zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 od Zhipu AI to flagowy model 358B MoE z 200K context window, cechujący się elitarną wydajnością 73,8% w SWE-bench oraz natywnym Deep Thinking dla...

zhipu logozhipuGLMDecember 22, 2025
Kontekst
200Ktokenow
Maks. wyjscie
131Ktokenow
Cena wejscia
$0.60/ 1M
Cena wyjscia
$2.20/ 1M
Modalnosc:TextImage
Mozliwosci:WizjaNarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
85.7%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. GLM-4.7 uzyskal 85.7% w tym benchmarku.
HLE
42.8%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. GLM-4.7 uzyskal 42.8% w tym benchmarku.
MMLU
90.1%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. GLM-4.7 uzyskal 90.1% w tym benchmarku.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. GLM-4.7 uzyskal 84.3% w tym benchmarku.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. GLM-4.7 uzyskal 46% w tym benchmarku.
IFEval
88%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. GLM-4.7 uzyskal 88% w tym benchmarku.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. GLM-4.7 uzyskal 95.7% w tym benchmarku.
MATH
92%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. GLM-4.7 uzyskal 92% w tym benchmarku.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. GLM-4.7 uzyskal 98% w tym benchmarku.
MGSM
94%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. GLM-4.7 uzyskal 94% w tym benchmarku.
MathVista
74%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. GLM-4.7 uzyskal 74% w tym benchmarku.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. GLM-4.7 uzyskal 73.8% w tym benchmarku.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. GLM-4.7 uzyskal 94.2% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. GLM-4.7 uzyskal 84.9% w tym benchmarku.
MMMU
74.2%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. GLM-4.7 uzyskal 74.2% w tym benchmarku.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. GLM-4.7 uzyskal 58% w tym benchmarku.
ChartQA
86%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. GLM-4.7 uzyskal 86% w tym benchmarku.
DocVQA
93%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. GLM-4.7 uzyskal 93% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. GLM-4.7 uzyskal 41% w tym benchmarku.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. GLM-4.7 uzyskal 12% w tym benchmarku.

Wyprobuj GLM-4.7 za darmo

Rozmawiaj z GLM-4.7 za darmo. Przetestuj mozliwosci, zadawaj pytania i odkryj, co potrafi ten model AI.

Prompt
Odpowiedz
zhipu/glm-4-7

Twoja odpowiedz AI pojawi sie tutaj

O GLM-4.7

Dowiedz sie o mozliwosciach GLM-4.7, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

GLM-4.7 to najnowszy flagship model AI od Zhipu AI, reprezentujący znaczący skok w dziedzinie inteligencji open-weight. Ten potężny model Mixture-of-Experts (MoE) o 358 miliardach parameters został zaprojektowany specjalnie do zaawansowanego reasoningu, automatyzacji kodowania i złożonych przepływów pracy typu agentic. Wprowadza dedykowany tryb Deep Thinking, który umożliwia wieloetapowe planowanie i naprawę błędów, pozwalając modelowi rozwiązywać krytyczne zadania inżynierii oprogramowania z niespotykaną dotąd niezawodnością.

Model wyróżnia się wyjątkową wydajnością techniczną, osiągając state-of-the-art wynik 73,8% w SWE-bench Verified oraz 84,9 w LiveCodeBench v6. Dzięki 200 000-tokenowemu context window i potężnej wydajności 131 072 output tokens, GLM-4.7 jest zoptymalizowany pod kątem generowania całych aplikacji i prowadzenia głębokich badań na ogromnych zbiorach danych.

Jako wydanie open-weight na licencji MIT, oferuje potężną i elastyczną alternatywę dla closed-source API, wspierając zarówno integrację w chmurze, jak i lokalny hosting. Jego możliwości multimodal obejmują zaawansowane projektowanie UI i analizę dokumentów, czyniąc go wszechstronnym narzędziem dla nowoczesnego programowania opartego na AI.

GLM-4.7

Przypadki uzycia dla GLM-4.7

Odkryj rozne sposoby wykorzystania GLM-4.7 do osiagniecia swietnych wynikow.

Agentic Software Engineering

Autonomiczne rozwiązywanie złożonych zgłoszeń na GitHubie i wdrażanie funkcji full-stack w całych repozytoriach.

High-Fidelity Vibe Coding

Szybkie generowanie nowoczesnych, gotowych do wdrożenia interfejsów webowych przy użyciu Tailwind CSS i interaktywnych komponentów Framer Motion.

Wielojęzyczne wsparcie techniczne

Zapewnianie zaawansowanej pomocy w kodowaniu i rozwiązywaniu problemów logicznych w ponad 10 międzynarodowych środowiskach programistycznych.

Głębokie badania akademickie

Analizowanie ogromnych zbiorów dokumentów w celu wydobycia wieloetapowych, weryfikowalnych informacji przy użyciu frameworka wyszukiwania BrowseComp.

Zautomatyzowane projektowanie prezentacji

Tworzenie ustrukturyzowanych, zrównoważonych wizualnie slajdów z precyzyjnym układem i typografią na podstawie pojedynczych promptów.

Automatyzacja oparta na terminalu

Wykonywanie złożonych zadań administracji systemowej i DevOps bezpośrednio w piaskownicy terminala z dokładnością 41% w benchmarkach.

Mocne strony

Ograniczenia

Elitarna biegłość w kodowaniu: Obecnie lider wśród modeli open-weight z wynikiem 73,8% w SWE-bench, wyprzedzając wielu zamkniętych konkurentów.
Ekstremalne wymagania sprzętowe: Liczba 355B parameters sprawia, że lokalny hosting jest nieosiągalny dla indywidualnych programistów bez konfiguracji multi-GPU.
Ogromna liczba output tokens: Posiada limit 131 tys. tokens wyjściowych, co pozwala na generowanie potężnych, gotowych do produkcji baz kodu w jednej turze.
Rozbieżność między API a wersją Web: Istnieje zauważalna różnica w wydajności między błyskawicznymi odpowiedziami API a głębszym reasoningiem dostępnym w interfejsie webowym.
Natywny silnik reasoning: Zawiera funkcje „Deep Thinking”, które pozwalają na lepsze planowanie i redukcję błędów w długotrwałych zadaniach typu agentic.
Halucynacje czasowe: Użytkownicy zgłaszali sporadyczne nieścisłości dotyczące aktualnych dat i zdarzeń bezpośrednio po premierze modelu.
Bezkonkurencyjny stosunek kosztów do wydajności: Zapewnia inteligencję na poziomie frontier model za ułamek kosztów, zaczynając od zaledwie 0,60 USD za milion input tokens.
Wysoki latency trybu reasoning: Włączenie pełnego trybu Deep Thinking może znacznie wydłużyć czas odpowiedzi (latency) w przypadku złożonych, wieloetapowych promptów.

Szybki start API

zhipu/glm-4-7

Zobacz dokumentacje
zhipu SDK
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();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o GLM-4.7

Zobacz, co spolecznosc mysli o GLM-4.7

"GLM 4.7 ROZBIJA REKORDY OPEN SOURCE! ... osiągnął 42,8% w Humanity's Last Exam"
MindColliers
x/twitter
"GLM-4.7... uzyskuje 73,8% w SWE-Bench przy 0,6 USD/M tokens... Wyścig AI staje się prawdziwie wielobiegunowy."
MateusGalasso
x/twitter
"GLM 4.7 przynosi wyraźne korzyści... w wielojęzycznym agentic coding i zadaniach terminalowych"
Dear-Success-1441
reddit
"Ten model wymiata w wielu benchmarkach kodowania z 2025 roku"
cloris_rust
reddit
"GLM 4.7 wygrywa pod względem szybkości i stabilności, podczas gdy Minimax M2.1 dominuje w multi-agent coding"
JamMasterJulian
youtube
"Zhipu naprawdę pokazuje, co wagi open-weight potrafią zdziałać przeciwko wielkim laboratoriom z USA."
DevGuru
hackernews

Filmy o GLM-4.7

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o GLM-4.7

GLM 4.7 to model, który przynosi znaczące poprawy w jakości kodu, złożonym reasoningu i korzystaniu z narzędzi

Uzyskał 73,8% w zweryfikowanym SWE-bench, co jest absolutnie niesamowite jak na model open-source

Przewyższa nawet Claude Sonnet 4.5 i GPT 5.1 w benchmarkach użycia narzędzi

Podejście Mixture-of-Experts jest tu bardzo dopracowane, co prowadzi do wyższej wydajności pomimo rozmiaru

To w zasadzie pierwszy model open-weight stanowiący realną alternatywę dla Claude 3.5 w zaawansowanym kodowaniu

To zdecydowanie najlepszy model otwarty do tej pory

Tworzy czystsze, nowocześniejsze strony internetowe i generuje lepiej wyglądające slajdy

Wykonuje reasoning, ale ślady myślenia nie są dostępne w API planowania kodu

Wyniki vibe coding są bliskie ideału, nawet przy złożonych animacjach Tailwind

200k context radzi sobie z długimi repozytoriami przy minimalnej utracie danych w porównaniu do poprzednich wersji GLM

Ważną aktualizacją jest myślenie przed działaniem, co pomaga modelowi niezawodnie obsługiwać złożone zadania

Warto podkreślić vibe coding, gdzie GLM 4.7 poprawia jakość UI

Ceny API mają wynosić około 3 USD, co czyni go bardzo opłacalną opcją

Wydajność multimodal pozwala na konwersję projektów Figma na kod z wysoką dokładnością

Lokalne wdrożenie jest możliwe, jeśli masz potężną stację roboczą, ale API jest niezwykle szybkie

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow
Obejrzyj demo

Profesjonalne wskazowki

Eksperckie wskazowki, ktore pomoga Ci wyciagnac maksimum z tego modelu i osiagnac lepsze wyniki.

Włącz Deep Thinking

W przypadku złożonych zadań logicznych, wyraźnie aktywuj tryb thinking poprzez parameters API, aby umożliwić wieloetapowe planowanie.

Wykorzystaj zachowany reasoning

Utrzymuj długą historię konwersacji, aby wykorzystać zdolność modelu do zachowywania śladów reasoningu w wielu turach.

Lokalna kwantyzacja

Użyj wersji GGUF 2-bit lub 4-bit zoptymalizowanych przez Unsloth, aby uruchomić ten model o wysokiej liczbie parameters na sprzęcie klasy konsumenckiej.

Wstrzykiwanie daty

Ręcznie dołącz aktualną datę w system prompt, aby uniknąć halucynacji czasowych i poprawić dokładność harmonogramowania.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

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.

Powiazane AI Models

anthropic

Claude 3.7 Sonnet

anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
xai

Grok-3

xai

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

128K context
$3.00/$15.00/1M
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
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
openai

GPT-5.1

openai

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.5

anthropic

Anthropic's Claude Sonnet 4.5 delivers world-leading coding (77.2% SWE-bench) and a 200K context window, optimized for the next generation of autonomous agents.

200K context
$3.00/$15.00/1M
google

Gemini 3 Flash

google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
google

Gemini 3 Pro

google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M

Czesto zadawane pytania

Znajdz odpowiedzi na czeste pytania dotyczace tego modelu