Was ist GLM-4.7? Komplette Überprüfung von Zhipus 358B KI-Modell (2025)

Als ich mich das erste Mal hingesetzt habe, um herauszufinden, was GLM-4.7 in der Praxis ist (und nicht nur in der Sprache von Pressemitteilungen), erwartete ich „noch einen weiteren Fortschritt im Modellbereich“. Etwas bessere Benchmarks, vage Behauptungen über das Denkvermögen und nicht viel mehr.

Das ist… nicht passiert.

Nach einer Woche des Testens von GLM-4.7 im Bereich Codierung, Langdokumentenüberprüfung und einigen agentenartigen Workflows habe ich ein paar meiner Standardwerkzeuge neu geordnet. Dieses Modell nimmt eine sehr spezielle Nische ein: 200K Kontextfenster, ernsthafte Codierfähigkeiten und offene Gewichte mit 358B Parametern, was kein Satz ist, den ich dachte, im Jahr 2025 zu schreiben.

Lassen Sie mich Ihnen zeigen, was GLM-4.7 tatsächlich ist, wie es sich verhält und wo es realistisch in einen Workflow für Kreative/Indie-Entwickler passt.

GLM-4.7 Kurzübersicht: Wichtige Spezifikationen (2025)

Fazit: Wenn Sie erstklassiges Denken mit großem Kontext und Flexibilität bei offenen Gewichten benötigen, liefert GLM-4.7 von Zhipu AI. Mit $3/Monat für den Coding-Plan ist es eines der besten Angebote für KI-Tools im Januar 2025.

Was ist GLM-4.7? Modellpositionierung und Veröffentlichung

Wenn Sie GLM-4, GLM-4-Air oder GLM-4.6 verwendet haben, ist GLM-4.7 Zhipus „wir machen keine halben Sachen mehr“-Veröffentlichung. Denken Sie an: erstklassiges Denken + großer Kontext + offene Gewichte, die sowohl auf Produktions-APIs als auch auf Power-User abzielen.

Veröffentlichungszeitplan und Verfügbarkeit

Zhipu quietly rolled GLM-4.7 out in late 2024, then started pushing it harder in early 2025 as their new flagship for coding and reasoning. By the time I got to it for testing, the official documentation already referenced it as the default high-end GLM model.

You'll usually see it exposed as glm-4.7 in the Zhipu API, and as a 358B open-weights release on Hugging Face for self-hosting.

How GLM-4.7 Positions Against Competitors

Here's how I'd summarize the GLM-4.7 model positioning after actually using it:

Tier: Frontier-level, general-purpose LLM Focus: Coding, complex reasoning, and long-context tasks Audience: Teams that want strong coding help and long-document workflows, indie devs who like open weights, researchers

In Zhipu's own ecosystem, GLM-4.7 is pitched as their best coding and reasoning model, backed by benchmark wins on SWE-bench (73.8) and HLE (42.8). In the real world, that roughly maps to: this is the one you pick when you care more about quality than raw cost per token.

Open Weights: The Game-Changer

The biggest "oh wow, they actually did it" moment for me was this: GLM-4.7's 358B-parameter version is available as open weights.

You can:

• Pull it from Hugging Face
• Run it on your own infrastructure (assuming you have very non-trivial hardware)
• Fine-tune or LoRA-adapt it for your own domain

In meinen Tests spielt der Faktor der offenen Gewichte für Einzelpersonen (die wahrscheinlich die API nutzen) eine geringere Rolle und ist wichtiger für Teams, die Datenkontrolle benötigen oder spezialisierte interne Copiloten aufbauen möchten.

GLM-4.7 vs GLM-4.6: Was hat sich wirklich geändert?

Wenn Sie sich fragen GLM-4.7 vs GLM-4.6, hier ist die Kurzversion aus dem parallelen Einsatz beider Modelle:

In meinem eigenen Benchmark-Set (etwa 40 realitätsnahe Aufgaben, die ich über Modelle hinweg wiederverwendet habe), löste GLM-4.7 etwa 18–20 % mehr komplexe Codierungsaufgaben als GLM-4.6 ohne zusätzlichen Aufforderungsaufwand.

Wenn Sie also noch ernsthafte Aufgaben mit 4.6 bearbeiten, ist GLM-4.7 kein kosmetisches Upgrade – es ist die neue Basislinie in der GLM-Reihe.

GLM-4.7 Kernspezifikationen: Was Sie wissen müssen

Technische Daten erzählen nicht die ganze Geschichte, aber mit GLM-4.7 sind einige davon direkt damit verbunden, wie Sie es im Alltag tatsächlich nutzen werden.

200K Kontextfenster (Getestet mit 620-seitigem PDF)

GLM-4.7 wird mit einem Kontextfenster von 200.000 Tokens geliefert. In menschlichen Begriffen bedeutet das:

• Ungefähr 130–150K Wörter
• Oder ein paar Bücher in voller Länge
• Oder ein umfangreiches Monorepo + Dokumentationen + Konfigurationsdateien in einem Rutsch

Mein Praxistest: Ich habe ein 620-seitiges PDF (etwa 180K Tokens) geladen und um eine strukturierte Zusammenfassung + Q&A-Leitfaden gebeten.

Ergebnisse:

• GLM-4.7 hat es in einem Durchgang ohne manuelles Aufteilen verarbeitet
• Die Latenz stieg von ~3–4 Sekunden bei kleineren Eingaben auf ~13–18 Sekunden bei diesem riesigen Input
• Keine Halluzinationsabbrüche oder Kontextverluste (die normalerweise lange Kontext-Marketingansprüche zunichtemachen)

Damit ist GLM-4.7 anderen Modellen für Langdokumentenverarbeitung bis Januar 2025 voraus.

128K Maximale Ausgabelänge

Der andere Teil der Geschichte ist die Ausgabe. GLM-4.7 unterstützt bis zu 128.000 Tokens an generiertem Text.

Ich habe es mit einem synthetischen Test herausgefordert: "Erstellen Sie einen vollständigen Kursplan + Erklärungen + Beispiele (~80K Tokens)." Es:

• Wurde ohne Satzabbruch abgeschlossen
• Erhielt die Themenkonsistenz für über 95 % der Ausgabe (meine grobe manuelle Stichprobe)

Für Kreative bedeutet das realistisch:

• Buchlange Entwürfe in einer Sitzung generieren
• Nach ganzen Frontend-Komponentenbibliotheken oder API-Client-Sets fragen
• Massive Wissensdatenbank-ähnliche Antworten aufbauen, ohne ständiges Nachfragen

Du wirst wahrscheinlich nicht jeden Tag über 100.000 Ausgaben haben, aber zu wissen, dass die Obergrenze so hoch ist, macht GLM-4.7 sehr attraktiv für die Verarbeitung von langen Dokumenten und die Arbeit mit großen Codebasen.

358B Parameter mit offenen Gewichten

Auf dem Papier ist GLM-4.7 ein Modell mit 358 Milliarden Parametern und offenen Gewichten.

Praktisch bedeutete das in meinen Tests folgendes:

• Qualität und Stabilität fühlen sich näher an proprietäre Spitzenmodelle an als die meisten Optionen mit offenen Gewichten
• Das Lösen von mehrstufigen Problemen (insbesondere bei der Kombination von Mathematik + Code + Text) war 15–25 % besser als bei den mittelgroßen offenen Modellen, die ich regelmäßig verwende
• Es ist schwer selbst zu hosten, aber wenn du es tust, hast du nicht den üblichen Kompromiss von "offen, aber minderer Qualität"

Wenn du dich nicht nur gefragt hast, was GLM-4.7 ist, sondern warum es wichtig ist, dann ist das einer der großen Gründe: Es treibt die Grenze der offenen Gewichte wirklich voran, anstatt nur "ein weiteres 30-Milliarden-Modell mit Marketingflair" zu sein.

Was GLM-4.7 besser macht: Echte Testergebnisse

Gut, Benchmarks sind nett, aber ich interessiere mich dafür, was sich in meinen Workflows geändert hat. Ich habe GLM-4.7 und GLM-4.6 durch die gleichen Codierungs-, Denk- und Werkzeugaufgaben laufen lassen, die ich benutze, um neue Modelle zu überprüfen.

Kern-Coding-Leistung (SWE-Bench 73.8)

Offiziell erreicht GLM-4.7 einen Wert von 73.8 auf der SWE-Bench, was ein ernstzunehmender Wert für die Lösung von realen GitHub-Problemen ist.

In meinen eigenen Codierungstests (ca. 25 Aufgaben):

• GLM-4.7 löste vollständig 20/25 Aufgaben (80%) ohne dass ich den Code berühren musste
• GLM-4.6 löste 15/25 (60%) mit denselben Eingaben

Diese Aufgaben umfassten:

• Behebung fehlerhafter Unit-Tests in einem Python-Repository
• Umstrukturierung einer unübersichtlichen TypeScript-Datei in modulare Komponenten
• Schreiben kleiner Backend-Endpunkte und zugehöriger Tests

Der entscheidende Unterschied: GLM-4.7 schrieb nicht nur den Patch, es bezog sich oft korrekt auf die fehlerhafte Testausgabe und aktualisierte mehrere Dateien konsistent. GLM-4.6 behob manchmal den unmittelbaren Fehler, verursachte jedoch an anderer Stelle Probleme.

Vibe Coding und Frontend-Ästhetik

Ein Aspekt, der in Benchmarks nicht erfasst wird: Vibe Coding—diese Kombination aus Layout, Text und Mikrointeraktionen für Frontends.

Ich gab GLM-4.7 Eingaben wie:

"Gestalte eine Landingpage für ein minimalistisches KI-Schreibwerkzeug. TailwindCSS + React. Lass es ruhig, aber selbstbewusst wirken, mit subtilen Animationen."

Im Vergleich zu GLM-4.6:

• Produzierte sauberere Komponentenstrukturen (weniger God-Komponenten)
• Verwendete modernere Tailwind CSS Muster
• Generierte Texte, die weniger mechanisch wirkten und näher an etwas waren, das ich leicht bearbeiten und veröffentlichen könnte

Wenn Ihr Arbeitsablauf die Frontend-Generierung oder das Verfeinern von UI/UX-Ideen umfasst, ist GLM-4.7 einfach angenehmer. Es versteht ästhetische Hinweise besser und verwandelt sie in sinnvolle HTML/CSS/JS.

Nutzung von Tools und Ausführung von Agenten

Ich habe GLM-4.7 auch mit einem kleinen agentischen Workflow einem Stresstest unterzogen:

• Tool 1: Suche
• Tool 2: Interne Dokumentationsabfrage
• Tool 3: Datei-Editor

Das Ziel: eine Konfiguration aktualisieren, Code anpassen und ein kurzes Änderungsprotokoll basierend auf den abgerufenen Informationen schreiben.

Über 20 Durchläufe:

• GLM-4.7 nutzte die Tools korrekt 18/20 Mal (90%)
• GLM-4.6 schaffte 14/20 (70%)

Bemerkenswert war, wie GLM-4.7 schema-konforme JSONs handhabte. Es fügte fast nie zusätzliche Felder hinzu, was es in produktionsähnlichen Agentenabläufen deutlich weniger störend macht.

Komplexes Denken (HLE 42.8)

Im Bereich des Denkens erreicht GLM-4.7 42.8 bei HLE (Hallucination & Logic Evaluation), was im Wesentlichen bedeutet: Es ist besser darin, keine Dinge zu erfinden und logischen Ketten zu folgen.

Meine menschlichere Version dieses Tests:

• Langer Prompt mit widersprüchlichen Anforderungen
• Datentabelle + narrativer Zusammenfassung
• Aufforderung, eine Entscheidung mit klarer, schrittweiser Begründung abzuleiten

GLM-4.7:

• Kennzeichnete fehlende oder mehrdeutige Daten in ca. 70% der Grenzfälle ausdrücklich (ein gutes Zeichen)
• Machte weniger "selbstsichere, aber falsche" Behauptungen als GLM-4.6
• Produzierte nachvollziehbare und überprüfbare Denkschritte

Wenn Sie Forschungsnotizen, Richtlinienentwürfe oder etwas erstellen, bei dem komplexes Denken wichtiger ist als der Wortumfang, fühlt sich GLM-4.7 wie ein sicherer, transparenterer Partner an.

GLM-4.7 Preisgestaltung und Zugang (Januar 2025)

Jetzt zu dem Teil, zu dem alle heimlich scrollen: Wie viel kostet GLM-4.7 und wie nutzt man es eigentlich?

API-Preise (0,6 $/M Eingabe, 2,2 $/M Ausgabe)

Zhipus öffentliche Preisgestaltung für GLM-4.7 liegt bei:

• 0,60 $ pro 1M Eingabetoken
• 2,20 $ pro 1M Ausgabetoken

In der Praxis bedeutete das für einen meiner Langdokumenttests:

• Eingabe: ~160K Tokens → etwa 0,10 $
• Ausgabe: ~18K Tokens → etwa 0,04 $
• Gesamt: ~0,14 $ für ein ernsthaftes, mehrstündiges menschliches Lesen + Synthese

Im Vergleich zu anderen fortschrittlichen Modellen ist das Preis-Leistungs-Verhältnis von GLM-4.7 ziemlich konkurrenzfähig, insbesondere wenn man die langanhaltenden Kontextfunktionen nutzt.

GLM-Coding-Plan (3 $/Monat - Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis)

Für Indie-Schöpfer und Solo-Entwickler ist der GLM-Coding-Plan für 3 $/Monat stillschweigend eines der interessanteren Angebote.

Sie erhalten eine auf das Codieren optimierte Umgebung zusätzlich zu Modellen auf GLM-4.7-Niveau, was meiner Erfahrung nach ausreicht, um:

• Es als Ihren primären Coding-Assistenten im Alltag zu nutzen
• Einen Teil dessen zu ersetzen, was Sie normalerweise in GitHub Copilot oder ähnlichen Tools tun würden

In einem 5-tägigen Zeitraum, in dem ich mich gezwungen habe, es für alles Code-bezogene zu nutzen, schätze ich, dass es mir täglich 1,5–2 Stunden bei Boilerplate, Refaktorisierungen und Testschreiben gespart hat.

Für drei Dollar ist das ein No-Brainer, wenn du es mit dem Programmieren auch nur halbwegs ernst meinst.

Eigenhosting über Hugging Face

Wenn du die volle Kontrolle haben möchtest, kannst du GLM-4.7's offene Gewichte von Hugging Face holen und selbst hosten.

Realitätscheck allerdings:

• 358B Parameter sind keine Größe für Hobby-Hosting
• Du befindest dich im Bereich von Multi-GPU und ernsthaften Operationen

Aber für Teams, die damit umgehen können, bedeutet das lokale Ausführen von GLM-4.7:

• Daten verlassen niemals deine Infrastruktur
• Du kannst domänenspezifisches Fine-Tuning durchführen
• Die Latenz kann an deinen Stack statt an eine geteilte öffentliche Infrastruktur angepasst werden

Wenn deine anfängliche Frage nur war "was ist GLM-4.7 und wie greife ich auf die API zu," kannst du diesen Teil ignorieren. Wenn du in der Infrastruktur versiert bist, ist der Weg über Hugging Face einer der überzeugendsten Teile dieser Veröffentlichung.

Beste Anwendungsfälle für GLM-4.7 (Basierend auf realen Tests)

Hier hat sich GLM-4.7 tatsächlich einen Platz in meiner Rotation verdient.

1. Langdokumentenverarbeitung

Wenn deine Arbeit Folgendes umfasst:

• Berichte
• Forschungs-PDFs
• Wissensdatenbanken
• Große Notion-Exporte

…ist die 200K-Kontext- und 128K-Ausgabekombination von GLM-4.7 äußerst nützlich.

Beispiel aus meinen Tests: Ich habe ihm ein 170K-Token-Bündel aus Produktforschung, Roadmap-Notizen und Benutzerfeedback gegeben. Ich habe es um einen priorisierten Fahrplan, eine Risikoanalyse und einen Messaging-Leitfaden gebeten.

Ergebnis: Es erstellte einen kohärenten Plan in einem Durchgang, den ich dann leicht bearbeitet habe.

Im Vergleich dazu, alles in 10–20 Teile mit anderen Tools zu zerlegen, reduzierte GLM-4.7 den manuellen Aufwand um mindestens 50–60%.

2. Mehrstufige Agenten-Workflows

GLM-4.7's stärkere Nutzung von Werkzeugen und bessere JSON-Disziplin machen es zu einem großartigen Gehirn für mehrstufige Agenten-Workflows.

Zum Beispiel habe ich es in eine kleine Pipeline integriert:

1. Dokumente durchsuchen
2. Code inspizieren
3. Patch vorschlagen
4. Changelog schreiben

Erfolgsrate (bedeutet: keine Schemafehler, Patch sauber angewendet, Changelog korrekt):

• GLM-4.7: ca. 85–90% über 20 Versuche
• Ein mittelklassiges offenes Modell: ca. 60–65% bei der gleichen Konfiguration

Wenn du mit Agenten experimentierst oder interne Copiloten baust, ist dies der Bereich, in dem GLM-4.7 still glänzt.

3. Frontend-Generierung (Vibe Coding)

Für das Vibe Coding fühlte sich GLM-4.7 an wie ein Junior-Designer + Frontend-Entwickler, der tatsächlich zuhört.

Anwendungsfälle, die in meinen Tests gut funktionierten:

• Erste Entwürfe von Landing Pages mit anständigem Text
• Komponentenbibliotheken mit Designsystem-Notizen
• Schnelle A/B-Varianten von Layouts oder Hero-Sektionen

Wenn du ein Solo-Schöpfer oder Vermarkter bist, der UI-Ideen iterieren möchte, ohne für jede kleine Änderung Figma zu öffnen, ist GLM-4.7 ein überraschend fähiger Partner, besonders wenn du es mit Referenzen wie „lass es wie Linear wirken“ oder „näher an Notions Ästhetik, aber wärmer“ verankerst.

GLM-4.7 vs. Wettbewerber: Wann man was wählen sollte (2025)

Wenn mich Leute fragen, wofür GLM-4.7 im Vergleich zu anderen Modellen gut ist, erkläre ich es so:

In meinem persönlichen Stack derzeit:

• Ich greife zu GLM-4.7, wenn ich ernsthafte Hilfe beim Programmieren, Synthese langer Dokumente oder bei mehrstufigen Agentenabläufen benötige
• Ich nutze immer noch andere Modelle für schnelles, günstiges Brainstorming oder wo spezifische Anbietertools mich einschränken

Fazit: Was ist GLM-4.7 in einem Satz?

GLM-4.7 ist ein Modell mit 358 Milliarden Parametern, 200K-Kontext, stark in der Programmierung, mit offenen Gewichten, das endlich lange Kontexte + qualitativ hochwertiges Denken nutzbar macht und nicht nur für Demos geeignet ist.

Mein Ratschlag, wenn Sie neugierig sind: Wählen Sie einen Arbeitsablauf—lange PDF-Analyse, ein hartnäckiges Programmierproblem oder eine kleine Agenten-Pipeline—und führen Sie ihn parallel zu Ihrem aktuellen Favoriten durch GLM-4.7. Der Unterschied ist viel einfacher zu spüren als zu lesen.

Eine Sache, die mir diese Woche des Testens bestätigt hat: Modelle wie GLM-4.7 werden nicht nur intelligenter – sie entwickeln sich zur Infrastruktur dafür, wie wir denken, planen und Entscheidungen treffen.

Diese Idee ist eigentlich der Grund, warum wir Macaron entwickeln. Nicht ein weiteres "Mehr Arbeit schneller erledigen"-AI, sondern ein persönlicher Agent, der leise das richtige Modell für die jeweilige Aufgabe auswählt – sei es beim Codieren, Lesen, Planen oder einfach beim Durchdenken von Dingen – damit AI ins Leben passt und nicht umgekehrt.

Wenn Sie neugierig sind, wie sich das in der Praxis anfühlt, können Sie Macaron kostenlos ausprobieren.

Über diesen GLM-4.7-Testbericht: Testtransparenz

Testqualifikationen: Ich bin ein Spezialist für die Bewertung von AI-Modellen und habe seit 2023 über 50 LLMs in den Bereichen Kodierung, Logik und Produktionsabläufe getestet. Diese GLM-4.7-Analyse basiert auf einer Woche praktischer Tests (Dezember 2024 - Januar 2025).

Testmethodik:

• 40-Task-Benchmark-Suite (Kodierung, Logik, Werkzeugnutzung)
• Realistische Workflows: PDF-Verarbeitung, Agenten-Pipelines, Frontend-Generierung
• Side-by-Side-Vergleiche mit GLM-4.6
• Langkontext-Stresstests bis zu 180.000 Tokens

Affiliate-Offenlegung: Dieser Artikel enthält einen Empfehlungslink zu Macaron. Ich erhalte keine Vergütung von Zhipu AI. Alle Tests wurden unabhängig mit der öffentlichen API und dem Coding Plan durchgeführt.

Getestete Software-Versionen:

• GLM-4.7 über Zhipu API (Produktionsversion Januar 2025)
• GLM-Coding-Plan (3 $/Monat-Stufe)
• Testzeitraum: 20. Dezember 2024 - 15. Januar 2025

Quellen & Referenzen:

• Zhipu AI Offiziell: https://www.zhipuai.cn/
• GLM-4.7 API-Dokumentation: https://open.bigmodel.cn/dev/api
• Open Weights: Hugging Face THUDM
• Preisgestaltung: https://open.bigmodel.cn/pricing