GLM-4.7
GLM-4.7 di Zhipu AI è un model flagship MoE da 358B con una context window da 200K, performance d'eccellenza del 73,8% su SWE-bench e Deep Thinking nativo per...
zhipuGLM22 Dicembre 2025Prova GLM-4.7 gratis
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Informazioni su GLM-4.7
Scopri le capacita di GLM-4.7, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.
GLM-4.7 è l'ultimo model flagship di Zhipu AI, e rappresenta un salto significativo nell'intelligenza open-weight. Questo imponente model Mixture-of-Experts (MoE) da 358 miliardi di parameters è specificamente progettato per il reasoning avanzato, l'automazione del coding e workflow agentic complessi. Introduce una modalità dedicata di Deep Thinking che consente la pianificazione multi-step e il recupero dagli errori, permettendo al model di risolvere task di ingegneria del software ad alto rischio con un'affidabilità senza precedenti.
Il model si distingue per le eccezionali prestazioni tecniche, ottenendo un punteggio state-of-the-art del 73,8% su SWE-bench Verified e di 84,9 su LiveCodeBench v6. Con il suo context window da 200.000 token e una massiccia capacità di output di 131.072 token, GLM-4.7 è ottimizzato per la generazione di intere applicazioni e per condurre ricerche approfondite su vasti set di dati.
Come rilascio open-weight sotto licenza MIT, offre un'alternativa potente e flessibile alle API proprietarie, supportando sia l'integrazione basata su cloud che l'hosting locale. Le sue capacità multimodal si estendono al design avanzato di interfacce utente e all'analisi di documenti, rendendolo una soluzione versatile per il moderno sviluppo guidato dall'AI.
Casi d'uso per GLM-4.7
Scopri i diversi modi in cui puoi usare GLM-4.7 per ottenere ottimi risultati.
Software Engineering Agentic
Risoluzione di problemi complessi su GitHub e implementazione autonoma di funzionalità full-stack su interi repository.
Vibe Coding ad alta fedeltà
Generazione rapida di interfacce web moderne e pronte per la produzione utilizzando Tailwind CSS e componenti interattivi Framer Motion.
Supporto Tecnico Multilingua
Assistenza avanzata al coding e risoluzione di problemi logici in oltre 10 ambienti di programmazione internazionali.
Ricerca Accademica Approfondita
Analisi di enormi set di documenti per estrarre informazioni multi-hop verificabili utilizzando il framework di ricerca BrowseComp.
Design Automatizzato di Presentazioni
Creazione di slide strutturate e visivamente bilanciate con layout e tipografia accurati partendo da prompt di una singola frase.
Automazione basata su Terminale
Esecuzione di task complessi di amministrazione di sistema e DevOps direttamente in una sandbox terminale con un'accuratezza del 41% nei benchmark.
Punti di forza
Limitazioni
Avvio rapido API
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();Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.
Cosa dice la gente su GLM-4.7
Guarda cosa pensa la community di GLM-4.7
"GLM 4.7 DISTRUGGE I RECORD OPEN SOURCE! ... ha raggiunto il 42,8% su Humanity's Last Exam"
"GLM-4.7... ottiene il 73,8% su SWE-Bench a $0,6/M token... La corsa all'AI sta diventando veramente multipolare."
"GLM 4.7 porta chiari vantaggi... nel coding agentic multilingua e nei task basati su terminale"
"Questo model sta dominando molti benchmark di coding del 2025"
"GLM 4.7 vince per velocità e stabilità, mentre Minimax M2.1 domina nel coding multi-agente"
"Zhipu sta davvero mostrando cosa possono fare i pesi aperti contro i grandi laboratori negli USA."
Video su GLM-4.7
Guarda tutorial, recensioni e discussioni su GLM-4.7
“GLM 4.7 è un model che offre miglioramenti sostanziali nella qualità del codice, nel reasoning complesso e nell'uso degli strumenti”
“Ha ottenuto un punteggio del 73,8% su SWE-bench verified, il che è assolutamente incredibile per un model open-source”
“Supera persino Claude Sonnet 4.5 e GPT 5.1 nei benchmark di utilizzo degli strumenti”
“L'approccio mixture of experts qui è molto raffinato, portando a una maggiore efficienza nonostante le dimensioni”
“È essenzialmente il primo model open-weight a fornire un'alternativa valida a Claude 3.5 per il coding pesante”
“È di gran lunga il miglior model aperto mai visto finora”
“Produce pagine web più pulite e moderne e genera slide esteticamente migliori”
“Esegue il reasoning, ma le tracce di thinking non sono disponibili nell'API per i piani di coding”
“I risultati del vibe coding sono quasi perfetti, anche con animazioni Tailwind complesse”
“Il context da 200k gestisce lunghi repository con pochissima perdita di precisione rispetto alle versioni precedenti di GLM”
“L'aggiornamento importante è il thinking prima dell'azione, che aiuta il model a gestire compiti complessi in modo affidabile”
“Evidenziamo il vibe coding, dove GLM 4.7 migliora la qualità della UI”
“Il prezzo dell'API si aggira intorno ai $3, rendendola un'opzione molto conveniente”
“Le performance multimodal gli consentono di convertire i design di Figma in codice con alta precisione”
“Il deployment locale è possibile se si dispone di una workstation massiccia, ma l'API è notevolmente veloce”
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Automatio combina la potenza degli agenti AI, dell'automazione web e delle integrazioni intelligenti per aiutarti a fare di piu in meno tempo.
Consigli Pro
Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da questo modello e raggiungere risultati migliori.
Abilita il Deep Thinking
Per task logici complessi, attiva esplicitamente la modalità di thinking tramite i parameters dell'API per consentire una pianificazione multi-step.
Sfrutta il Thinking Preservato
Mantieni cronologie di conversazione estese per utilizzare la capacità del model di conservare le tracce di reasoning attraverso più turni.
Quantizzazione Locale
Utilizza versioni GGUF a 2-bit o 4-bit ottimizzate con Unsloth per eseguire questo model ad alti parameters su hardware di classe consumer.
Iniezione della Data
Includi manualmente la data corrente nel system prompt per evitare allucinazioni temporali e migliorare l'accuratezza della pianificazione.
Testimonianze
Cosa dicono i nostri utenti
Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow
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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Domande frequenti
Trova risposte alle domande comuni su questo modello