GLM-4.7
O GLM-4.7 da Zhipu AI é um model MoE flagship de 358B com um context window de 200K, desempenho de elite de 73.8% no SWE-bench e Deep Thinking nativo para...
zhipuGLM22 de dezembro de 2025Sobre GLM-4.7
Aprenda sobre as capacidades do GLM-4.7, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.
Visão Geral do Model
GLM-4.7 é um flagship large language model desenvolvido pela Zhipu AI. Ele utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 358 bilhões de parameters totais. O model é projetado especificamente para lidar com tarefas agentic complexas e reasoning de longo contexto através de suas capacidades exclusivas de Preserved Thinking e Interleaved Thinking. Esses recursos permitem que o model mantenha uma lógica estável e estados intermediários de reasoning ao longo de sessões de múltiplos turnos, resolvendo a degradação de contexto comum em fluxos de trabalho autônomos.
Desempenho e Arquitetura
O model oferece um context window de 200.000 tokens combinado com uma capacidade de output massiva de 131.072 tokens. Isso o torna adequado para gerar aplicações inteiras ou analisar documentação extensa em uma única passagem. Lançado sob a licença MIT como um model de open-weights, ele oferece codificação e reasoning de alto desempenho a uma fração do custo de alternativas proprietárias.
Integração e Uso
Ele é totalmente compatível com o formato da OpenAI API, simplificando a integração em ecossistemas de software existentes. Desenvolvedores o utilizam para tarefas de engenharia de software de alto risco, onde alcança uma pontuação de 73,8% no SWE-bench Verified. Sua capacidade de processar e analisar grandes volumes de documentação técnica entre inglês e chinês com nuances linguísticas de nível nativo o torna uma ferramenta versátil para equipes de desenvolvimento internacionais.
Casos de Uso para GLM-4.7
Descubra as diferentes maneiras de usar GLM-4.7 para obter otimos resultados.
Engenharia de Software Autônoma
Utilizando a capacidade de 73,8% no SWE-bench para depurar, refatorar e implementar novos recursos autonomamente em repositórios complexos.
Síntese de Documentos de Alta Capacidade
Aproveitando o limite de output de 131k para gerar manuais técnicos abrangentes ou capítulos inteiros de livros a partir de grandes datasets.
Fluxos de Trabalho Agentic de Longo Horizonte
Implantando agents que usam Preserved Thinking para manter consistência e lógica ao longo de centenas de tarefas sequenciais sem perder o contexto.
Inteligência de Negócios Bilíngue
Processando e analisando grandes volumes de documentação técnica entre inglês e chinês com nuances linguísticas de nível nativo.
Geração Automatizada de Código UI/UX
Gerando arquiteturas front-end completas em React ou Next.js com animações avançadas e estilo pronto para produção em uma única execução.
Resolução Matemática de Nível Competitivo
Resolvendo problemas matemáticos complexos de nível de Olimpíada e quebra-cabeças de lógica simbólica usando o modo de reasoning dedicado.
Pontos Fortes
Limitacoes
Inicio Rapido da 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();Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.
O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre GLM-4.7
Veja o que a comunidade pensa sobre GLM-4.7
“O GLM-4.7 lida com bases de código grandes de forma confiável com seu contexto de 128k. Tem sido surpreendentemente útil para tarefas de sub-agents para economizar nos custos da API principal.”
“O GLM-4.7 da Zhipu AI se iguala a frontier models proprietários como o GPT-5.1 High em codificação. O recurso de Preserved Thinking é uma grande vitória para agents autônomos.”
“O GLM-4.7 continua sendo o open-weights model mais inteligente no Intelligence Index v4.0, ficando à frente do DeepSeek V3.2.”
“Os models chineses estão reduzindo a diferença rapidamente em utilidade de codificação. Essa pontuação de 73% no SWE-bench não é brincadeira para um lançamento open-weights.”
“A velocidade de reasoning é realmente decente para um model deste tamanho. Ele lida com a lógica complexa muito melhor do que as iterações anteriores.”
“O GLM-4.7 alcança o 6º lugar no AI Index, superando o Kimi K2. Descubra por que este model de US$ 2 está substituindo o GPT-5.2 em fluxos de trabalho de codificação.”
Videos Sobre GLM-4.7
Assista tutoriais, analises e discussoes sobre GLM-4.7
“O comprimento do context window aqui é de 200k e o maximum output tokens é de 128k, o que é bastante robusto na verdade.”
“O recurso especial implementado no sistema operacional do navegador com interatividade habilitada por voz me surpreendeu muito.”
“No geral, este é um model muito forte, e eu sei que muita gente gosta de usar o plano de codificação como um substituto ou pelo menos uma variação muito mais barata de algum outro model fechado state-of-the-art. Então, no geral, eu acho que vocês vão”
“Ele pontuou 73,8% no SWE-bench verified, o que é absolutamente incrível para um model open-source.”
“Este model é na verdade de quatro a sete vezes mais barato do que a maioria dos modelos proprietários.”
“Em benchmarks de tool use, ele supera até mesmo o Claude Sonnet 4.5 e o GPT 5.1.”
“Parece meio que um Opus da marca genérica. Por mais bobo que pareça, é bom o suficiente para realizar trabalho real.”
“Cerca de 2/3 do tamanho. O GLM 4.7 é um MoE de 32B ativados por RAM durante sua computação. Enquanto o MiniMax ativa apenas 10B, o que ajuda a rodar mais rápido.”
“no meu MacBook. Ele está compactado para cerca de 78 gigas, o que no meu MacBook de 128 gigas com memória unificada cabe”
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Dicas Profissionais para GLM-4.7
Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo GLM-4.7 e obter melhores resultados.
Ative o Thinking Mode para Lógica
Defina o parâmetro thinking como habilitado para tarefas de codificação ou matemática para utilizar os rastros de reasoning internos do model e melhorar a precisão.
Use SDKs compatíveis com OpenAI
Integre o GLM-4.7 em fluxos de trabalho existentes usando o OpenAI SDK e alterando a base URL para o endpoint da Z.ai.
Maximize o output de 131K
Ao gerar conteúdo longo, forneça um esboço detalhado primeiro para ajudar o model a manter a coerência estrutural dentro do limite massivo de tokens.
Otimize System Prompts para Agents
Defina os requisitos de Preserved Thinking na mensagem do sistema para garantir que o model reutilize estados de reasoning em sessões de múltiplos turnos.
Depoimentos
O Que Nossos Usuarios Dizem
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Marketing Director, GrowthMetrics
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Perguntas Frequentes Sobre GLM-4.7
Encontre respostas para perguntas comuns sobre GLM-4.7