Als ich mich das erste Mal hinsetzte, um herauszufinden, was GLM-4.7 in der Praxis bedeutet (und nicht nur in der Sprache der Pressemitteilungen), erwartete ich "wieder mal ein weiteres Grenzmodell-Upgrade." Etwas bessere Benchmarks, vage Behauptungen über logisches Denken und nicht viel mehr.

Das ist... nicht passiert.

Nach einer Woche des Testens von GLM-4.7 in den Bereichen Kodierung, Langdokumentenprüfung und einigen agentenähnlichen Arbeitsabläufen, habe ich ein paar meiner Standard-Tools neu sortiert. Dieses Modell hat eine ganz spezielle Nische: riesiger Kontext, ernsthafte Kodierfähigkeiten und offene Gewichte bei 358 Milliarden Parametern, was kein Satz ist, den ich dachte, ich würde 2025 schreiben.

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

GLM-4.7 Überblick: Was Zhipu gerade veröffentlicht hat

Wenn Sie GLM-4, GLM-4-Air oder GLM-4.6 verwendet haben, ist GLM-4.7 Zhipus "wir machen jetzt ernst" Veröffentlichung. Denken Sie: Grenzstufen-Logik + großer Kontext + offene Gewichte, die sowohl auf Produktions-APIs als auch auf Power-User abzielen.

Veröffentlichungsdatum

Zhipu hat GLM-4.7 leise Ende 2024 eingeführt und begann dann Anfang 2025, es als ihr neues Flaggschiff für Codierung und logisches Denken stärker zu pushen. Als ich es zum Testen bekam, wurden in den Dokumentationen bereits darauf verwiesen, dass es das Standardmodell für High-End-GLM ist.

In der Regel wird es in der Zhipu-API als etwas wie glm-4.7 oder ähnlich angezeigt und als 358B Open-Weights-Version auf Hugging Face für Self-Hosting bereitgestellt.

Modellpositionierung

Hier ist, wie ich die Modellpositionierung nach tatsächlicher Nutzung zusammenfassen würde:

• Stufe: Frontier-Level, allgemeines LLM
• Fokus: Codierung, komplexes Denken und Aufgaben mit langem Kontext
• Zielgruppe: Teams, die starke Unterstützung bei der Codierung und Workflows mit langen Dokumenten wünschen: Indie-Entwickler, die offene Gewichte mögen: Forscher

In Zhipus eigenem Ökosystem wird GLM-4.7 als ihr bestes Modell für Codierung und logisches Denken präsentiert, unterstützt durch Benchmark-Siege in Dingen wie SWE-bench und HLE. In der realen Welt bedeutet das ungefähr: Dies ist das Modell, das man wählt, wenn einem Qualität wichtiger ist als die reinen Kosten pro Token.

Verfügbarkeit von Open-Weights

Der größte "oh wow, sie haben es tatsächlich getan"-Moment für mich war dieser: GLM-4.7's 358B-Parameter-Version ist als offene Gewichte verfügbar.

Du kannst:

• Es von Hugging Face herunterladen
• Es auf deiner eigenen Infrastruktur betreiben (vorausgesetzt, du hast sehr anspruchsvolle Hardware)
• Es für dein eigenes Gebiet feinabstimmen oder mit LoRA anpassen

In meinen Tests ist dieser Open-Weights-Winkel weniger wichtig für Einzelpersonen (du nutzt wahrscheinlich die API) und mehr für Teams, die Datenkontrolle benötigen oder spezialisierte interne Assistenten aufbauen möchten.

Beziehung zu GLM-4.6

Wenn du dich fragst, GLM-4.7 vs. GLM-4.6, hier ist die kurze Version aus der parallelen Nutzung:

• GLM-4.7 ist merklich besser beim Codieren (besonders bei mehrteiligen und testbewussten Refactorings)
• Das logische Denken bei schwierigen, mehrstufigen Aufgaben fühlt sich konsistenter an, nicht nur "manchmal brillant"
• Die Nutzung von Tools ist reibungsloser: Es respektiert Funktionssignaturen und Schemata zuverlässiger

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

Wenn du also noch 4.6 für ernsthafte Aufgaben verwendest, ist GLM-4.7 kein kosmetisches Upgrade, sondern der neue Standard in der GLM-Linie.

Wichtige Spezifikationen, die du kennen musst

Spezifikationen erzählen nicht die ganze Geschichte, aber bei GLM-4.7 sind einige direkt damit verbunden, wie du es tatsächlich täglich nutzen wirst.

200K Kontextfenster

GLM-4.7 wird mit einem 200K-Token-Kontextfenster geliefert. In menschlichen Begriffen bedeutet das:

• Ungefähr 130–150k Wörter
• Oder ein paar vollständige Bücher
• Oder ein komplexes Monorepo + Dokumentationen + Konfigurationsdateien auf einen Schlag

In meinen Tests:

• Ich lud eine 620-seitige PDF (etwa 180K Tokens) und bat um eine strukturierte Zusammenfassung + Q&A-Leitfaden.
• GLM-4.7 bewältigte das in einem Durchgang, ohne manuelles Aufteilen.

Die Latenz stieg, die Antworten dauerten von ca. 3–4 Sekunden bei kleineren Eingaben auf ca. 13–18 Sekunden bei diesem riesigen Input, aber es brach nicht zusammen oder halluzinierte wild, was normalerweise lange Kontext-Marketingansprüche zunichte macht.

128K maximale Ausgabelänge

Die andere Hälfte der Geschichte ist die Ausgabe. GLM-4.7 unterstützt bis zu 128K Tokens an generiertem Text.

Ich forderte es mit einem synthetischen Test heraus: "Erstelle eine vollständige Kursübersicht + Erklärungen + Beispiele (ca. 80K Tokens)." Es:

• Wurde ohne Abbruch mitten im Satz abgeschlossen
• Behielt die Themenkonsistenz für 95%+ der Ausgabe bei (meine grobe manuelle Stichprobe)

Für Kreative bedeutet das, dass du realistisch:

• Erstelle Buchentwürfe in einer einzigen Sitzung
• Fordere komplette Frontend-Komponentenbibliotheken oder API-Client-Sets an
• Baue umfangreiche Wissensdatenbanken-Stilantworten ohne ständiges Neuanfragen auf

Du wirst wahrscheinlich nicht jeden Tag 100K+ Ausgaben erleben, aber zu wissen, dass das Limit so hoch liegt, macht GLM-4.7 sehr attraktiv für die Verarbeitung von langen Dokumenten und 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 Denken bei mehrstufigen Problemen (insbesondere bei der Kombination von Mathematik + Code + Text) war 15–25 % besser als bei den mittleren 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 mäßiger Qualität"

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

Was GLM-4.7 Besser Macht als GLM-4.6

Also gut, Benchmarks sind nett, aber mich interessiert, was sich in meinen Workflows geändert hat. Ich habe GLM-4.7 und GLM-4.6 durch die gleichen Codierungs-, Denk- und Werkzeugnutzungsaufgaben gejagt, die ich verwende, um neue Modelle auf Herz und Nieren zu prüfen.

Kern-Codierungsleistung (SWE-bench 73.8)

Offiziell erreicht GLM-4.7 auf SWE-bench einen Wert von 73.8, was ein ernstzunehmender Score für die Lösung realer GitHub-Probleme ist.

In meinen eigenen Codierungstests (ca. 25 Aufgaben):

• GLM-4.7 löste 20/25 Aufgaben (80%) vollständig, ohne dass ich den Code anrühren musste.
• GLM-4.6 löste 15/25 (60%) unter den gleichen Vorgaben.

Diese Aufgaben umfassten:

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

Der Hauptunterschied: GLM-4.7 schrieb nicht nur den Patch, es bezog sich oft korrekt auf die fehlerhafte Testausgabe und aktualisierte mehrere Dateien konsistent. 4.6 behob manchmal den unmittelbaren Fehler, verursachte aber ein anderes Problem.

Vibe-Codierung und Frontend-Ästhetik

Eine Sache, die in Benchmarks nicht auftaucht: Vibe-Coding, diese Kombination aus Layout, Text und Mikrointeraktionen für Frontends.

Ich gab GLM-4.7 Vorgaben wie:

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

Im Vergleich zu GLM-4.6:

• Sauberere Komponentenstrukturen erstellt (weniger God-Komponenten)
• Modernere Tailwind-Muster verwendet
• Text generiert, der weniger robotisch wirkte und eher etwas, das ich leicht bearbeiten und veröffentlichen könnte

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

Werkzeugnutzung und Agentenausführung

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

• Werkzeug 1: Suche
• Werkzeug 2: interne Dokumentationssuche
• Werkzeug 3: Dateieditor

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

Über 20 Durchläufe:

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

Besonders auffällig war, wie GLM-4.7 schema-konformes JSON handhabte. Es hat fast nie zusätzliche Felder hinzugefügt, was es in produktionsnahen Agentenabläufen deutlich weniger störend macht.

Komplexes Denken (HLE 42.8)

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

Meine menschlichere Version dieses Tests:

• Langer Prompt mit widersprüchlichen Anforderungen
• Datentabelle + narrative Zusammenfassung
• Fordern Sie es auf, eine Entscheidung mit klarer, schrittweiser Begründung abzuleiten

GLM-4.7:

• In etwa 70 % der Grenzfälle explizit fehlende oder mehrdeutige Daten gekennzeichnet (ein gutes Zeichen)
• Weniger „selbstsichere, aber falsche“ Behauptungen als 4.6 gemacht
• Begründungsschritte produziert, die ich tatsächlich nachvollziehen und überprüfen konnte

Wenn du Forschungsnotizen, Strategieentwürfe oder irgendetwas machst, bei dem komplexes Denken wichtiger ist als die Wortanzahl, fühlt sich GLM-4.7 wie ein sicherer, transparenterer Partner an.

Preise und Zugang

Jetzt zu dem Teil, zu dem jeder leise scrollt: Wie viel kostet GLM-4.7 und wie nutzt man es eigentlich?

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

Die öffentlichen Preise von Zhipu für GLM-4.7 liegen bei:

• 0,60 $ pro 1M Eingabe-Tokens
• 2,20 $ pro 1M Ausgabe-Tokens

In der Praxis bedeutete dies für einen meiner Langdokumententests:

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

Im Vergleich zu anderen Spitzenmodellen ist das Preis-Leistungs-Verhältnis von GLM-4.7 ziemlich wettbewerbsfähig, insbesondere wenn du die Langkontext-Funktionen nutzt.

GLM-Coding-Plan (3 $/Monat)

Für unabhängige Kreative und Einzelentwickler ist der GLM-Coding-Plan für 3 $/Monat leise eines der interessanteren Angebote.

Du erhältst eine auf das Codieren optimierte Umgebung auf Basis von GLM-4.7-Modellen, was meiner Erfahrung nach ausreicht, um:

• Es als deinen primären täglichen Codierungsassistenten zu nutzen
• Einen Teil dessen zu ersetzen, was du normalerweise in GitHub Copilot oder ähnlichen Tools tun würdest

In einem 5-tägigen Zeitraum, in dem ich mich gezwungen habe, es für alles Code-bezogene zu nutzen, würde ich schätzen, 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 auch nur halbwegs ernsthaft codest.

Selbsthosting über Hugging Face

Wenn du die volle Kontrolle willst, kannst du dir die offenen Gewichte von GLM-4.7 von Hugging Face holen und selbst hosten.

Allerdings ein Realitätscheck:

• 358B Parameter sind keine Größe für ein Hobby-Hosting
• Du bewegst 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 angepasst werden, anstatt an eine geteilte öffentliche Infrastruktur

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

Beste Anwendungsfälle für GLM-4.7

Hier hat sich GLM-4.7 wirklich einen Platz in meinem Arbeitsablauf verdient.

Verarbeitung von langen Dokumenten

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 Produktrecherche, Roadmap-Notizen und Nutzerfeedback gefüttert
• Es gebeten um: eine priorisierte Roadmap, Risikoanalyse und Messaging-Leitfaden
• Es hat in einem Rutsch einen kohärenten Plan erstellt, den ich dann leicht bearbeitet habe

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

Mehrstufige Agenten-Workflows

Die stärkere Werkzeugnutzung und die bessere JSON-Disziplin von GLM-4.7 machen es zu einem großartigen Gehirn für mehrstufige Agenten-Workflows.

Zum Beispiel habe ich es in eine kleine Pipeline eingebaut:

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

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

• GLM-4.7: ~85–90% bei 20 Versuchen
• Ein mittelklassiges offenes Modell: ~60–65% im gleichen Setup

Wenn du mit Agenten spielst oder interne Co-Piloten baust, ist dies der Bereich, in dem GLM-4.7 leise glänzt.

Frontend-Generierung (Vibe-Coding)

Beim Vibe-Coding fühlte sich GLM-4.7 an, als hätte man einen Junior-Designer + Frontend-Entwickler, der tatsächlich zuhört.

Anwendungsfälle, die in meinen Tests gut funktionierten:

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

Wenn du ein Solo-Ersteller 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 aussehen“ oder „näher an Notions Ästhetik, aber wärmer“ verankerst.

Was kommt als Nächstes: Vergleich von GLM-4.7 mit anderen Modellen

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

• Wenn Sie maximalen Feinschliff und ein umfassendes Ökosystem wünschen: Sie werden immer noch auf die üblichen Frontier-geschlossenen Modelle schauen
• Wenn Sie vollständig offene, kleinere Modelle für lokale Spielereien wünschen: Sie werden 7B–70B-Modelle wählen
• Wenn Sie Frontier-Qualität mit offenen Gewichten und langem Kontext wünschen: GLM-4.7 wird plötzlich sehr interessant

In meinem persönlichen Stack gerade:

• Ich greife zu GLM-4.7, wenn ich ernsthafte Unterstützung beim Programmieren, bei der Synthese von langen Dokumenten oder bei mehrstufigen Agentenflüssen benötige
• Ich nutze immer noch andere Modelle für schnelles, günstiges Brainstorming oder wenn mich spezifische Anbieter-Tools binden

Aus der Perspektive eines Indie-Schöpfers/Marketers ist hier das praktische Fazit:

• Verwenden Sie den GLM Coding Plan, wenn Sie einen günstigen, hochwertigen Programmierpartner suchen
• Verwenden Sie die API, wenn Sie lang-kontextuelle Workflows in Ihr Produkt integrieren
• Ziehen Sie das Selbst-Hosting nur in Betracht, wenn Sie bereits Infrastruktur-Kapazitäten haben: ansonsten stressen Sie sich nicht damit

Also, was ist GLM-4.7 in einem Satz?

Es ist ein Modell mit 358 Milliarden Parametern, 200K-Kontext, stark im Programmieren, mit offenen Gewichten, das endlich Lang-Kontext + qualitativ hochwertiges Denken nutzbar macht und nicht nur demo-freundlich.

Wenn Sie neugierig sind, ist mein Rat einfach: Wählen Sie einen Workflow, eine lange PDF-Analyse, ein hartnäckiges Programmierproblem oder eine kleine Agenten-Pipeline und testen Sie es parallel zu Ihrem aktuellen Favoriten mit GLM-4.7. Der Unterschied ist viel einfacher zu fühlen als zu lesen.

Eine Sache hat mir diese Woche des Testens verdeutlicht: Modelle wie GLM-4.7 werden nicht nur schlauer – sie werden zur Infrastruktur für unser Denken, Planen und Entscheiden.

Genau deshalb bauen wir Macaron. Nicht ein weiteres „Mehr Arbeit schneller erledigen“-KI, sondern ein persönlicher Agent, der leise das richtige Modell für die Aufgabe auswählt – sei es Programmieren, Lesen, Planen oder einfach nur Nachdenken – damit KI sich in unser Leben einfügt und nicht umgekehrt.

Wenn du neugierig bist, wie sich das in der Praxis anfühlt, kannst du es hier ausprobieren: → Macaron kostenlos ausprobieren