zhipu

GLM-4.7

A Zhipu AI GLM-4.7 modellje egy zászlóshajó 358B MoE modell, 200K context window-val, elit 73,8%-os SWE-bench teljesítménnyel és natív Deep Thinking-gel...

zhipu logozhipuGLMDecember 22, 2025
Kontextus
200Ktoken
Max kimenet
131Ktoken
Bemenet ara
$0.60/ 1M
Kimenet ara
$2.20/ 1M
Modalitas:TextImage
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
85.7%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. GLM-4.7 85.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
42.8%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. GLM-4.7 42.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
90.1%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. GLM-4.7 90.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. GLM-4.7 84.3% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. GLM-4.7 46% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
88%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. GLM-4.7 88% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. GLM-4.7 95.7% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
92%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. GLM-4.7 92% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
98%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. GLM-4.7 98% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
94%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. GLM-4.7 94% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
74%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. GLM-4.7 74% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. GLM-4.7 73.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. GLM-4.7 94.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. GLM-4.7 84.9% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
74.2%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. GLM-4.7 74.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. GLM-4.7 58% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
86%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. GLM-4.7 86% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
93%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. GLM-4.7 93% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. GLM-4.7 41% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. GLM-4.7 12% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A GLM-4.7 reszletei

Ismerd meg a GLM-4.7 kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Modell áttekintés

A GLM-4.7 egy zászlóshajó nagy nyelvi modell, amelyet a Zhipu AI fejlesztett ki. Egy Mixture-of-Experts (MoE) architektúrát alkalmaz 358 milliárd teljes paraméterrel. A modellt kifejezetten arra tervezték, hogy komplex agentic feladatokat és hosszú context-ű reasoning-et kezeljen egyedi Preserved Thinking és Interleaved Thinking képességei révén. Ezek a funkciók lehetővé teszik a modell számára, hogy stabil logikát és köztes reasoning állapotokat tartson fenn többkörös munkamenetek során, kezelve ezzel az autonóm munkafolyamatokban gyakori context-romlást.

Teljesítmény és architektúra

A modell kiterjedt, 200 000 tokenes context window-t kínál, egy hatalmas, 131 072 tokenes kimeneti kapacitással kombinálva. Ez alkalmassá teszi teljes alkalmazások generálására vagy kiterjedt dokumentáció elemzésére egyetlen menetben. MIT licenc alatt, open-weight modellként kiadva nagy teljesítményű kódolást és reasoning-et biztosít a proprietary alternatívák költségeinek töredékéért.

Integráció és használat

Teljes mértékben kompatibilis az OpenAI API formátummal, leegyszerűsítve a meglévő szoftveres ökoszisztémákba történő integrációt. A fejlesztők kritikus szoftverfejlesztési feladatokhoz használják, ahol 73,8%-os pontszámot ér el a SWE-bench Verified teszten. Az a képessége, hogy nagy mennyiségű technikai dokumentációt dolgozzon fel és elemezzen angol és kínai nyelv között, anyanyelvi szintű nyelvi árnyalatokkal, sokoldalú eszközzé teszi a nemzetközi fejlesztőcsapatok számára.

GLM-4.7

Hasznalati esetek a GLM-4.7 szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a GLM-4.7-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm szoftverfejlesztés

A 73,8%-os SWE-bench képesség kihasználása komplex adattárak hibakereséséhez, refaktorálásához és új funkciók implementálásához.

Nagy kapacitású dokumentumszintézis

A 131k-s kimeneti korlát kihasználása átfogó technikai kézikönyvek vagy teljes könyvfejezetek generálására nagy adatkészletekből.

Hosszú távú agentic munkafolyamatok

Olyan ágensek telepítése, amelyek a Preserved Thinking segítségével fenntartják a konzisztenciát és a logikát több száz szekvenciális feladaton keresztül, context-vesztés nélkül.

Kétnyelvű üzleti intelligencia

Nagy mennyiségű technikai dokumentáció feldolgozása és elemzése angol és kínai nyelv között, anyanyelvi szintű nyelvi árnyalatokkal.

Automatizált UI/UX kódgenerálás

Komplett React vagy Next.js front-end architektúrák generálása fejlett animációkkal és production-ready stílusokkal egyetlen menetben.

Verseny szintű matematikai problémamegoldás

Komplex, diákolimpiai szintű matematikai problémák és szimbolikus logikai feladványok megoldása a dedikált, reasoning-igényes thinking mode használatával.

Erossegek

Korlatozasok

Elit kódolási teljesítmény: 73,8%-os eredményt ér el a SWE-bench Verified teszten, felülmúlva majdnem az összes open-source modellt és versenyre kelve a legfelső kategóriás proprietary API-kkal.
Csak szöveges modalitás: A Geminihez vagy a GPT-4o-hoz képest a GLM-4.7 nem rendelkezik natív látás- vagy audiofeldolgozással, így a multimodális feladatokhoz külső modellekre van szükség.
Hatalmas kimeneti plafon: A 131 072 tokenes kimeneti korlát az egyik legmagasabb az iparágban, ami lehetővé teszi teljes alkalmazások generálását egyetlen körben.
Hatalmas helyi hardverigény: A 358B parameters méretével a modell helyi futtatása jelentős hardvert (kb. 710 GB VRAM) igényel, így fogyasztói GPU-kon elérhetetlen.
Ágens-központú architektúra: Preserved Thinking funkcióval rendelkezik a logikai konzisztencia fenntartásához a hosszú távú feladatok során, megoldva a context-romlást az autonóm ágenseknél.
Időnkénti latency tüskék: A személyes API szinten lévő felhasználók időszakos lassulásokról számolnak be a csúcsidőszakokban a nagyobb szolgáltatók infrastruktúrájához képest.
Magas gazdasági érték: Frontier-szintű intelligenciát biztosít, nagyjából 4-7-szer alacsonyabb költséggel, mint a nyugati versenytársak, például az OpenAI vagy az Anthropic.
Utasításkövetési furcsaságok: Bár a reasoning terén erős, a modell néha figyelmen kívül hagy bizonyos fájlstruktúra-korlátokat a rendkívül komplex kódolási munkamenetek során.

API gyorsinditas

zai/glm-4.7

Dokumentacio megtekintese
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();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a GLM-4.7-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a GLM-4.7-rol

A GLM-4.7 megbízhatóan kezeli a nagy kódbázisokat a 128k-s context-jével. Meglepően hasznosnak bizonyult subagent feladatokhoz, hogy spóroljunk az elsődleges API költségeken.
IulianHI
reddit
A Zhipu AI GLM-4.7 modellje kódolásban felveszi a versenyt az olyan proprietary frontier modellekkel, mint a GPT-5.1 High. A Preserved Thinking funkció hatalmas győzelem az autonóm ágensek számára.
Etienne Noumen
youtube
A GLM-4.7 továbbra is a legintelligensebb open weights modell az Intelligence Index v4.0-ban, megelőzve a DeepSeek V3.2-t.
Artificial Analysis
twitter
A kínai modellek gyorsan zárkóznak fel a kódolási hasznosság terén. Ez a 73%-os SWE-bench pontszám nem semmi egy open weight kiadástól.
Epoch AI
hackernews
A reasoning sebessége valójában egész tisztességes egy ilyen méretű modellhez képest. A komplex logikát sokkal jobban kezeli, mint a korábbi iterációk.
Bijan Bowen
youtube
A GLM-4.7 a 6. helyen landolt az AI Indexen, megelőzve a Kimi K2-t. Fedezd fel, miért váltja le ez a 2 dolláros modell a GPT-5.2-t a kódolási munkafolyamatokban.
TowardsAI
twitter

Videok a GLM-4.7-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a GLM-4.7-rol

A context hossz itt 200k, a maximális kimeneti tokenek száma pedig 128k, ami valójában elég combos.

Rendben, ez tényleg elég lenyűgöző. Egyikük sem tesz bele ilyen komplexitású speciális funkciót.

A reasoning sebessége valójában egész tisztességes egy ilyen méretű modellhez képest.

A komplex logikát sokkal jobban kezeli, mint a korábbi iterációk.

Ez a modell jelentős előrelépés a logikai konzisztencia tekintetében.

A GLM modell valójában jobb architektúrát valósított meg azzal, hogy az összes mock adatot egy fájlba helyezte.

Ez határozottan nagy ugrás. Az általam végzett tesztek igazolják ezeket a benchmarkokat.

Megértette a teljes projekt context-jét anélkül, hogy emlékeztetnem kellett volna.

A kódolási képessége vitathatatlanul egy szinten van a legjobb modellekkel.

Csúcskategóriás reasoninget kapsz a költségek töredékéért.

73,8%-ot ért el a Swaybench verified teszten, ami egy open-source modellnél egyszerűen hihetetlen.

Valójában láthatod, hogy működik és valóban teszi a dolgát. Míg a Gemini 3 Pro generációja egyáltalán nem működik.

A generálás sebessége ilyen szintű intelligencia mellett figyelemre méltó.

Egyértelműen olyan fejlesztőknek tervezték, akiknek megbízható kódkimenetre van szükségük.

A Zhipu AI igazán kitett magáért a MoE architektúra finomhangolásával.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a GLM-4.7 szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a GLM-4.7-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Engedélyezd a Thinking Mode-ot a logika érdekében

Állítsd a thinking paramétert enabled (engedélyezett) állapotba kódolási vagy matematikai feladatoknál, hogy kihasználd a modell belső reasoning folyamatait és javítsd a pontosságot.

Használj OpenAI-kompatibilis SDK-kat

Integráld a GLM-4.7-et a meglévő munkafolyamataidba az OpenAI SDK használatával, a base URL-t a Z.ai végpontra állítva.

Maximalizáld a 131K kimenetet

Hosszú formátumú tartalom generálásakor adj meg először egy részletes vázlatot, hogy segíts a modellnek fenntartani a strukturális koherenciát a hatalmas tokenkorláton belül.

Optimalizáld a rendszer-promptokat az ágensek számára

Határozd meg a Preserved Thinking követelményeit a rendszerüzenetben, hogy biztosítsd a modell számára a reasoning állapotok újrafelhasználását a többkörös munkamenetek során.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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

Gyakran ismetelt kerdesek a GLM-4.7-rol

Talalj valaszokat a GLM-4.7-val kapcsolatos gyakori kerdesekre