zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 kompanije Zhipu AI je flagship 358B MoE model koji sadrži 200K context window, vrhunske performanse od 73,8% na SWE-bench-u i native Deep Thinking za...

zhipu logozhipuGLM22. decembar 2025.
Контекст
200Kтокена
Макс. излаз
131Kтокена
Улазна цена
$0.60/ 1M
Излазна цена
$2.20/ 1M
Модалитет:TextImage
Могућности:ВидАлатиСтримингЗакључивање
Бенчмаркови
GPQA
85.7%
GPQA: Научна питања на нивоу докторантуре. Ригорозан бенчмарк са 448 питања вишеструког избора из биологије, физике и хемије које су креирали стручњаци. Докторанти постижу само 65-74% тачности, док нестручњаци постижу само 34% чак и са неограниченим приступом интернету (отуда назив 'отпоран на Google'). GLM-4.7 је постигао 85.7% на овом бенчмарку.
HLE
42.8%
HLE: Резоновање високог нивоа експертизе. Тестира способност модела да демонстрира резоновање на нивоу експерта у специјализованим доменима. Процењује дубоко разумевање сложених тема које захтевају знање на професионалном нивоу. GLM-4.7 је постигао 42.8% на овом бенчмарку.
MMLU
90.1%
MMLU: Масовно вишезадатко језичко разумевање. Свеобухватан бенчмарк са 16.000 питања вишеструког избора из 57 академских предмета укључујући математику, филозофију, право и медицину. Тестира широко знање и способности резоновања. GLM-4.7 је постигао 90.1% на овом бенчмарку.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU професионална верзија. Побољшана верзија MMLU са 12.032 питања користећи тежи формат са 10 опција. Покрива математику, физику, хемију, право, инжењерство, економију, здравство, психологију, бизнис, биологију, филозофију и информатику. GLM-4.7 је постигао 84.3% на овом бенчмарку.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Бенчмарк чињеничне тачности. Тестира способност модела да пружи тачне, чињеничне одговоре на директна питања. Мери поузданост и смањује халуцинације у задацима проналажења знања. GLM-4.7 је постигао 46% на овом бенчмарку.
IFEval
88%
IFEval: Евалуација праћења инструкција. Мери колико добро модел следи специфичне инструкције и ограничења. Тестира способност придржавања правила форматирања, ограничења дужине и других експлицитних захтева. GLM-4.7 је постигао 88% на овом бенчмарку.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Амерички позивни математички испит. Математички проблеми такмичарског нивоа са престижног AIME испита дизајнираног за талентоване средњошколце. Тестира напредно математичко решавање проблема које захтева апстрактно резоновање, а не само препознавање образаца. GLM-4.7 је постигао 95.7% на овом бенчмарку.
MATH
92%
MATH: Решавање математичких проблема. Свеобухватан математички бенчмарк који тестира решавање проблема из алгебре, геометрије, рачуна и других математичких домена. Захтева резоновање у више корака и формално математичко знање. GLM-4.7 је постигао 92% на овом бенчмарку.
GSM8k
98%
GSM8k: Математика основне школе 8K. 8.500 математичких задатака нивоа основне школе који захтевају резоновање у више корака. Тестира основну аритметику и логичко размишљање кроз сценарије из стварног живота попут куповине или рачунања времена. GLM-4.7 је постигао 98% на овом бенчмарку.
MGSM
94%
MGSM: Вишејезична математика основне школе. GSM8k бенчмарк преведен на 10 језика укључујући шпански, француски, немачки, руски, кинески и јапански. Тестира математичко резоновање на различитим језицима. GLM-4.7 је постигао 94% на овом бенчмарку.
MathVista
74%
MathVista: Математичко визуелно резоновање. Тестира способност решавања математичких проблема који укључују визуелне елементе попут графикона, геометријских дијаграма и научних фигура. Комбинује визуелно разумевање са математичким резоновањем. GLM-4.7 је постигао 74% на овом бенчмарку.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Бенчмарк софтверског инжењеринга. АИ модели покушавају да реше стварне GitHub проблеме у Python пројектима отвореног кода са људском верификацијом. Тестира практичне вештине софтверског инжењеринга на продукцијским базама кода. Најбољи модели су напредовали са 4,4% у 2023. на преко 70% у 2024. GLM-4.7 је постигао 73.8% на овом бенчмарку.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Python програмерски проблеми. 164 ручно написана програмерска проблема где модели морају да генеришу исправне имплементације Python функција. Свако решење се верификује јединичним тестовима. Најбољи модели сада постижу преко 90% тачности. GLM-4.7 је постигао 94.2% на овом бенчмарку.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Бенчмарк живог кодирања. Тестира способности кодирања на континуирано ажурираним изазовима програмирања из стварног света. За разлику од статичних бенчмаркова, користи свеже проблеме за спречавање контаминације података и мерење правих вештина кодирања. GLM-4.7 је постигао 84.9% на овом бенчмарку.
MMMU
74.2%
MMMU: Мултимодално разумевање. Масиван вишедисциплинарни мултимодални бенчмарк разумевања који тестира моделе вида и језика на проблемима универзитетског нивоа из 30 предмета који захтевају разумевање слика и стручно знање. GLM-4.7 је постигао 74.2% на овом бенчмарку.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU професионална верзија. Побољшана верзија MMMU са тежим питањима и строжом евалуацијом. Тестира напредно мултимодално резоновање на професионалном и експертском нивоу. GLM-4.7 је постигао 58% на овом бенчмарку.
ChartQA
86%
ChartQA: Питања и одговори о графиконима. Тестира способност разумевања и резоновања о информацијама приказаним у графиконима и дијаграмима. Захтева екстракцију података, поређење вредности и извођење рачунања из визуелних приказа података. GLM-4.7 је постигао 86% на овом бенчмарку.
DocVQA
93%
DocVQA: Визуелна Q&A о документима. Бенчмарк визуелних питања и одговора о документима који тестира способност екстракције и резоновања о информацијама из слика докумената укључујући обрасце, извештаје и скениран текст. GLM-4.7 је постигао 93% на овом бенчмарку.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Terminal/CLI задаци. Тестира способност извођења операција командне линије, писања shell скрипти и навигације у терминалским окружењима. Мери практичне вештине администрације система и развојних токова рада. GLM-4.7 је постигао 41% на овом бенчмарку.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Апстракција и резоновање. Корпус апстракције и резоновања за AGI - тестира флуидну интелигенцију кроз нове загонетке препознавања образаца. Сваки задатак захтева откривање основног правила из примера, мерећи општу способност резоновања уместо меморисања. GLM-4.7 је постигао 12% на овом бенчмарку.

О моделу GLM-4.7

Сазнајте о могућностима, функцијама и начинима коришћења модела GLM-4.7.

Pregled modela

GLM-4.7 je flagship veliki jezički model koji je razvio Zhipu AI. Koristi Mixture-of-Experts (MoE) arhitekturu sa 358 milijardi ukupnih parametara. Model je posebno dizajniran za rešavanje kompleksnih agentic zadataka i rezonovanje na dugačkom kontekstu kroz svoje jedinstvene Preserved Thinking i Interleaved Thinking sposobnosti. Ove funkcije omogućavaju modelu da održi stabilnu logiku i međustanja rezonovanja kroz sesije sa više tura, rešavajući problem opadanja konteksta koji je uobičajen kod autonomnih radnih tokova.

Performanse i arhitektura

Model nudi prostran 200.000-token context window u kombinaciji sa masivnim izlaznim kapacitetom od 131.072 tokena. To ga čini pogodnim za generisanje čitavih aplikacija ili analizu obimne dokumentacije u jednom prolazu. Objavljen pod MIT licencom kao model sa otvorenim težinama, pruža visokoučinkovito kodiranje i rezonovanje po deliću cene vlasničkih alternativa.

Integracija i upotreba

Potpuno je kompatibilan sa OpenAI API formatom, pojednostavljujući integraciju u postojeće softverske ekosisteme. Programeri ga koriste za visokorizične zadatke softverskog inženjeringa, gde postiže rezultat od 73,8% na SWE-bench Verified. Njegova sposobnost da obrađuje i analizira velike količine tehničke dokumentacije između engleskog i kineskog jezika uz lingvističke nijanse na nivou maternjeg govornika čini ga svestranim alatom za međunarodne razvojne timove.

GLM-4.7

Случајеви употребе за GLM-4.7

Откријте различите начине коришћења модела GLM-4.7 за постизање одличних резултата.

Autonomni softverski inženjering

Korišćenje sposobnosti od 73,8% na SWE-bench za autonomno otklanjanje grešaka, refaktorisanje i implementaciju novih funkcija u kompleksnim repozitorijumima.

Sinteza dokumenata velikog kapaciteta

Iskorišćavanje limita izlaza od 131k za generisanje sveobuhvatnih tehničkih priručnika ili čitavih poglavlja knjiga iz velikih skupova podataka.

Agentic radni tokovi dugog dometa

Raspoređivanje agenata koji koriste Preserved Thinking za održavanje doslednosti i logike kroz stotine sekvencijalnih zadataka bez gubitka konteksta.

Dvojezična poslovna inteligencija

Obrada i analiza velikih količina tehničke dokumentacije između engleskog i kineskog jezika uz lingvističke nijanse na nivou maternjeg govornika.

Automatizovano generisanje UI/UX koda

Generisanje kompletne React ili Next.js front-end arhitekture sa naprednim animacijama i stilizovanjem spremnim za produkciju u jednom potezu.

Matematičko rešavanje na nivou takmičenja

Rešavanje kompleksnih matematičkih problema sa Olimpijada i simboličkih logičkih zagonetki korišćenjem namenskog moda za intenzivno rezonovanje.

Предности

Ограничења

Vrhunske performanse kodiranja: Ostvaruje 73,8% na SWE-bench Verified, nadmašujući skoro svaki open-source model i parirajući vrhunskim vlasničkim API-jima.
Isključivo tekstualna modalnost: Za razliku od Gemini ili GPT-4o, GLM-4.7 nema izvornu obradu vida ili zvuka, što zahteva eksterne modele za multimodalne zadatke.
Masivni izlazni plafon: Limit izlaza od 131.072 tokena je jedan od najvećih u industriji, omogućavajući generisanje čitavih aplikacija u jednoj turi.
Masivni lokalni zahtevi: Sa 358B parameters, pokretanje modela lokalno zahteva značajan hardver (približno 710GB VRAM), što ga čini nedostupnim za potrošačke GPU-ove.
Arhitektura usmerena na agente: Sadrži Preserved Thinking za održavanje logičke doslednosti kroz zadatke dugog dometa, rešavajući problem opadanja konteksta kod autonomnih agenata.
Povremeni skokovi u latenciji: Korisnici na ličnom API nivou prijavljuju periodična usporenja tokom vršnih sati u poređenju sa infrastrukturom većih provajdera.
Visoka ekonomska vrednost: Pruža inteligenciju na nivou frontier modela uz otprilike 4 do 7 puta niže troškove od zapadnih konkurenata kao što su OpenAI ili Anthropic.
Izazovi u pridržavanju instrukcija: Iako je jak u rezonovanju, model ponekad ignoriše specifična ograničenja strukture datoteka u veoma složenim sesijama kodiranja.

АПИ брзи старт

zai/glm-4.7

Погледај документацију
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();

Инсталирајте SDK и почните са АПИ позивима за неколико минута.

Шта људи кажу о моделу GLM-4.7

Погледајте шта заједница мисли о моделу GLM-4.7

GLM-4.7 pouzdano obrađuje velike baze koda sa svojih 128k konteksta. Bio je iznenađujuće koristan za zadatke pod-agenata kako bi se uštedelo na primarnim troškovima API-ja.
IulianHI
reddit
GLM-4.7 kompanije Zhipu AI parira vlasničkim frontier modelima kao što je GPT-5.1 High u kodiranju. Funkcija Preserved Thinking je ogromna pobeda za autonomne agente.
Etienne Noumen
youtube
GLM-4.7 nastavlja da bude najinteligentniji model otvorenih težina u Intelligence Index v4.0, pozicionirajući se ispred DeepSeek V3.2.
Artificial Analysis
twitter
Kineski modeli brzo smanjuju jaz u korisnosti kodiranja. Ovaj rezultat od 73% na SWE-bench-u nije šala za izdanje sa otvorenim težinama.
Epoch AI
hackernews
Brzina rezonovanja je zapravo sasvim pristojna za model ove veličine. Mnogo bolje rešava kompleksnu logiku od prethodnih iteracija.
Bijan Bowen
youtube
GLM-4.7 zauzima 6. mesto na AI Index-u, nadmašujući Kimi K2. Otkrijte zašto ovaj model od 2 $ zamenjuje GPT-5.2 u radnim tokovima kodiranja.
TowardsAI
twitter

Видео снимци о моделу GLM-4.7

Гледајте туторијале, рецензије и дискусије о моделу GLM-4.7

Dužina konteksta ovde je 200k, a maksimalni broj izlaznih tokena je 128k, što je zapravo prilično moćno.

U redu, to je zaista prilično impresivno. Niko od njih nije ubacio posebnu funkciju sa tim nivoom kompleksnosti.

Brzina rezonovanja je zapravo sasvim pristojna za model ove veličine.

Mnogo bolje rešava kompleksnu logiku od prethodnih iteracija.

Ovaj model je značajan korak napred u pogledu logičke doslednosti.

GLM model je zapravo implementirao bolju arhitekturu postavljanjem svih mock podataka u jedan fajl.

Ovo je definitivno veliki skok. Ti benchmark rezultati su opravdani testiranjem koje sam obavio.

Razumeo je kontekst celog projekta bez potrebe da ga podsećam.

Sposobnost kodiranja je verovatno na nivou najboljih modela koji postoje.

Dobijate rezonovanje visoke klase po deliću cene.

Postigao je 73,8 procenata na Swaybench verified, što je apsolutno neverovatno za open-source model.

Zapravo možete videti da funkcioniše i da zaista radi. Dok generisanje modela Gemini 3 Pro uopšte ne radi.

Brzina generisanja za ovaj nivo inteligencije je izuzetna.

Jasno je dizajniran za programere kojima je potreban pouzdan izlazni kod.

Zhipu AI je zaista nadmašio sebe sa podešavanjem MoE arhitekture ovde.

Vise od samo promptova

Побољшајте свој радни ток са AI Automatizacijom

Automatio kombinuje moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao da postignete vise za manje vremena.

АИ Агенти
Веб Аутоматизација
Паметни Токови

Pro Saveti za GLM-4.7

Stručni saveti za maksimalno iskorišćenje GLM-4.7.

Omogućite Thinking Mode za logiku

Postavite thinking parameter na enabled za zadatke kodiranja ili matematike kako biste iskoristili interne tragove rezonovanja modela i poboljšali tačnost.

Koristite SDK-ove kompatibilne sa OpenAI

Integrišite GLM-4.7 u postojeće radne tokove koristeći OpenAI SDK i promenu base URL-a na Z.ai endpoint.

Maksimizujte izlaz od 131K

Prilikom generisanja dugačkog sadržaja, prvo pružite detaljan nacrt kako biste pomogli modelu da održi strukturnu koherentnost unutar ogromnog limita tokena.

Optimizujte sistemske prompt-ove za agente

Definišite zahteve za Preserved Thinking u sistemskoj poruci kako biste osigurali da model ponovo koristi stanja rezonovanja tokom sesija sa više tura.

Сведочанства

Sta Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se hiljadama zadovoljnih korisnika koji su transformisali svoj radni tok

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.

Povezani 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

Често Постављана Питања о GLM-4.7

Пронађите одговоре на честа питања о GLM-4.7