zhipu

GLM-4.7

GLM-4.7 від Zhipu AI — це flagship 358B MoE model із context window 200K, елітною продуктивністю 73.8% на SWE-bench та нативним Deep Thinking для agentic...

zhipu logozhipuGLMDecember 22, 2025
Контекст
200Kтокенів
Макс. вивід
131Kтокенів
Ціна вводу
$0.60/ 1M
Ціна виводу
$2.20/ 1M
Модальність:TextImage
Можливості:ЗірІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
85.7%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. GLM-4.7 набрав 85.7% у цьому бенчмарку.
HLE
42.8%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. GLM-4.7 набрав 42.8% у цьому бенчмарку.
MMLU
90.1%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. GLM-4.7 набрав 90.1% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
84.3%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. GLM-4.7 набрав 84.3% у цьому бенчмарку.
SimpleQA
46%
SimpleQA: Бенчмарк фактичної точності. Тестує здатність моделі надавати точні, фактичні відповіді. GLM-4.7 набрав 46% у цьому бенчмарку.
IFEval
88%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. GLM-4.7 набрав 88% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
95.7%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. GLM-4.7 набрав 95.7% у цьому бенчмарку.
MATH
92%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. GLM-4.7 набрав 92% у цьому бенчмарку.
GSM8k
98%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. GLM-4.7 набрав 98% у цьому бенчмарку.
MGSM
94%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. GLM-4.7 набрав 94% у цьому бенчмарку.
MathVista
74%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. GLM-4.7 набрав 74% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
73.8%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. GLM-4.7 набрав 73.8% у цьому бенчмарку.
HumanEval
94.2%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. GLM-4.7 набрав 94.2% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
84.9%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. GLM-4.7 набрав 84.9% у цьому бенчмарку.
MMMU
74.2%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. GLM-4.7 набрав 74.2% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
58%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. GLM-4.7 набрав 58% у цьому бенчмарку.
ChartQA
86%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. GLM-4.7 набрав 86% у цьому бенчмарку.
DocVQA
93%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. GLM-4.7 набрав 93% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
41%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. GLM-4.7 набрав 41% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. GLM-4.7 набрав 12% у цьому бенчмарку.

Спробуйте GLM-4.7 безкоштовно

Спілкуйтеся з GLM-4.7 безкоштовно. Протестуйте можливості, задайте питання та дослідіть, що може ця AI-модель.

Промпт
Відповідь
zhipu/glm-4-7

Тут з'явиться відповідь AI

Про GLM-4.7

Дізнайтеся про можливості GLM-4.7, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

GLM-4.7 — це остання flagship AI model від Zhipu AI, що знаменує собою значний стрибок у розвитку open-weight інтелекту. Ця масивна 358-мільярдна за кількістю parameters Mixture-of-Experts (MoE) model спеціально розроблена для просунутого reasoning, автоматизації програмування та складних agentic робочих процесів. Вона впроваджує спеціальний режим Deep Thinking, який дозволяє здійснювати багатокрокове планування та виправлення помилок, що забезпечує безпрецедентну надійність у вирішенні критично важливих завдань розробки програмного забезпечення.

Model вирізняється винятковими технічними показниками, досягаючи state-of-the-art результату в 73.8% на SWE-bench Verified та 84.9 на LiveCodeBench v6. Завдяки своєму context window у 200,000 tokens та величезному ліміту output tokens у 131,072, GLM-4.7 оптимізована для генерації цілих додатків та проведення глибоких досліджень на величезних масивах даних.

Як open-weight реліз під ліцензією MIT, вона пропонує потужну та гнучку альтернативу пропрієтарним API, підтримуючи як хмарну інтеграцію, так і локальний хостинг. Її multimodal можливості охоплюють передовий UI-дизайн та аналіз документів, роблячи її універсальним інструментом для сучасної AI-орієнтованої розробки.

GLM-4.7

Випадки використання для GLM-4.7

Відкрийте різні способи використання GLM-4.7 для досягнення чудових результатів.

Agentic розробка ПЗ

вирішення складних тікетів на GitHub та автономне впровадження функцій у цілих репозиторіях.

Високоякісний Vibe Coding

швидка генерація сучасних веб-інтерфейсів за допомогою Tailwind CSS та інтерактивних компонентів Framer Motion.

Мультимовна технічна підтримка

розширена допомога з написання коду та розв'язання логічних задач у понад 10 середовищах програмування.

Глибокі академічні дослідження

аналіз масивів документів для вилучення перевіреної інформації за допомогою фреймворку пошуку BrowseComp.

Автоматизований дизайн презентацій

створення структурованих слайдів з точним макетом та типографікою на основі коротких запитів.

Автоматизація в терміналі

виконання складних завдань системного адміністрування та DevOps безпосередньо в пісочниці терміналу з точністю 41% за benchmark.

Сильні сторони

Обмеження

Елітна майстерність програмування: лідирує серед open-weight models з результатом 73.8% на SWE-bench, випереджаючи багатьох закритих конкурентів.
Екстремальні вимоги до заліза: кількість parameters у 355B робить локальний хостинг майже неможливим без потужних GPU-ферм.
Величезний обсяг output tokens: ліміт у 131K tokens дозволяє генерувати величезні масиви коду за один прохід.
Розрив між API та вебом: помітна різниця в продуктивності між миттєвими відповідями API та глибшим reasoning у веб-інтерфейсі.
Нативний reasoning engine: вбудовані можливості Deep Thinking для кращого планування та зменшення помилок у тривалих agentic завданнях.
Часові галюцинації: користувачі повідомляли про епізодичні неточності щодо поточних дат та подій відразу після запуску model.
Неперевершене співвідношення ціни та якості: забезпечує інтелект рівня frontier model за значно нижчу ціну, починаючи від $0.60 за мільйон input tokens.
Висока latency міркувань: увімкнення повного режиму Deep Thinking може значно збільшити час очікування відповіді для складних запитів.

Швидкий старт API

zhipu/glm-4-7

Переглянути документацію
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();

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про GLM-4.7

Подивіться, що думає спільнота про GLM-4.7

"GLM 4.7 Б'Є РЕКОРДИ OPEN SOURCE! ... 42.8% на Humanity's Last Exam"
MindColliers
x/twitter
"GLM-4.7... 73.8% на SWE-Bench при ціні $0.6/M tokens... ШІ-перегони стають справді багатополярними."
MateusGalasso
x/twitter
"GLM 4.7 дає чіткі переваги... у мультимовному agentic кодингу та завданнях у терміналі"
Dear-Success-1441
reddit
"Ця model розриває багато coding benchmarks 2025 року"
cloris_rust
reddit
"GLM 4.7 перемагає за швидкістю та стабільністю, тоді як Minimax M2.1 домінує у багатоагентному кодингу"
JamMasterJulian
youtube
"Zhipu справді показує, на що здатні open weights проти великих лабораторій США."
DevGuru
hackernews

Відео про GLM-4.7

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про GLM-4.7

GLM 4.7 — це model, яка забезпечує значне покращення якості коду, складного reasoning та використання інструментів

Отримала 73.8% на верифікованому SWE-bench, що є неймовірним результатом для open-source model

Вона навіть перевершує Claude Sonnet 4.5 та GPT 5.1 у benchmarks на використання інструментів

Підхід mixture of experts тут дуже витончений, що забезпечує високу ефективність попри розмір

Це фактично перша open-weight model, яка є реальною альтернативою Claude 3.5 для складного кодингу

Це найкраща відкрита model на сьогодні з великим відривом

Вона створює чистіші, сучасніші веб-сторінки та генерує кращі слайди

Здійснює reasoning, але сліди міркувань недоступні в API для планів кодування

Результати vibe coding майже ідеальні, навіть зі складними анімаціями Tailwind

200k context справляється з довгими репозиторіями майже без втрат у порівнянні з попередніми версіями GLM

Важливе оновлення — це мислення перед дією, що допомагає model надійно виконувати складні завдання

Варто відзначити vibe coding, де GLM 4.7 значно покращує якість UI

Ціна API очікується на рівні $3, що робить її дуже економічно вигідним варіантом

Multimodal продуктивність дозволяє конвертувати дизайн Figma у код із високою точністю

Локальне розгортання можливе за наявності потужної робочої станції, але API працює надзвичайно швидко

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси
Переглянути демо

Професійні поради

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від цієї моделі та досягти кращих результатів.

Активуйте Deep Thinking

для складних логічних завдань явно запускайте режим мислення через API parameters, щоб увімкнути багатокрокове планування.

Використовуйте збережений reasoning

підтримуйте довгу історію діалогів, щоб використовувати здатність model зберігати ланцюжки міркувань протягом кількох ітерацій.

Локальна квантизація

використовуйте оптимізовані Unsloth 2-bit або 4-bit GGUF версії для запуску цієї високонавантаженої model на споживчому обладнанні.

Ін’єкція дати

вручну додавайте поточну дату в system prompt, щоб уникнути часових галюцинацій та покращити точність планування.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані AI Models

Часті запитання

Знайдіть відповіді на поширені запитання про цю модель