zhipu

GLM-4.7

Το GLM-4.7 από τη Zhipu AI είναι ένα flagship 358B MoE model με context window 200K, κορυφαία απόδοση 73,8% στο SWE-bench και native Deep Thinking για...

zhipu logozhipuGLM22 Δεκεμβρίου 2025
Περιβάλλον
200Ktokens
Μέγιστη έξοδος
131Ktokens
Τιμή εισόδου
$0.60/ 1M
Τιμή εξόδου
$2.20/ 1M
Τρόπος λειτουργίας:TextImage
Δυνατότητες:ΌρασηΕργαλείαStreamingΣυλλογιστική
Benchmarks
GPQA
85.7%
GPQA: Ερωτήσεις επιπέδου μεταπτυχιακού. Ένα αυστηρό benchmark με 448 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε βιολογία, φυσική και χημεία δημιουργημένες από ειδικούς. Οι διδάκτορες επιτυγχάνουν μόνο 65-74% ακρίβεια, ενώ οι μη ειδικοί βαθμολογούν μόνο 34% ακόμα και με απεριόριστη πρόσβαση στο διαδίκτυο (εξ ου και 'Google-proof'). Το GLM-4.7 πέτυχε 85.7% σε αυτό το benchmark.
HLE
42.8%
HLE: Συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να επιδείξει συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα σε εξειδικευμένους τομείς. Αξιολογεί τη βαθιά κατανόηση σύνθετων θεμάτων που απαιτούν επαγγελματική γνώση. Το GLM-4.7 πέτυχε 42.8% σε αυτό το benchmark.
MMLU
90.1%
MMLU: Μαζική πολυθεματική κατανόηση γλώσσας. Ένα ολοκληρωμένο benchmark με 16.000 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε 57 ακαδημαϊκά θέματα, συμπεριλαμβανομένων μαθηματικών, φιλοσοφίας, νομικής και ιατρικής. Δοκιμάζει ευρεία γνώση και ικανότητες συλλογιστικής. Το GLM-4.7 πέτυχε 90.1% σε αυτό το benchmark.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Επαγγελματική έκδοση. Μια βελτιωμένη έκδοση του MMLU με 12.032 ερωτήσεις σε δυσκολότερη μορφή 10 επιλογών. Καλύπτει Μαθηματικά, Φυσική, Χημεία, Νομική, Μηχανική, Οικονομικά, Υγεία, Ψυχολογία, Επιχειρήσεις, Βιολογία, Φιλοσοφία και Πληροφορική. Το GLM-4.7 πέτυχε 84.3% σε αυτό το benchmark.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Benchmark πραγματικής ακρίβειας. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να παρέχει ακριβείς, πραγματικές απαντήσεις σε απλές ερωτήσεις. Μετρά την αξιοπιστία και μειώνει τις ψευδαισθήσεις σε εργασίες ανάκτησης γνώσης. Το GLM-4.7 πέτυχε 46% σε αυτό το benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Αξιολόγηση ακολουθίας οδηγιών. Μετρά πόσο καλά ένα μοντέλο ακολουθεί συγκεκριμένες οδηγίες και περιορισμούς. Δοκιμάζει την ικανότητα τήρησης κανόνων μορφοποίησης, ορίων μήκους και άλλων ρητών απαιτήσεων. Το GLM-4.7 πέτυχε 88% σε αυτό το benchmark.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Μαθηματικά προβλήματα επιπέδου διαγωνισμού από την πρεστίζ εξέταση AIME σχεδιασμένη για ταλαντούχους μαθητές λυκείου. Δοκιμάζει προηγμένη μαθηματική επίλυση προβλημάτων που απαιτεί αφηρημένη σκέψη, όχι απλή αναγνώριση προτύπων. Το GLM-4.7 πέτυχε 95.7% σε αυτό το benchmark.
MATH
92%
MATH: Μαθηματική επίλυση προβλημάτων. Ένα ολοκληρωμένο μαθηματικό benchmark που δοκιμάζει επίλυση προβλημάτων σε άλγεβρα, γεωμετρία, λογισμό και άλλους μαθηματικούς τομείς. Απαιτεί πολυβηματική συλλογιστική και τυπική μαθηματική γνώση. Το GLM-4.7 πέτυχε 92% σε αυτό το benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Μαθηματικά δημοτικού 8K. 8.500 μαθηματικά προβλήματα κειμένου επιπέδου δημοτικού που απαιτούν πολυβηματική συλλογιστική. Δοκιμάζει βασική αριθμητική και λογική σκέψη μέσω σεναρίων πραγματικής ζωής όπως ψώνια ή υπολογισμοί χρόνου. Το GLM-4.7 πέτυχε 98% σε αυτό το benchmark.
MGSM
94%
MGSM: Πολύγλωσσα μαθηματικά δημοτικού. Το GSM8k benchmark μεταφρασμένο σε 10 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων Ισπανικών, Γαλλικών, Γερμανικών, Ρωσικών, Κινεζικών και Ιαπωνικών. Δοκιμάζει μαθηματική συλλογιστική σε διάφορες γλώσσες. Το GLM-4.7 πέτυχε 94% σε αυτό το benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Μαθηματική οπτική συλλογιστική. Δοκιμάζει την ικανότητα επίλυσης μαθηματικών προβλημάτων που περιλαμβάνουν οπτικά στοιχεία όπως διαγράμματα, γραφήματα, γεωμετρικά σχήματα και επιστημονικές εικόνες. Συνδυάζει οπτική κατανόηση με μαθηματική συλλογιστική. Το GLM-4.7 πέτυχε 74% σε αυτό το benchmark.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Benchmark μηχανικής λογισμικού. Τα μοντέλα AI προσπαθούν να επιλύσουν πραγματικά GitHub issues σε έργα ανοικτού κώδικα Python με ανθρώπινη επαλήθευση. Δοκιμάζει πρακτικές δεξιότητες μηχανικής λογισμικού σε παραγωγικές βάσεις κώδικα. Τα κορυφαία μοντέλα πήγαν από 4,4% το 2023 σε πάνω από 70% το 2024. Το GLM-4.7 πέτυχε 73.8% σε αυτό το benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Προβλήματα προγραμματισμού Python. 164 χειρόγραφα προβλήματα προγραμματισμού όπου τα μοντέλα πρέπει να δημιουργήσουν σωστές υλοποιήσεις συναρτήσεων Python. Κάθε λύση επαληθεύεται με unit tests. Τα κορυφαία μοντέλα τώρα επιτυγχάνουν 90%+ ακρίβεια. Το GLM-4.7 πέτυχε 94.2% σε αυτό το benchmark.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Live coding benchmark. Δοκιμάζει ικανότητες κωδικοποίησης σε συνεχώς ενημερωμένες, πραγματικές προκλήσεις προγραμματισμού. Σε αντίθεση με στατικά benchmarks, χρησιμοποιεί φρέσκα προβλήματα για να αποτρέψει τη μόλυνση δεδομένων και να μετρήσει πραγματικές δεξιότητες κωδικοποίησης. Το GLM-4.7 πέτυχε 84.9% σε αυτό το benchmark.
MMMU
74.2%
MMMU: Πολυτροπική κατανόηση. Μαζικό πολυ-τομεακό πολυτροπικό benchmark κατανόησης που δοκιμάζει μοντέλα όρασης-γλώσσας σε προβλήματα επιπέδου πανεπιστημίου σε 30 θέματα που απαιτούν τόσο κατανόηση εικόνας όσο και ειδική γνώση. Το GLM-4.7 πέτυχε 74.2% σε αυτό το benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Επαγγελματική έκδοση. Βελτιωμένη έκδοση του MMMU με πιο απαιτητικές ερωτήσεις και αυστηρότερη αξιολόγηση. Δοκιμάζει προηγμένη πολυτροπική συλλογιστική σε επαγγελματικά και εξειδικευμένα επίπεδα. Το GLM-4.7 πέτυχε 58% σε αυτό το benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Ερωτήσεις-απαντήσεις διαγραμμάτων. Δοκιμάζει την ικανότητα κατανόησης και συλλογιστικής πληροφοριών που παρουσιάζονται σε διαγράμματα και γραφήματα. Απαιτεί εξαγωγή δεδομένων, σύγκριση τιμών και εκτέλεση υπολογισμών από οπτικές αναπαραστάσεις δεδομένων. Το GLM-4.7 πέτυχε 86% σε αυτό το benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Οπτική Q&A εγγράφων. Document Visual Question Answering benchmark που δοκιμάζει την ικανότητα εξαγωγής και συλλογιστικής πληροφοριών από εικόνες εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων φορμών, αναφορών και σαρωμένου κειμένου. Το GLM-4.7 πέτυχε 93% σε αυτό το benchmark.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Εργασίες Terminal/CLI. Δοκιμάζει την ικανότητα εκτέλεσης λειτουργιών γραμμής εντολών, γραφής shell scripts και πλοήγησης σε περιβάλλοντα τερματικού. Μετρά πρακτικές δεξιότητες διαχείρισης συστήματος και ροών εργασίας ανάπτυξης. Το GLM-4.7 πέτυχε 41% σε αυτό το benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Αφαίρεση και συλλογιστική. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - δοκιμάζει ρευστή νοημοσύνη μέσω νέων παζλ αναγνώρισης προτύπων. Κάθε εργασία απαιτεί ανακάλυψη του υποκείμενου κανόνα από παραδείγματα, μετρώντας γενική ικανότητα συλλογιστικής αντί απομνημόνευσης. Το GLM-4.7 πέτυχε 12% σε αυτό το benchmark.

Σχετικά με το GLM-4.7

Μάθετε για τις δυνατότητες, τα χαρακτηριστικά του GLM-4.7 και πώς μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Επισκόπηση Model

Το GLM-4.7 είναι ένα flagship large language model που αναπτύχθηκε από τη Zhipu AI. Χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική Mixture-of-Experts (MoE) με 358 δισεκατομμύρια συνολικές παραμέτρους. Το model έχει σχεδιαστεί ειδικά για να χειρίζεται πολύπλοκες agentic εργασίες και reasoning μεγάλου context μέσω των μοναδικών δυνατοτήτων Preserved Thinking και Interleaved Thinking. Αυτά τα χαρακτηριστικά επιτρέπουν στο model να διατηρεί σταθερή λογική και ενδιάμεσες καταστάσεις reasoning σε συνεδρίες πολλών εναλλαγών, αντιμετωπίζοντας την αποσύνθεση του context που είναι κοινή σε αυτόνομες ροές εργασίας.

Απόδοση και Αρχιτεκτονική

Το model προσφέρει ένα εκτεταμένο context window 200.000 tokens σε συνδυασμό με τεράστια χωρητικότητα εξόδου 131.072 tokens. Αυτό το καθιστά κατάλληλο για τη δημιουργία ολόκληρων εφαρμογών ή την ανάλυση εκτεταμένης τεκμηρίωσης με ένα μόνο πέρασμα. Κυκλοφόρησε υπό την άδεια MIT ως open-weight model, παρέχοντας προγραμματισμό και reasoning υψηλών επιδόσεων με ένα κλάσμα του κόστους των proprietary εναλλακτικών.

Ενσωμάτωση και Χρήση

Είναι πλήρως συμβατό με το format του OpenAI API, απλοποιώντας την ενσωμάτωση σε υπάρχοντα οικοσυστήματα λογισμικού. Οι developers το χρησιμοποιούν για κρίσιμες εργασίες μηχανικής λογισμικού, όπου επιτυγχάνει σκορ 73,8% στο SWE-bench Verified. Η ικανότητά του να επεξεργάζεται και να αναλύει μεγάλους όγκους τεχνικής τεκμηρίωσης μεταξύ Αγγλικών και Κινεζικών με γλωσσικές αποχρώσεις επιπέδου φυσικού ομιλητή το καθιστά ευέλικτο εργαλείο για διεθνείς ομάδες ανάπτυξης.

GLM-4.7

Περιπτώσεις χρήσης για GLM-4.7

Ανακαλύψτε τους διαφορετικούς τρόπους που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το GLM-4.7 για εξαιρετικά αποτελέσματα.

Αυτόνομη Μηχανική Λογισμικού

Αξιοποίηση της ικανότητας 73,8% στο SWE-bench για αυτόνομο debugging, refactoring και υλοποίηση νέων χαρακτηριστικών σε πολύπλοκα repositories.

Σύνθεση Εγγράφων Υψηλής Χωρητικότητας

Αξιοποίηση του ορίου εξόδου 131k για τη δημιουργία περιεκτικών τεχνικών εγχειριδίων ή ολόκληρων κεφαλαίων βιβλίων από μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Agentic Ροές Εργασίας Μακράς Διάρκειας

Ανάπτυξη agents που χρησιμοποιούν Preserved Thinking για να διατηρούν τη συνοχή και τη λογική σε εκατοντάδες διαδοχικές εργασίες χωρίς απώλεια context.

Δίγλωσση Επιχειρηματική Ευφυΐα

Επεξεργασία και ανάλυση μεγάλου όγκου τεχνικής τεκμηρίωσης μεταξύ Αγγλικών και Κινεζικών με γλωσσικές αποχρώσεις επιπέδου φυσικού ομιλητή.

Αυτοματοποιημένη Παραγωγή Κώδικα UI/UX

Δημιουργία ολοκληρωμένων αρχιτεκτονικών front-end σε React ή Next.js με προηγμένα animations και styling έτοιμο για παραγωγή σε μία μόνο προσπάθεια.

Επίλυση Μαθηματικών Επιπέδου Διαγωνισμού

Επίλυση πολύπλοκων μαθηματικών προβλημάτων επιπέδου Ολυμπιάδας και γρίφων συμβολικής λογικής χρησιμοποιώντας το ειδικό thinking mode.

Δυνατά σημεία

Περιορισμοί

Κορυφαία Απόδοση στον Προγραμματισμό: Σκοράρει 73,8% στο SWE-bench Verified, ξεπερνώντας σχεδόν κάθε open-source model και φτάνοντας κορυφαία proprietary APIs.
Μόνο Κείμενο (Text-Only Modality): Σε αντίθεση με το Gemini ή το GPT-4o, το GLM-4.7 στερείται εγγενούς επεξεργασίας όρασης ή ήχου, απαιτώντας εξωτερικά models για multimodal εργασίες.
Τεράστιο Όριο Εξόδου: Το όριο εξόδου 131.072-token είναι ένα από τα υψηλότερα στον κλάδο, επιτρέποντας τη δημιουργία ολόκληρων εφαρμογών σε μία εναλλαγή.
Τεράστιες Τοπικές Απαιτήσεις: Με 358B parameters, το τοπικό τρέξιμο του model απαιτεί σημαντικό hardware (περίπου 710GB VRAM), καθιστώντας το απρόσιτο για consumer GPUs.
Αρχιτεκτονική με Προτεραιότητα στους Agents: Διαθέτει Preserved Thinking για τη διατήρηση λογικής συνοχής σε εργασίες μακράς διάρκειας, επιλύοντας την αποσύνθεση του context στους αυτόνομους agents.
Περιστασιακές Αυξήσεις Latency: Οι χρήστες στο personal API tier αναφέρουν περιοδικές επιβραδύνσεις κατά τις ώρες αιχμής σε σύγκριση με την υποδομή μεγαλύτερων παρόχων.
Υψηλή Οικονομική Αξία: Παρέχει ευφυΐα επιπέδου frontier με κόστος περίπου 4 έως 7 φορές χαμηλότερο από δυτικούς ανταγωνιστές όπως η OpenAI ή η Anthropic.
Ιδιοτροπίες στην Τήρηση Οδηγιών: Αν και ισχυρό στο reasoning, το model μερικές φορές αγνοεί συγκεκριμένους περιορισμούς δομής αρχείων σε εξαιρετικά πολύπλοκες συνεδρίες προγραμματισμού.

Γρήγορη εκκίνηση API

zai/glm-4.7

Προβολή τεκμηρίωσης
zhipu SDK
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();

Εγκαταστήστε το SDK και αρχίστε να κάνετε κλήσεις API σε λίγα λεπτά.

Τι λένε οι άνθρωποι για το GLM-4.7

Δείτε τι πιστεύει η κοινότητα για το GLM-4.7

Το GLM-4.7 διαχειρίζεται μεγάλα codebases αξιόπιστα με το context 128k. Ήταν εκπληκτικά χρήσιμο για subagent εργασίες ώστε να εξοικονομηθούν κόστη από το κύριο API.
IulianHI
reddit
Το GLM-4.7 της Zhipu AI ταιριάζει με proprietary frontier models όπως το GPT-5.1 High στον προγραμματισμό. Η λειτουργία Preserved Thinking είναι μια τεράστια νίκη για τους αυτόνομους agents.
Etienne Noumen
youtube
Το GLM-4.7 συνεχίζει να είναι το πιο ευφυές open weights model στο Intelligence Index v4.0, τοποθετούμενο μπροστά από το DeepSeek V3.2.
Artificial Analysis
twitter
Τα κινεζικά models κλείνουν γρήγορα το χάσμα στη χρηστικότητα του προγραμματισμού. Αυτό το σκορ 73% στο SWE-bench δεν είναι αστείο για μια open weight κυκλοφορία.
Epoch AI
hackernews
Η ταχύτητα reasoning είναι αρκετά αξιοπρεπής για ένα model αυτού του μεγέθους. Διαχειρίζεται την πολύπλοκη λογική πολύ καλύτερα από τις προηγούμενες επαναλήψεις.
Bijan Bowen
youtube
Το GLM-4.7 καταλαμβάνει τη θέση #6 στο AI Index, ξεπερνώντας το Kimi K2. Ανακαλύψτε γιατί αυτό το μοντέλο των 2 δολαρίων αντικαθιστά το GPT-5.2 στις ροές εργασίας προγραμματισμού.
TowardsAI
twitter

Βίντεο για το GLM-4.7

Δείτε οδηγούς, κριτικές και συζητήσεις για το GLM-4.7

Το context length εδώ είναι 200k και τα μέγιστα output tokens είναι 128k, που είναι αρκετά εντυπωσιακό.

Εντάξει, αυτό είναι πραγματικά εντυπωσιακό. Κανένα άλλο δεν εισήγαγε μια ειδική λειτουργία με τέτοιο επίπεδο πολυπλοκότητας.

Η ταχύτητα reasoning είναι αρκετά αξιοπρεπής για ένα model αυτού του μεγέθους.

Διαχειρίζεται την πολύπλοκη λογική πολύ καλύτερα από τις προηγούμενες επαναλήψεις.

Αυτό το model αποτελεί σημαντικό βήμα προς τα εμπρός όσον αφορά τη λογική συνοχή.

Το GLM model εφάρμοσε μια καλύτερη αρχιτεκτονική τοποθετώντας όλα τα mock data σε ένα αρχείο.

Αυτό είναι σίγουρα ένα τεράστιο άλμα. Αυτά τα benchmarks δικαιολογούνται από τις δοκιμές που έχω κάνει.

Κατανόησε το context ολόκληρου του project χωρίς να χρειαστεί να του το θυμίσω.

Η ικανότητα προγραμματισμού είναι αναμφισβήτητα ισάξια με τα καλύτερα models που κυκλοφορούν.

Παίρνετε reasoning υψηλού επιπέδου σε ένα κλάσμα του κόστους.

Σκόραρε 73,8 τοις εκατό στο Swaybench verified, κάτι που είναι εντελώς απίστευτο για open-source model.

Μπορείς πραγματικά να δεις ότι λειτουργεί. Ενώ η γενιά Gemini 3 Pro δεν λειτουργεί καθόλου.

Η ταχύτητα παραγωγής για αυτό το επίπεδο ευφυΐας είναι αξιοσημείωτη.

Είναι ξεκάθαρα σχεδιασμένο για developers που χρειάζονται αξιόπιστη έξοδο κώδικα.

Η Zhipu AI έχει πραγματικά ξεπεράσει τον εαυτό της με το fine-tuning της αρχιτεκτονικής MoE εδώ.

Περισσότερα από απλά prompts

Ενισχύστε τη ροή εργασίας σας με Αυτοματισμό AI

Το Automatio συνδυάζει τη δύναμη των AI agents, του web automation και των έξυπνων ενσωματώσεων για να σας βοηθήσει να επιτύχετε περισσότερα σε λιγότερο χρόνο.

AI Agents
Web Automation
Έξυπνες ροές εργασίας

Επαγγελματικές συμβουλές για GLM-4.7

Εξειδικευμένες συμβουλές για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το GLM-4.7 και να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Ενεργοποιήστε το Thinking Mode για λογική

Ορίστε το thinking parameter σε enabled για εργασίες προγραμματισμού ή μαθηματικών, ώστε να αξιοποιήσετε τα εσωτερικά ίχνη reasoning του model και να βελτιώσετε την ακρίβεια.

Χρησιμοποιήστε OpenAI-Compatible SDKs

Ενσωματώστε το GLM-4.7 σε υπάρχουσες ροές εργασίας χρησιμοποιώντας το OpenAI SDK και αλλάζοντας το base URL στο endpoint της Z.ai.

Μεγιστοποιήστε την έξοδο 131K

Κατά τη δημιουργία περιεχομένου μεγάλης έκτασης, παρέχετε πρώτα ένα αναλυτικό προσχέδιο για να βοηθήσετε το model να διατηρήσει τη δομική συνοχή εντός του τεράστιου ορίου tokens.

Βελτιστοποιήστε τα System Prompts για Agents

Ορίστε τις απαιτήσεις του Preserved Thinking στο system message για να διασφαλίσετε ότι το model επαναχρησιμοποιεί τις καταστάσεις συλλογισμού σε συνεδρίες πολλών εναλλαγών.

Μαρτυρίες

Τι λένε οι χρήστες μας

Ενταχθείτε στις χιλιάδες ικανοποιημένων χρηστών που έχουν μεταμορφώσει τη ροή εργασίας τους

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Σχετικά AI Models

openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

Moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.60/$2.50/1M
anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

256K context
$0.60/$3.00/1M

Συχνές ερωτήσεις για GLM-4.7

Βρείτε απαντήσεις σε συνηθισμένες ερωτήσεις σχετικά με το GLM-4.7