real-time collaborative whiteboard using Next.js." }],
stream: true,
extra_body: { "thinking": true }
});
for await (const chunk of response) {
process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.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 ZERSCHMETTERT OPEN-SOURCE-REKORDE! ... 42,8 % bei Humanity's Last Exam erreicht"
"GLM-4.7... erzielt 73,8 % auf SWE-Bench bei 0,6 $/M tokens... Das KI-Rennen wird wahrhaft multipolar."
"GLM 4.7 bringt deutliche Fortschritte... beim multilingualen agentic coding und Terminal-basierten Aufgaben"
"Dieses model räumt in vielen Coding-Benchmarks von 2025 richtig ab"
"GLM 4.7 gewinnt bei Geschwindigkeit und Stabilität, während Minimax M2.1 beim Multi-Agent-Coding dominiert"
"Zhipu zeigt wirklich, was open weights gegen die großen Labore in den USA ausrichten können."
Videos über GLM-4.7
Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GLM-4.7
“GLM 4.7 ist ein model, das massive Verbesserungen bei der Codequalität, komplexem reasoning und der Nutzung von Tools liefert”
“Erreichte 73,8 Prozent bei SWE-bench verified, was für ein open-source model absolut unglaublich ist”
“In Benchmarks zur Tool-Nutzung übertrifft es sogar Claude Sonnet 4.5 und GPT 5.1”
“Der Mixture-of-Experts-Ansatz ist hier sehr ausgereift, was trotz der Größe zu höherer Effizienz führt”
“Es ist im Grunde das erste open-weight model, das eine echte Alternative zu Claude 3.5 für intensives Coding bietet”
“Es ist mit großem Abstand das bisher beste offene model”
“Es erstellt sauberere, modernere Webseiten und generiert optisch ansprechendere Folien”
“Es beherrscht reasoning, aber die Thinking-Traces sind in der Coding-Plan-API nicht verfügbar”
“Die Ergebnisse beim Vibe Coding sind nahezu perfekt, selbst bei komplexen Tailwind-Animationen”
“Das 200k context window bewältigt lange Repositories mit sehr geringem Informationsverlust im Vergleich zu früheren GLM-Versionen”
“Ein wichtiges Upgrade ist das Denken vor dem Handeln, was dem model hilft, komplexe Aufgaben zuverlässig zu bewältigen”
“Hervorzuheben ist das Vibe Coding, bei dem GLM 4.7 die UI-Qualität verbessert”
“Die API-Preise liegen bei etwa 3 $, was es zu einer sehr kosteneffizienten Option macht”
“Die multimodal-Leistung ermöglicht es, Figma-Designs mit hoher Genauigkeit in Code umzuwandeln”
“Ein lokales Deployment ist mit einer massiven Workstation möglich, aber die API ist bemerkenswert schnell”
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Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps
Expertentipps, um das Beste aus diesem Modell herauszuholen.
Deep Thinking aktivieren
Triggern Sie für komplexe logische Aufgaben den Thinking-Modus explizit über API-parameters, um eine mehrstufige Planung zu ermöglichen.
Preserved Thinking nutzen
Behalten Sie lange Konversationsverläufe bei, um die Fähigkeit des models zu nutzen, reasoning-Pfade über mehrere Turns hinweg zu speichern.
Lokale Quantisierung
Verwenden Sie Unsloth-optimierte 2-bit oder 4-bit GGUF-Versionen, um dieses model mit hohen parameters auf Hardware für Endverbraucher auszuführen.
Datums-Injektion
Fügen Sie das aktuelle Datum manuell in den System-prompt ein, um zeitliche Halluzinationen zu vermeiden und die Genauigkeit bei der Zeitplanung zu verbessern.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
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.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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Häufig gestellte Fragen
Finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu diesem Modell