zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 från Zhipu AI är en flagship 358B MoE-model med ett 200K context window, elitprestanda på 73,8 % i SWE-bench och inbyggd Deep Thinking för agentic...

zhipu logozhipuGLMDecember 22, 2025
Kontext
200Ktokens
Max utdata
131Ktokens
Inmatningspris
$0.60/ 1M
Utdatapris
$2.20/ 1M
Modalitet:TextImage
Kapaciteter:VisionVerktygStreamingResonemang
Benchmarks
GPQA
85.7%
GPQA: Vetenskapliga fragor pa forskarutbildningsniva. Ett rigorost benchmark med 448 fragor fran biologi, fysik och kemi. PhD-experter uppnar endast 65-74% noggrannhet. GLM-4.7 fick 85.7% pa detta benchmark.
HLE
42.8%
HLE: Expertniva resonemang. Testar modellens formaga att demonstrera expertniva resonemang inom specialiserade omraden. GLM-4.7 fick 42.8% pa detta benchmark.
MMLU
90.1%
MMLU: Massiv multitask sprakforstaelse. Ett omfattande benchmark med 16 000 fragor over 57 akademiska amnen. GLM-4.7 fick 90.1% pa detta benchmark.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Professionell utgava. En forbattrad version av MMLU med 12 032 fragor och ett svarare 10-alternativsformat. GLM-4.7 fick 84.3% pa detta benchmark.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Benchmark for faktisk noggrannhet. Testar modellens formaga att ge korrekta, faktabaserade svar. GLM-4.7 fick 46% pa detta benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Utvardering av instruktionsfoljandeformaga. Mater hur val en modell foljer specifika instruktioner och begransningar. GLM-4.7 fick 88% pa detta benchmark.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: American Invitational Mathematics Examination. Matematikproblem pa tavlingsniva fran det prestigefyllda AIME-provet. GLM-4.7 fick 95.7% pa detta benchmark.
MATH
92%
MATH: Matematisk problemlosning. Ett omfattande matematik-benchmark som testar problemlosning i algebra, geometri, kalkyl. GLM-4.7 fick 92% pa detta benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Grundskola matematik 8K. 8 500 matematiska ordproblem pa grundskoleniva. GLM-4.7 fick 98% pa detta benchmark.
MGSM
94%
MGSM: Flersprakig grundskola matematik. GSM8k-benchmarket oversatt till 10 sprak. GLM-4.7 fick 94% pa detta benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Matematiskt visuellt resonemang. Testar formagan att losa matematikproblem med visuella element. GLM-4.7 fick 74% pa detta benchmark.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Benchmark for mjukvaruutveckling. AI-modeller forsoker losa verkliga GitHub-problem i Python-projekt. GLM-4.7 fick 73.8% pa detta benchmark.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Python-programmeringsproblem. 164 programmeringsproblem dar modeller maste generera korrekta Python-funktionsimplementationer. GLM-4.7 fick 94.2% pa detta benchmark.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Live-kodningsbenchmark. Testar kodningsformaga pa kontinuerligt uppdaterade, verkliga programmeringsutmaningar. GLM-4.7 fick 84.9% pa detta benchmark.
MMMU
74.2%
MMMU: Multimodal forstaelse. Multimodalt forstaelsebenchmark fran 30 universitetsanknutna amnen. GLM-4.7 fick 74.2% pa detta benchmark.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Professionell utgava. Forbattrad version av MMMU med mer utmanande fragor. GLM-4.7 fick 58% pa detta benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Diagram fragor och svar. Testar formagan att forsta och analysera information fran diagram och grafer. GLM-4.7 fick 86% pa detta benchmark.
DocVQA
93%
DocVQA: Visuella dokumentfragor. Testar formagan att extrahera information fran dokumentbilder. GLM-4.7 fick 93% pa detta benchmark.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-uppgifter. Testar formagan att utfora kommandoradsoperationer. GLM-4.7 fick 41% pa detta benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion och resonemang. Testar flytande intelligens genom nya monsterigenkannigspussel. GLM-4.7 fick 12% pa detta benchmark.

Prova GLM-4.7 gratis

Chatta med GLM-4.7 gratis. Testa kapaciteterna, stall fragor och utforska vad denna AI-modell kan gora.

Prompt
Svar
zhipu/glm-4-7

Ditt AI-svar kommer att visas har

Om GLM-4.7

Lar dig om GLM-4.7s kapacitet, funktioner och hur det kan hjalpa dig uppna battre resultat.

GLM-4.7 är den senaste flagship-modellen från Zhipu AI och representerar ett betydande steg framåt för intelligens i open-weight-format. Denna massiva Mixture-of-Experts (MoE)-model med 358 miljarder parameters är specifikt konstruerad för avancerad reasoning, kodautomatisering och komplexa agentic-arbetsflöden. Den introducerar ett dedikerat Deep Thinking-läge som möjliggör planering i flera steg och felåterställning, vilket gör att modellen kan lösa kritiska mjukvaruuppdrag med oöverträffad pålitlighet.

Modellen utmärker sig genom exceptionell teknisk prestanda och uppnår state-of-the-art med 73,8 % på SWE-bench Verified samt 84,9 på LiveCodeBench v6. Med sitt 200 000-token context window och en massiv output-kapacitet på 131 072 tokens är GLM-4.7 optimerad för att generera hela applikationer och genomföra djup forskning i omfattande dataset.

Som en open-weight-release under MIT-licensen erbjuder den ett kraftfullt och flexibelt alternativ till proprietära API:er, och stöder både molnbaserad integration och lokal hosting. Dess multimodala förmågor sträcker sig till avancerad UI-design och dokumentanalys, vilket gör den till ett mångsidigt kraftpaket för modern AI-driven utveckling.

GLM-4.7

Anvandningsfall for GLM-4.7

Upptack de olika satten du kan anvanda GLM-4.7 for att uppna fantastiska resultat.

Agentic mjukvaruutveckling

Lösa komplexa GitHub-problem och implementera full-stack-funktioner autonomt i hela kodbaser.

High-Fidelity Vibe Coding

Snabbt generera moderna, produktionsklara webbgränssnitt med hjälp av Tailwind CSS och interaktiva Framer Motion-komponenter.

Flerspråkig teknisk support

Erbjuda avancerad kodningshjälp och logisk problemlösning i över 10 internationella programmeringsmiljöer.

Djup akademisk forskning

Analysera massiva dokumentsamlingar för att extrahera verifierbar information i flera steg med hjälp av sökramverket BrowseComp.

Automatiserad presentationsdesign

Skapa strukturerade, visuellt balanserade slides med korrekta layouter och typografi från prompts bestående av enstaka meningar.

Terminalbaserad automatisering

Köra komplexa systemadministrativa uppgifter och DevOps-uppdrag direkt i en terminal-sandbox med 41 % precision i benchmarks.

Styrkor

Begransningar

Elitnivå inom kodning: Leder just nu bland open-weight models med 73,8 % i SWE-bench-score, vilket utklassar många proprietära konkurrenter.
Extrema hårdvarukrav: Med 355 miljarder parameters blir lokal hosting svårt för enskilda utvecklare utan system med flera GPU:er.
Massiv mängd output tokens: Har en gräns på 131K output tokens, vilket möjliggör generering av massiva, produktionsklara kodbaser i en enda körning.
Skillnad mellan API och webb: Det finns en märkbar prestandaskillnad mellan de omedelbara API-svar och den djupare reasoning som finns i webbgränssnittet.
Inbyggd reasoning-motor: Inkluderar 'Deep Thinking'-kapabiliteter som möjliggör bättre planering och minskad avvikelse i långvariga agentic-uppgifter.
Temporala hallucinationer: Användare har rapporterat tillfälliga felaktigheter gällande aktuella datum och händelser direkt efter modellens lansering.
Oslagbar kostnadseffektivitet: Levererar frontier model-intelligens till en bråkdel av kostnaden, med priser från endast 0,60 $ per miljon input tokens.
Hög latens vid reasoning: Aktivering av det fullständiga Deep Thinking-läget kan avsevärt öka svarstiden för komplexa prompts i flera steg.

API snabbstart

zhipu/glm-4-7

Visa dokumentation
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();

Installera SDK och borja gora API-anrop pa nagra minuter.

Vad folk sager om GLM-4.7

Se vad communityt tycker om GLM-4.7

"GLM 4.7 KROSSAR OPEN SOURCE-REKORD! ... nådde 42,8 % på Humanity's Last Exam"
MindColliers
x/twitter
"GLM-4.7... får 73,8 % på SWE-Bench för 0,6 $/M tokens... AI-kapplöpningen blir verkligen multipolär."
MateusGalasso
x/twitter
"GLM 4.7 ger tydliga vinster... inom flerspråkig agentic-kodning och terminalbaserade uppgifter"
Dear-Success-1441
reddit
"Den här modellen sopar banan i många kodnings-benchmarks från 2025"
cloris_rust
reddit
"GLM 4.7 vinner på snabbhet och stabilitet, medan Minimax M2.1 dominerar inom multi-agent-kodning"
JamMasterJulian
youtube
"Zhipu visar verkligen vad open weights kan åstadkomma mot de stora labben i USA."
DevGuru
hackernews

Videor om GLM-4.7

Se handledningar, recensioner och diskussioner om GLM-4.7

GLM 4.7 är en model som levererar stora förbättringar i kodkvalitet, komplex reasoning och verktygsanvändning

Fick 73,8 procent på SWE-bench verified, vilket är helt otroligt för en open-source-model

Den överträffar till och med Claude Sonnet 4.5 och GPT 5.1 i benchmarks för verktygsanvändning

Mixture of experts-metoden här är mycket förfinad, vilket leder till högre effektivitet trots storleken

Det är i princip den första open-weight model som utgör ett gångbart alternativ till Claude 3.5 för tung kodning

Det är den bästa öppna modellen hittills, med god marginal

Den skapar renare, mer moderna webbsidor och genererar snyggare slides

Reasoning finns, men thinking-spåren är inte tillgängliga i API:et för kodningsplaner

Resultaten vid vibe coding är nästintill perfekta, även med komplexa Tailwind-animationer

200k context hanterar långa repon med väldigt lite informationsförlust jämfört med tidigare GLM-versioner

Viktig uppgradering är thinking före handling, vilket hjälper modellen att hantera komplexa uppgifter pålitligt

Lyfter fram vibe coding, där GLM 4.7 förbättrar UI-kvaliteten

API-prissättningen förväntas ligga runt samma 3 $, vilket gör det till ett mycket kostnadseffektivt alternativ

Den multimodala prestandan gör att den kan konvertera Figma-design till kod med hög precision

Lokal driftsättning är möjlig om du har en massiv arbetsstation, men API:et är anmärkningsvärt snabbt

Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter
Webbautomatisering
Smarta arbetsfloden
Se demo

Proffs-tips

Experttips for att hjalpa dig fa ut det mesta av denna modell och uppna battre resultat.

Aktivera Deep Thinking

För komplexa logiska uppgifter, trigga thinking-läget explicit via API parameters för att möjliggöra planering i flera steg.

Dra nytta av bevarad thinking

Behåll långa konversationshistoriker för att utnyttja modellens förmåga att behålla reasoning-spår över flera turer.

Lokal kvantisering

Använd Unsloth-optimerade 2-bitars eller 4-bitars GGUF-versioner för att köra denna model med höga parameters på hårdvara för konsumenter.

Datuminjektion

Inkludera dagens datum manuellt i system-prompten för att undvika temporala hallucinationer och förbättra schemaläggningsprecisionen.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

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.

Relaterat 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

Vanliga fragor

Hitta svar pa vanliga fragor om denna modell