zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 de la Zhipu AI este un model flagship 358B MoE cu o context window de 200K, performanță de elită de 73,8% în SWE-bench și Deep Thinking nativ pentru...

zhipu logozhipuGLM22 decembrie 2025
Context
200Ktokeni
Output maxim
131Ktokeni
Pret input
$0.60/ 1M
Pret output
$2.20/ 1M
Modalitate:TextImage
Capabilitati:ViziuneUnelteStreamingRationament
Benchmark-uri
GPQA
85.7%
GPQA: Intrebari stiintifice nivel postuniversitar. Benchmark riguros cu 448 intrebari din biologie, fizica si chimie. Expertii PhD obtin doar 65-74% acuratete. GLM-4.7 a obtinut 85.7% la acest benchmark.
HLE
42.8%
HLE: Rationament nivel expert. Testeaza capacitatea modelului de a demonstra rationament la nivel de expert in domenii specializate. GLM-4.7 a obtinut 42.8% la acest benchmark.
MMLU
90.1%
MMLU: Intelegere lingvistica multitasking masiva. Benchmark cuprinzator cu 16.000 intrebari din 57 materii academice. GLM-4.7 a obtinut 90.1% la acest benchmark.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMLU cu 12.032 intrebari si format mai dificil cu 10 optiuni. GLM-4.7 a obtinut 84.3% la acest benchmark.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Benchmark acuratete factuala. Testeaza capacitatea modelului de a oferi raspunsuri precise si factuale. GLM-4.7 a obtinut 46% la acest benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Evaluare urmarire instructiuni. Masoara cat de bine urmeaza un model instructiuni si constrangeri specifice. GLM-4.7 a obtinut 88% la acest benchmark.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Examen invitational matematica american. Probleme matematice nivel competitie din prestigiosul examen AIME. GLM-4.7 a obtinut 95.7% la acest benchmark.
MATH
92%
MATH: Rezolvare probleme matematice. Benchmark matematic cuprinzator care testeaza rezolvarea problemelor in algebra, geometrie, calcul. GLM-4.7 a obtinut 92% la acest benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematica scoala primara 8K. 8.500 probleme matematice cu enunt nivel scoala primara. GLM-4.7 a obtinut 98% la acest benchmark.
MGSM
94%
MGSM: Matematica scoala primara multilingva. Benchmark GSM8k tradus in 10 limbi. GLM-4.7 a obtinut 94% la acest benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Rationament vizual matematic. Testeaza capacitatea de a rezolva probleme matematice cu elemente vizuale. GLM-4.7 a obtinut 74% la acest benchmark.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Benchmark inginerie software. Modelele AI incearca sa rezolve probleme reale GitHub in proiecte Python. GLM-4.7 a obtinut 73.8% la acest benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Probleme programare Python. 164 probleme de programare unde modelele trebuie sa genereze implementari corecte de functii Python. GLM-4.7 a obtinut 94.2% la acest benchmark.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Benchmark codare live. Testeaza abilitatile de codare pe provocari de programare reale actualizate continuu. GLM-4.7 a obtinut 84.9% la acest benchmark.
MMMU
74.2%
MMMU: Intelegere multimodala. Benchmark intelegere multimodala din 30 materii universitare. GLM-4.7 a obtinut 74.2% la acest benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMMU cu intrebari mai provocatoare. GLM-4.7 a obtinut 58% la acest benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Intrebari si raspunsuri grafice. Testeaza capacitatea de a intelege si analiza informatii din grafice si diagrame. GLM-4.7 a obtinut 86% la acest benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Intrebari vizuale documente. Testeaza capacitatea de a extrage informatii din imagini de documente. GLM-4.7 a obtinut 93% la acest benchmark.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Sarcini terminal/CLI. Testeaza capacitatea de a efectua operatii linie de comanda. GLM-4.7 a obtinut 41% la acest benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstractizare si rationament. Testeaza inteligenta fluida prin puzzle-uri noi de recunoastere a tiparelor. GLM-4.7 a obtinut 12% la acest benchmark.

Despre GLM-4.7

Afla despre capabilitatile lui GLM-4.7, caracteristici si cum te poate ajuta sa obtii rezultate mai bune.

Prezentare generală a modelului

GLM-4.7 este un model mare de limbaj (LLM) flagship dezvoltat de Zhipu AI. Acesta utilizează o arhitectură Mixture-of-Experts (MoE) cu 358 de miliarde de parametri totali. Modelul este conceput special pentru a gestiona sarcini agentic complexe și reasoning cu context lung prin capacitățile sale unice de Preserved Thinking și Interleaved Thinking. Aceste funcții permit modelului să mențină o logică stabilă și stări intermediare de reasoning pe parcursul sesiunilor multi-turn, abordând degradarea contextului comună în fluxurile de lucru autonome.

Performanță și Arhitectură

Modelul oferă o context window extensivă de 200.000 de tokens, combinată cu o capacitate masivă de output de 131.072 de tokens. Acest lucru îl face potrivit pentru generarea unor aplicații întregi sau pentru analizarea documentației extinse într-o singură trecere. Lansat sub licența MIT ca model open-weight, acesta oferă coding și reasoning de înaltă performanță la o fracțiune din costul alternativelor proprietare.

Integrare și Utilizare

Este complet compatibil cu formatul OpenAI API, simplificând integrarea în ecosistemele software existente. Dezvoltatorii îl folosesc pentru sarcini critice de inginerie software, unde atinge un scor de 73,8% în SWE-bench Verified. Capacitatea sa de a procesa și analiza volume mari de documentație tehnică între engleză și chineză, cu nuanțe lingvistice la nivel nativ, îl face un instrument versatil pentru echipele de dezvoltare internaționale.

GLM-4.7

Cazuri de utilizare pentru GLM-4.7

Descopera diferitele moduri in care poti folosi GLM-4.7 pentru a obtine rezultate excelente.

Inginerie Software Autonomă

Utilizarea capacității de 73,8% în SWE-bench pentru a depana, refactoriza și implementa autonom funcționalități noi în repository-uri complexe.

Sinteza documentelor de mare capacitate

Utilizarea limitei de output de 131k pentru a genera manuale tehnice cuprinzătoare sau capitole întregi de cărți din seturi mari de date.

Fluxuri de lucru agentic pe termen lung

Implementarea de agenți care folosesc Preserved Thinking pentru a menține consistența și logica pe parcursul a sute de sarcini secvențiale, fără a pierde contextul.

Business Intelligence bilingv

Procesarea și analizarea unor volume mari de documentație tehnică între engleză și chineză, cu nuanțe lingvistice la nivel nativ.

Generare automată de cod UI/UX

Generarea de arhitecturi front-end React sau Next.js complete, cu animații avansate și stilizare pregătită pentru producție, dintr-o singură execuție.

Rezolvare matematică la nivel de competiție

Rezolvarea problemelor matematice complexe de nivel olimpiadă și a puzzle-urilor de logică simbolică folosind modul dedicat de reasoning intensiv.

Puncte forte

Limitari

Performanță de elită în coding: Obține 73,8% în SWE-bench Verified, depășind aproape toate modelele open-source și egalând API-urile proprietare de top.
Modalitate exclusiv text: Spre deosebire de Gemini sau GPT-4o, GLM-4.7 nu dispune de procesare nativă de viziune sau audio, necesitând modele externe pentru sarcini multimodal.
Plafon de output masiv: Limita de output de 131.072 tokens este una dintre cele mai mari din industrie, permițând generarea unor aplicații întregi într-o singură interacțiune.
Cerințe locale masive: La 358B parameters, rularea modelului local necesită hardware semnificativ (aprox. 710GB VRAM), făcându-l inaccesibil pentru GPU-urile de consum.
Arhitectură axată pe agenți: Dispune de Preserved Thinking pentru a menține consistența logică pe termen lung, rezolvând problema degradării contextului în agenții autonomi.
Vârfuri ocazionale de latență: Utilizatorii planului personal de API raportează încetiniri periodice în orele de vârf comparativ cu infrastructura furnizorilor mai mari.
Valoare economică ridicată: Oferă inteligență la nivel de frontieră la un cost de aproximativ 4 până la 7 ori mai mic decât competitorii occidentali precum OpenAI sau Anthropic.
Particularități în respectarea instrucțiunilor: Deși este puternic în reasoning, modelul ignoră uneori anumite constrângeri privind structura fișierelor în sesiuni de coding extrem de complexe.

Start rapid API

zai/glm-4.7

Vezi documentatia
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();

Instaleaza SDK-ul si incepe sa faci apeluri API in cateva minute.

Ce spun oamenii despre GLM-4.7

Vezi ce crede comunitatea despre GLM-4.7

GLM-4.7 gestionează baze de cod mari în mod fiabil cu contextul său de 128k. A fost surprinzător de util pentru sarcinile sub-agent pentru a economisi costurile principale de API.
IulianHI
reddit
Modelul Zhipu AI GLM-4.7 se potrivește cu modelele frontier proprietare precum GPT-5.1 High în coding. Funcția Preserved Thinking este un mare câștig pentru agenții autonomi.
Etienne Noumen
youtube
GLM-4.7 continuă să fie cel mai inteligent model cu open weights în Intelligence Index v4.0, plasându-se înaintea lui DeepSeek V3.2.
Artificial Analysis
twitter
Modelele chinezești recuperează rapid decalajul în utilitatea de coding. Acest scor de 73% SWE-bench nu este de ignorat pentru o lansare open weight.
Epoch AI
hackernews
Viteza de reasoning este destul de decentă pentru un model de această dimensiune. Gestionează logica complexă mult mai bine decât iterațiile anterioare.
Bijan Bowen
youtube
GLM-4.7 ocupă locul 6 în AI Index, depășind Kimi K2. Descoperiți de ce acest model de 2 $ înlocuiește GPT-5.2 în fluxurile de lucru de coding.
TowardsAI
twitter

Videoclipuri despre GLM-4.7

Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre GLM-4.7

Lungimea contextului aici este de 200k, iar numărul maxim de output tokens este de 128k, ceea ce este destul de impresionant.

Ei bine, asta este cu adevărat impresionant. Niciunul nu a inclus o funcție specială cu acest nivel de complexitate.

Viteza de reasoning este destul de decentă pentru un model de această dimensiune.

Gestionează logica complexă mult mai bine decât iterațiile anterioare.

Acest model reprezintă un pas semnificativ în ceea ce privește coerența logică.

Modelul GLM a implementat de fapt o arhitectură mai bună plasând toate datele mock într-un singur fișier.

Acesta este cu siguranță un salt uriaș. Acele benchmark-uri sunt justificate de testele pe care le-am făcut.

A înțeles contextul întregului proiect fără a fi nevoie să-i reamintesc.

Capacitatea de coding este, probabil, la același nivel cu cele mai bune modele de pe piață.

Obțineți reasoning de înaltă calitate la o fracțiune din cost.

A obținut un scor de 73,8 procente pe Swaybench verified, ceea ce este absolut incredibil pentru un model open-source.

Poți vedea efectiv că funcționează. În timp ce generația Gemini 3 Pro nu funcționează deloc.

Viteza de generare pentru acest nivel de inteligență este remarcabilă.

Este clar conceput pentru dezvoltatorii care au nevoie de cod de încredere.

Zhipu AI s-a autodepășit cu tuning-ul arhitecturii MoE aici.

Mai mult decat prompturi

Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI

Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.

Agenti AI
Automatizare web
Fluxuri inteligente

Sfaturi Pro pentru GLM-4.7

Sfaturi de expert care te ajuta sa obtii maximul din GLM-4.7 si sa obtii rezultate mai bune.

Activați Thinking Mode pentru logică

Setați parametrul thinking pe enabled pentru sarcini de coding sau matematică, pentru a utiliza urmele de reasoning intern ale modelului și a îmbunătăți precizia.

Folosiți SDK-uri compatibile cu OpenAI

Integrați GLM-4.7 în fluxurile de lucru existente folosind SDK-ul OpenAI și schimbând URL-ul de bază cu endpoint-ul Z.ai.

Maximizați output-ul de 131K

Când generați conținut de mare anvergură, oferiți mai întâi o schiță detaliată pentru a ajuta modelul să mențină coerența structurală pe limita masivă de tokens.

Optimizați System Prompts pentru agenți

Definiți cerințele Preserved Thinking în mesajul de sistem pentru a vă asigura că modelul refolosește stările de reasoning în sesiuni multi-turn.

Testimoniale

Ce spun utilizatorii nostri

Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru

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.

Similar 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

Intrebari frecvente despre GLM-4.7

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre GLM-4.7