zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 nga Zhipu AI është një flagship model 358B MoE që përmban një context window 200K, performancë elite 73.8% SWE-bench dhe native Deep Thinking për...

zhipu logozhipuGLM22 Dhjetor, 2025
Konteksti
200Ktokena
Output maksimal
131Ktokena
Cmimi i inputit
$0.60/ 1M
Cmimi i outputit
$2.20/ 1M
Modaliteti:TextImage
Aftesite:VizioniMjetetStreamingArsyetimi
Benchmarket
GPQA
85.7%
GPQA: Pyetje shkence niveli pasuniversitar. Benchmark rigoroz me 448 pyetje nga biologjia, fizika dhe kimia. Ekspertet PhD arrijne vetem 65-74% saktesi. GLM-4.7 mori 85.7% ne kete benchmark.
HLE
42.8%
HLE: Arsyetim niveli ekspert. Teston aftesine e modelit per te demonstruar arsyetim niveli ekspert ne fusha te specializuara. GLM-4.7 mori 42.8% ne kete benchmark.
MMLU
90.1%
MMLU: Kuptim masiv gjuhor multitask. Benchmark gjitheperfshires me 16,000 pyetje ne 57 lende akademike. GLM-4.7 mori 90.1% ne kete benchmark.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMLU me 12,032 pyetje dhe format me te veshtire me 10 opsione. GLM-4.7 mori 84.3% ne kete benchmark.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Benchmark saktesie faktike. Teston aftesine e modelit per te dhene pergjigje te sakta, faktike. GLM-4.7 mori 46% ne kete benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Vleresim i ndjekjes se udhezimeve. Mat sa mire modeli ndjek udhezime dhe kufizime specifike. GLM-4.7 mori 88% ne kete benchmark.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Provimi Amerikan i Matematikes me Ftese. Probleme matematike niveli konkursi nga provimi prestigjioz AIME. GLM-4.7 mori 95.7% ne kete benchmark.
MATH
92%
MATH: Zgjidhje problemesh matematike. Benchmark gjitheperfshires matematike qe teston zgjidhjen e problemeve ne algebre, gjeometri, kalkulus. GLM-4.7 mori 92% ne kete benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematike shkolle fillore 8K. 8,500 probleme matematike me fjale niveli shkolle fillore. GLM-4.7 mori 98% ne kete benchmark.
MGSM
94%
MGSM: Matematike shkolle fillore shumegjuheshe. Benchmarku GSM8k i perkthyer ne 10 gjuhe. GLM-4.7 mori 94% ne kete benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Arsyetim vizual matematik. Teston aftesine per te zgjidhur probleme matematike me elemente vizuale. GLM-4.7 mori 74% ne kete benchmark.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Benchmark inxhinieri software. Modelet AI perpiqen te zgjidhin probleme reale GitHub ne projekte Python. GLM-4.7 mori 73.8% ne kete benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Probleme programimi Python. 164 probleme programimi ku modelet duhet te gjenerojne implementime te sakta funksionesh Python. GLM-4.7 mori 94.2% ne kete benchmark.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Benchmark kodimi live. Teston aftesite e kodimit ne sfida programimi te botes reale qe perditsohen vazhdimisht. GLM-4.7 mori 84.9% ne kete benchmark.
MMMU
74.2%
MMMU: Kuptim multimodal. Benchmark kuptimi multimodal nga 30 lende universitare. GLM-4.7 mori 74.2% ne kete benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMMU me pyetje me sfiduese. GLM-4.7 mori 58% ne kete benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Pyetje dhe pergjigje grafiku. Teston aftesine per te kuptuar dhe analizuar informacion nga grafiqet dhe diagramet. GLM-4.7 mori 86% ne kete benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Pyetje vizuale dokumentesh. Teston aftesine per te nxjerre informacion nga imazhet e dokumenteve. GLM-4.7 mori 93% ne kete benchmark.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Detyra terminal/CLI. Teston aftesine per te kryer operacione te linjes se komandes. GLM-4.7 mori 41% ne kete benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraksion dhe arsyetim. Teston inteligjencen e lengeshem permes puzzleve te reja te njohjes se modeleve. GLM-4.7 mori 12% ne kete benchmark.

Rreth GLM-4.7

Meso per aftesite e GLM-4.7, vecorite dhe si mund te te ndihmoje te arrish rezultate me te mira.

Përmbledhje e Modelit

GLM-4.7 është një flagship large language model i zhvilluar nga Zhipu AI. Ai përdor një arkitekturë Mixture-of-Experts (MoE) me 358 miliardë parameters në total. Modeli është dizajnuar posaçërisht për të përballuar detyra komplekse agentic dhe arsyetim me context të gjatë përmes aftësive të tij unike Preserved Thinking dhe Interleaved Thinking. Këto veçori i lejojnë modelit të ruajë logjikë të qëndrueshme dhe gjendje të ndërmjetme arsyetimi gjatë sesioneve me shumë kthesa, duke adresuar rënien e context-it të zakonshme në workflow-et autonome.

Performanca dhe Arkitektura

Modeli ofron një context window 200,000-token të gjerë të kombinuar me një kapacitet masiv outputi prej 131,072-token. Kjo e bën atë të përshtatshëm për gjenerimin e aplikacioneve të tëra ose analizimin e dokumentacionit të gjerë në një kalim të vetëm. I lëshuar nën licencën MIT si një model me open-weight, ai ofron kodim dhe arsyetim me performancë të lartë me një fraksion të kostos së alternativave pronësore.

Integrimi dhe Përdorimi

Është plotësisht i pajtueshëm me formatin OpenAI API, duke thjeshtuar integrimin në ekosistemet ekzistuese të softuerit. Zhvilluesit e përdorin atë për detyra kritike të inxhinierisë së softuerit, ku arrin një rezultat 73.8% në SWE-bench Verified. Aftësia e tij për të përpunuar dhe analizuar vëllime të larta të dokumentacionit teknik midis anglishtes dhe kinezishtes me nuanca gjuhësore të nivelit vendas e bën atë një mjet të gjithanshëm për ekipet ndërkombëtare të zhvillimit.

GLM-4.7

Rastet e perdorimit per GLM-4.7

Zbulo menyrat e ndryshme per te perdorur GLM-4.7 per te arritur rezultate te shkelvqyera.

Inxhinieri Autonome e Softuerit

Përdorimi i aftësisë 73.8% SWE-bench për të debuguar, refakturuar dhe implementuar në mënyrë autonome veçori të reja nëpër repository komplekse.

Sinteza e Dokumenteve me Kapacitet të Lartë

Shfrytëzimi i limitit të outputit 131k për të gjeneruar manuale teknike gjithëpërfshirëse ose kapituj të tërë librash nga datasete të mëdha.

Workflow-e Agentic me Horizon të Gjatë

Vendosja e agent-ëve që përdorin Preserved Thinking për të ruajtur konsistencën dhe logjikën gjatë qindra detyrave sekuenciale pa humbur context.

Inteligjencë Biznesi Dygjuhëshe

Përpunimi dhe analizimi i vëllimeve të mëdha të dokumentacionit teknik midis anglishtes dhe kinezishtes me nuanca gjuhësore të nivelit vendas.

Gjenerimi i Automatizuar i Kodit UI/UX

Gjenerimi i arkitekturave të plota front-end React ose Next.js me animacione të avancuara dhe stilim të gatshëm për prodhim në një goditje të vetme.

Zgjidhja Matematikore e Nivelit të Konkurrencës

Zgjidhja e problemeve komplekse matematikore të nivelit të olimpiadës dhe enigmave të logjikës simbolike duke përdorur thinking mode-in e dedikuar për arsyetim të rëndë.

Pikat e forta

Kufizimet

Performancë Elite në Kodim: Shënon 73.8% në SWE-bench Verified, duke tejkaluar pothuajse çdo model open-source dhe duke u barazuar me API-të më të mira pronësore.
Modalitet Vetëm me Tekst: Ndryshe nga Gemini ose GPT-4o, GLM-4.7 i mungon përpunimi native i vizionit ose audios, duke kërkuar modele të jashtme për detyra multimodal.
Tavan Masiv i Outputit: Limiti i outputit prej 131,072-token është një nga më të lartët në industri, duke mundësuar gjenerimin e aplikacioneve të tëra në një kthesë.
Kërkesa Masive Lokale: Me 358B parameters, ekzekutimi i modelit lokalisht kërkon hardware të konsiderueshëm (përafërsisht 710GB VRAM), duke e bërë të paarritshëm për GPU-të konsumatore.
Arkitekturë e Përqendruar te Agent-ët: Përmban Preserved Thinking për të ruajtur konsistencën logjike gjatë detyrave me horizon të gjatë, duke zgjidhur rënien e context-it në agent-ët autonomë.
Pikë të Rastësishme të Latency: Përdoruesit në nivelin personal API raportojnë ngadalësime periodike gjatë orëve të pikut krahasuar me infrastrukturën e ofruesve më të mëdhenj.
Vlerë e Lartë Ekonomike: Ofron inteligjencë të nivelit frontier me një kosto afërsisht 4 deri në 7 herë më të ulët se konkurrentët perëndimorë si OpenAI ose Anthropic.
Çrregullime në Ndiqjen e Udhëzimeve: Edhe pse është i fortë në arsyetim, modeli ndonjëherë injoron kufizime specifike të strukturës së skedarëve në sesione kodimi shumë komplekse.

Fillim i shpejte API

zai/glm-4.7

Shiko dokumentacionin
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();

Instalo SDK-ne dhe fillo te besh thirrje API brenda minutash.

Cfare thone njerezit per GLM-4.7

Shiko se cfare mendon komuniteti per GLM-4.7

GLM-4.7 përballon baza të mëdha kodi në mënyrë të besueshme me context-in e tij 128k. Ka qenë çuditërisht i dobishëm për detyrat subagent për të kursyer në kostot e primary API.
IulianHI
reddit
GLM-4.7 i Zhipu AI përputhet me modelet frontier pronësore si GPT-5.1 High në kodim. Veçoria Preserved Thinking është një fitore e madhe për agent-ët autonomë.
Etienne Noumen
youtube
GLM-4.7 vazhdon të jetë modeli më inteligjent me open weights në Intelligence Index v4.0, duke u vendosur përpara DeepSeek V3.2.
Artificial Analysis
twitter
Modelet kineze po mbyllin hendekun shpejt në dobinë e kodimit. Ky rezultat 73% SWE-bench nuk është shaka për një publikim me open weight.
Epoch AI
hackernews
Shpejtësia e arsyetimit është mjaft e mirë për një model të kësaj madhësie. Ai përballon logjikën komplekse shumë më mirë se iteracionet e mëparshme.
Bijan Bowen
youtube
GLM-4.7 zë vendin #6 në AI Index, duke tejkaluar Kimi K2. Zbuloni pse ky model $2 po zëvendëson GPT-5.2 në workflow-et e kodimit.
TowardsAI
twitter

Video rreth GLM-4.7

Shiko tutoriale, rishikime dhe diskutime rreth GLM-4.7

Gjatësia e context këtu është 200k dhe token-et maksimale të outputit janë 128k, çka është mjaft mbresëlënëse.

Mirë, kjo është vërtet mbresëlënëse. Asnjëri prej tyre nuk vendosi një veçori speciale me atë nivel kompleksiteti.

Shpejtësia e arsyetimit është mjaft e mirë për një model të kësaj madhësie.

Ai përballon logjikën komplekse shumë më mirë se iteracionet e mëparshme.

Ky model është një hap i rëndësishëm përpara sa i përket konsistencës logjike.

Modeli GLM në të vërtetë implementoi një arkitekturë më të mirë duke vendosur të gjitha të dhënat mock në një skedar.

Ky është padyshim një hap gjigant. Ato benchmark-e janë të justifikuara nga testimi që kam bërë.

Ai e kuptoi context-in e të gjithë projektit pa pasur nevojë t'ia kujtoja.

Aftësia e kodimit është ndoshta në të njëjtin nivel me modelet më të mira atje.

Po merrni arsyetim të nivelit të lartë me një fraksion të kostos.

Ai shënoi 73.8 përqind në Swaybench verified, çka është absolutisht e pabesueshme për një model open-source.

Ju mund të shihni vërtet se funksionon. Ndërsa gjenerimi i Gemini 3 Pro nuk funksionon aspak.

Shpejtësia e gjenerimit për këtë nivel inteligjence është e jashtëzakonshme.

Është qartazi i dizajnuar për zhvilluesit që kanë nevojë për output kodi të besueshëm.

Zhipu AI vërtet e ka tejkaluar veten me hangimin e arkitekturës MoE këtu.

Me shume se vetem prompte

Superkariko workflow-n tend me automatizimin AI

Automatio kombinon fuqine e agjenteve AI, automatizimin e web-it dhe integrimet inteligjente per te te ndihmuar te arrish me shume ne me pak kohe.

Agjentet AI
Automatizimi i web-it
Workflow-e inteligjente

Keshilla Pro per GLM-4.7

Keshilla ekspertesh per te te ndihmuar te marrresh maksimumin nga GLM-4.7 dhe te arrish rezultate me te mira.

Aktivizo Thinking Mode për logjikë

Vendos parametrin e thinking në enabled për detyra kodimi ose matematike për të përdorur gjurmët e brendshme të arsyetimit të modelit dhe për të përmirësuar saktësinë.

Përdor SDK të pajtueshme me OpenAI

Integro GLM-4.7 në workflow-et ekzistuese duke përdorur OpenAI SDK dhe duke ndryshuar bazën URL në endpoint-in e Z.ai.

Maksimizo outputin 131K

Kur gjeneroni përmbajtje të gjatë, jepni një skicë të detajuar fillimisht për ta ndihmuar modelin të ruajë koherencën strukturore mbi limitin masiv të token.

Optimizoni prompt-et e sistemit për agent-ët

Përcaktoni kërkesat e Preserved Thinking në mesazhin e sistemit për t'u siguruar që modeli ripërdor gjendjet e arsyetimit gjatë sesioneve me shumë kthesa.

Deshmi

Cfare thone perdoruesit tane

Bashkohu me mijera perdorues te kenaqur qe kane transformuar workflow-n e tyre

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.

Te lidhura 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

Pyetjet e bera shpesh rreth GLM-4.7

Gjej pergjigje per pyetjet e zakonshme rreth GLM-4.7