GLM-4.7
GLM-4.7 par Zhipu AI est un flagship 358B MoE model avec une context window de 200K, une performance d'élite de 73,8 % au SWE-bench et un Deep Thinking natif...
zhipuGLM22 décembre 2025À propos de GLM-4.7
Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser GLM-4.7.
Aperçu du model
GLM-4.7 est un flagship large language model développé par Zhipu AI. Il utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 358 milliards de paramètres au total. Le model est spécifiquement conçu pour gérer des tâches agentic complexes et un raisonnement sur long contexte grâce à ses capacités uniques de Preserved Thinking et Interleaved Thinking. Ces fonctionnalités permettent au model de maintenir une logique stable et des états de raisonnement intermédiaires sur des sessions de plusieurs tours, résolvant la perte de contexte courante dans les workflows autonomes.
Performance et Architecture
Le model offre une context window expansive de 200 000 tokens combinée à une capacité de sortie massive de 131 072 tokens. Cela le rend adapté à la génération d'applications entières ou à l'analyse de documentation étendue en une seule passe. Publié sous licence MIT en tant que model open-weights, il offre une programmation et un raisonnement de haute performance à une fraction du coût des alternatives propriétaires.
Intégration et utilisation
Il est entièrement compatible avec le format OpenAI API, simplifiant l'intégration dans les écosystèmes logiciels existants. Les développeurs l'utilisent pour des tâches d'ingénierie logicielle critiques, où il atteint un score de 73,8 % au SWE-bench Verified. Sa capacité à traiter et analyser de gros volumes de documentation technique entre l'anglais et le chinois avec une nuance linguistique de niveau natif en fait un outil polyvalent pour les équipes de développement internationales.
Cas d'utilisation de GLM-4.7
Découvrez les différentes façons d'utiliser GLM-4.7 pour obtenir d'excellents résultats.
Ingénierie logicielle autonome
Utilisation de la capacité de 73,8 % au SWE-bench pour déboguer, refactoriser et implémenter de nouvelles fonctionnalités de manière autonome sur des dépôts complexes.
Synthèse de documents haute capacité
Exploitation de la limite de sortie de 131k pour générer des manuels techniques complets ou des chapitres de livres entiers à partir de grands jeux de données.
Workflows agentic longue durée
Déploiement d'agents utilisant le Preserved Thinking pour maintenir la cohérence et la logique sur des centaines de tâches séquentielles sans perdre le contexte.
Business Intelligence bilingue
Traitement et analyse de gros volumes de documentation technique entre l'anglais et le chinois avec une nuance linguistique de niveau natif.
Génération de code UI/UX automatisée
Génération complète d'architectures front-end React ou Next.js avec des animations avancées et un style prêt pour la production en une seule fois.
Résolution de problèmes mathématiques de haut niveau
Résolution de problèmes mathématiques complexes de niveau olympiade et de puzzles de logique symbolique en utilisant le mode de raisonnement intensif dédié.
Points forts
Limitations
Démarrage rapide API
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();Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.
Ce que les gens disent de GLM-4.7
Voyez ce que la communauté pense de GLM-4.7
“GLM-4.7 gère les bases de code volumineuses de manière fiable avec ses 128k de contexte. Il a été étonnamment utile pour les tâches de sous-agents afin d'économiser sur les coûts d'API principaux.”
“Le GLM-4.7 de Zhipu AI rivalise avec les frontier models propriétaires comme GPT-5.1 High en programmation. La fonctionnalité Preserved Thinking est un atout majeur pour les agents autonomes.”
“GLM-4.7 continue d'être le model open-weights le plus intelligent dans l'Intelligence Index v4.0, se plaçant devant DeepSeek V3.2.”
“Les models chinois comblent rapidement l'écart en matière d'utilité de programmation. Ce score de 73 % au SWE-bench n'est pas une blague pour une version open-weights.”
“La vitesse de raisonnement est vraiment correcte pour un model de cette taille. Il gère la logique complexe bien mieux que les itérations précédentes.”
“GLM-4.7 se classe 6e sur l'AI Index, surpassant Kimi K2. Découvrez pourquoi ce model à 2 $ remplace GPT-5.2 dans les workflows de programmation.”
Vidéos sur GLM-4.7
Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur GLM-4.7
“La longueur du contexte est de 200k et le maximum de tokens en sortie est de 128k, ce qui est assez robuste.”
“Très bien, c'est vraiment impressionnant. Aucun autre ne propose une fonctionnalité spéciale avec ce niveau de complexité.”
“La vitesse de raisonnement est vraiment correcte pour un model de cette taille.”
“Il gère la logique complexe bien mieux que les itérations précédentes.”
“Ce model marque une avancée significative en termes de cohérence logique.”
“Le model GLM a implémenté une meilleure architecture en plaçant toutes les données factices dans un seul fichier.”
“C'est clairement un grand bond en avant. Ces benchmarks sont justifiés par mes tests.”
“Il a compris le contexte de tout le projet sans que j'aie besoin de le lui rappeler.”
“La capacité de programmation est sans doute à égalité avec les meilleurs models actuels.”
“Vous obtenez un raisonnement haut de gamme à une fraction du prix.”
“Il a obtenu 73,8 % au SWE-bench verified, ce qui est absolument incroyable pour un model open-source.”
“Vous pouvez constater qu'il fonctionne réellement. Tandis que la génération Gemini 3 Pro ne fonctionne pas du tout.”
“La vitesse de génération pour ce niveau d'intelligence est remarquable.”
“Il est clairement conçu pour les développeurs qui ont besoin d'une sortie de code fiable.”
“Zhipu AI a vraiment surpassé ses attentes avec l'optimisation de l'architecture MoE ici.”
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Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.
Conseils Pro pour GLM-4.7
Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de GLM-4.7.
Activer le Thinking Mode pour la logique
Activez le paramètre thinking pour les tâches de programmation ou de mathématiques afin d'utiliser les traces de raisonnement internes du model et d'améliorer la précision.
Utiliser des SDK compatibles OpenAI
Intégrez GLM-4.7 dans vos workflows existants en utilisant le SDK OpenAI et en modifiant l'URL de base pour le point de terminaison Z.ai.
Maximiser la sortie de 131K
Lors de la génération de contenu long, fournissez d'abord un plan détaillé pour aider le model à maintenir une cohérence structurelle jusqu'à la limite massive de tokens.
Optimiser les System Prompts pour les agents
Définissez les exigences de Preserved Thinking dans le message système pour vous assurer que le model réutilise les états de raisonnement sur plusieurs sessions.
Témoignages
Ce Que Disent Nos Utilisateurs
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Co-Founder/CEO, rpatools.io
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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Marketing Director, GrowthMetrics
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Questions Fréquentes sur GLM-4.7
Trouvez des réponses aux questions courantes sur GLM-4.7