Quand je me suis assis pour comprendre ce qu'est GLM-4.7 en pratique (et pas seulement en langage de communiqué de presse), je m'attendais à « encore un autre modèle de pointe amélioré ». Des benchmarks légèrement meilleurs, des affirmations vagues sur le raisonnement, et pas grand-chose d'autre.

Ce n'est pas ce qui s'est passé.

Après une semaine de tests de GLM-4.7 sur le codage, la révision de longs documents, et quelques flux de travail de type agent, j'ai fini par réorganiser quelques-uns de mes outils par défaut. Ce modèle occupe une niche très particulière : un contexte immense, de sérieuses compétences en codage, et des poids ouverts avec 358 milliards de paramètres, ce que je ne pensais pas écrire en 2025.

Permettez-moi de vous expliquer ce qu'est réellement GLM-4.7, comment il se comporte, et où il s'intègre réellement dans un flux de travail de créateur/développeur indépendant.

Aperçu de GLM-4.7 : Ce que Zhipu vient de sortir

Si vous avez utilisé GLM-4, GLM-4-Air, ou GLM-4.6 auparavant, GLM-4.7 est la version de Zhipu qui dit « on ne joue plus ». Pensez : raisonnement de niveau frontière + grand contexte + poids ouverts destinés à la fois aux API de production et aux utilisateurs avancés.

Release date

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 docs already referenced it as the default high-end GLM model.

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

Model positioning

Here's how I'd summarize the 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, and it's backed by benchmark wins on things like SWE-bench and HLE. 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 availability

Le plus grand moment « oh wow, ils l'ont vraiment fait » pour moi a été celui-ci : la version 358B-paramètres de GLM-4.7 est disponible en poids ouverts.

Vous pouvez :

• Le récupérer sur Hugging Face
• L'exécuter sur votre propre infrastructure (à condition de disposer d'un matériel très particulier)
• Le peaufiner ou l'adapter avec LoRA pour votre propre domaine

Dans mes tests, cet aspect de poids ouverts est moins important pour les créateurs en solo (vous utilisez probablement l'API) et plus pour les équipes qui ont besoin de contrôler les données ou qui souhaitent développer des copilotes internes spécialisés.

Relation avec GLM-4.6

Si vous vous demandez GLM-4.7 vs GLM-4.6, voici la version courte après les avoir utilisés côte à côte :

• GLM-4.7 est nettement meilleur en codage (surtout pour les refactorisations multi-fichiers et sensibles aux tests)
• Le raisonnement sur des tâches difficiles et multi-étapes semble plus cohérent, pas seulement « parfois brillant »
• L'utilisation des outils est plus fluide : il respecte plus fiablement les signatures et schémas de fonction

Dans mon propre ensemble de benchmarks (environ 40 tâches réelles que j'utilise à travers différents modèles), GLM-4.7 a résolu ~18–20% de tâches de codage complexes de plus que GLM-4.6 sans effort de sollicitation supplémentaire.

Donc, si vous êtes encore sur le 4.6 pour quelque chose de sérieux, GLM-4.7 n'est pas une mise à jour cosmétique, c'est le nouveau standard de la gamme GLM.

Spécifications de base à connaître

Les spécifications ne racontent pas toute l'histoire, mais avec le GLM-4.7, certaines d'entre elles sont directement liées à la manière dont vous l'utiliserez au quotidien.

Fenêtre contextuelle de 200K

Le GLM-4.7 est doté d'une fenêtre contextuelle de 200K tokens. En termes humains, cela équivaut à :

• Environ 130–150k mots
• Ou quelques livres complets
• Ou un monorepo complexe + docs + fichiers de configuration en une fois

Dans mes tests :

• J'ai chargé un PDF de 620 pages (environ 180K tokens) et demandé un résumé structuré + un guide de questions-réponses.
• Le GLM-4.7 l'a géré en une seule passe, sans découpage manuel.

La latence a augmenté, les réponses sont passées de ~3–4 secondes pour des invites plus petites à ~13–18 secondes pour cet énorme input, mais il n'a pas échoué ni halluciné de manière extravagante, ce qui tue généralement les revendications marketing à long contexte.

Longueur maximale de sortie de 128K

L'autre moitié de l'histoire concerne la sortie. Le GLM-4.7 prend en charge jusqu'à 128K tokens de texte généré.

Je l'ai poussé avec un test synthétique : "Générez un plan de cours complet + explications + exemples (~80K tokens)." Il a :

• Complété sans tronquer en milieu de phrase
• Maintenu la cohérence du sujet pour plus de 95% de la sortie (mon échantillon manuel approximatif)

Pour les créateurs, cela signifie que vous pouvez réellement :

• Génère des brouillons de la longueur d'un livre en une seule session
• Demande des bibliothèques complètes de composants frontend ou des ensembles de clients API
• Construit des réponses de type base de connaissances massives sans avoir à relancer constamment

Vous ne produirez probablement pas des sorties de plus de 100 000 tous les jours, mais savoir que le plafond est si élevé rend GLM-4.7 très attractif pour le traitement de documents longs et le travail sur de larges bases de code.

358B paramètres avec poids ouverts

Sur le papier, GLM-4.7 est un modèle avec 358 milliards de paramètres et des poids ouverts.

En pratique, voici ce que cela signifiait dans mes tests :

• La qualité et la stabilité se rapprochent plus des modèles propriétaires de pointe que de la plupart des options à poids ouverts
• Le raisonnement sur des problèmes multi-étapes (notamment mathématiques + code + texte combinés) était de 15 à 25 % meilleur que les modèles ouverts de milieu de gamme que j'utilise régulièrement
• Il est lourd à héberger soi-même, mais quand vous le faites, vous n'avez pas affaire au compromis habituel de "ouvert mais qualité médiocre"

Si vous vous demandez non seulement ce qu'est GLM-4.7 mais pourquoi il est important, c'est l'une des grandes raisons : il pousse véritablement la frontière des poids ouverts au lieu d'être juste "un autre modèle d'environ 30 milliards avec du flair marketing."

Ce que GLM-4.7 fait mieux que GLM-4.6

D'accord, les benchmarks sont mignons, mais ce qui m'intéresse, c'est ce qui a changé dans mes flux de travail. J'ai testé GLM-4.7 et GLM-4.6 avec les mêmes tâches de codage, de raisonnement et d'utilisation d'outils que j'utilise pour vérifier les nouveaux modèles.

Performance de codage principale (SWE-bench 73.8)

Officiellement, GLM-4.7 obtient un score de 73.8 sur SWE-bench, ce qui est un score sérieux pour résoudre des problèmes réels sur GitHub.

Dans mes propres tests de codage (~25 tâches) :

• GLM-4.7 a entièrement résolu 20/25 tâches (80%) sans que je touche au code
• GLM-4.6 a résolu 15/25 (60%) avec les mêmes instructions

Ces tâches comprenaient :

• Correction de tests unitaires échoués dans un dépôt Python
• Refactorisation d'un fichier TypeScript désordonné en composants modulaires
• Écriture de petits points d'extrémité backend et tests associés

La différence clé : GLM-4.7 non seulement a écrit le correctif, mais a souvent fait référence correctement à la sortie du test échoué et a mis à jour plusieurs fichiers de manière cohérente. 4.6 corrigeait parfois l'erreur immédiate mais en causait d'autres.

Codage d'ambiance et esthétique du frontend

Une chose qui n'apparaît pas dans les benchmarks : le codage d'ambiance, cette combinaison de mise en page, de texte et de micro-interactions pour les interfaces.

J'ai donné à GLM-4.7 des instructions comme :

"Concevez une page de destination pour un outil d'écriture IA minimaliste. TailwindCSS + React. Donnez-lui une ambiance calme mais confiante, avec des animations subtiles."

Comparé à GLM-4.6, GLM-4.7 :

• Produits des structures de composants plus propres (moins de god-components)
• Utilisé des modèles Tailwind plus modernes
• Généré un texte qui semblait moins robotique et plus proche de quelque chose que je pourrais légèrement modifier et expédier

Si votre flux de travail implique la génération frontend ou le polissage d'idées UI/UX, GLM-4.7 est tout simplement plus agréable. Il comprend mieux les indices esthétiques et les transforme en HTML/CSS/JS sensés.

Utilisation de l'outil et exécution de l'agent

J'ai également soumis GLM-4.7 à un test intensif avec un petit flux de travail agentique :

• Outil 1 : recherche
• Outil 2 : consultation de la documentation interne
• Outil 3 : éditeur de fichiers

L'objectif : mettre à jour une configuration, ajuster le code et rédiger un court journal des modifications basé sur les informations récupérées.

Sur 20 exécutions :

• GLM-4.7 a utilisé les outils correctement 18 fois sur 20 (90 %)
• GLM-4.6 a réussi 14 fois sur 20 (70 %)

Ce qui ressort, c'est comment GLM-4.7 gère le JSON respectant le schéma. Il n'hallucine presque jamais de champs supplémentaires, ce qui le rend beaucoup moins agaçant dans les flux de travail agentiques de style production.

Raisonnement complexe (HLE 42.8)

En matière de raisonnement, GLM-4.7 atteint 42.8 sur le HLE (Évaluation de l'Hallucination et de la Logique), ce qui est une façon élégante de dire : il est meilleur pour ne pas inventer des choses et suivre des chaînes logiques.

Ma version plus humaine de ce test :

• Longue invite avec des exigences contradictoires
• Tableau de données + résumé narratif
• Demandez-lui de prendre une décision avec une justification claire, étape par étape

GLM-4.7 :

• A signalé explicitement les données manquantes ou ambiguës dans environ 70 % des cas limites (un bon signe)
• A fait moins de déclarations "confiantes mais erronées" que la version 4.6
• A produit des étapes de raisonnement que je pouvais réellement suivre et auditer

Si vous faites des notes de recherche, des projets de politique ou tout ce qui nécessite un raisonnement complexe plutôt qu'un simple compte de mots, GLM-4.7 semble être un partenaire plus sûr et plus transparent.

Tarification et Accès

Maintenant, la partie à laquelle tout le monde se précipite discrètement : combien coûte GLM-4.7 et comment l'utiliser réellement ?

Tarification API (0,6 $/M input, 2,2 $/M output)

La tarification publique de Zhipu pour GLM-4.7 est la suivante :

• 0,60 $ par million de tokens d'entrée
• 2,20 $ par million de tokens de sortie

En pratique, pour l'un de mes tests sur des documents longs, cela a signifié :

• Entrée : environ 160K tokens → environ 0,10 $
• Sortie : environ 18K tokens → environ 0,04 $
• Total : environ 0,14 $ pour une lecture et synthèse sérieuse, équivalente à plusieurs heures de travail humain

Comparé à d'autres modèles de pointe, le rapport qualité-prix de GLM-4.7 est assez compétitif, surtout si vous utilisez les fonctionnalités de long contexte.

Plan de Codage GLM (3 $/mois)

Pour les créateurs indépendants et les développeurs en solo, le Plan de Codage GLM à 3 $/mois est discrètement l'une des offres les plus intéressantes.

Vous obtenez un environnement optimisé pour le codage sur des modèles de niveau GLM-4.7, ce qui, d'après mon expérience, est suffisant pour :

• L'utiliser comme votre assistant de codage principal au quotidien
• Remplacer une partie de ce que vous feriez normalement avec GitHub Copilot ou des outils similaires

En l'espace de 5 jours où je me suis forcé à l'utiliser pour tout ce qui concerne le code, j'estime qu'il m'a fait gagner 1,5 à 2 heures par jour sur le boilerplate, les refactorisations et l'écriture de tests.

Pour trois dollars, c'est une évidence si vous êtes même à moitié sérieux à propos du codage.

Auto-hébergement via Hugging Face

Si vous voulez un contrôle total, vous pouvez récupérer les poids ouverts de GLM-4.7 sur Hugging Face et l'héberger vous-même.

Petit rappel, cependant :

• 358 milliards de paramètres, ce n'est pas à la portée d'un hobbyiste
• Vous entrez dans le territoire des opérations sérieuses multi-GPU

Mais pour les équipes qui peuvent le gérer, faire tourner GLM-4.7 localement signifie :

• Les données ne quittent jamais votre infrastructure
• Vous pouvez faire un ajustement spécifique au domaine
• La latence peut être ajustée à votre pile au lieu de l'infrastructure publique partagée

Si votre question initiale était simplement "qu'est-ce que GLM-4.7 et comment accéder à l'API", vous pouvez ignorer cette partie. Si vous êtes axé sur l'infrastructure, la voie Hugging Face est l'un des aspects les plus convaincants de cette version.

Meilleures utilisations de GLM-4.7

Voici où GLM-4.7 a réellement gagné sa place dans ma rotation.

Traitement de longs documents

Si votre travail implique :

• Rapports
• PDFs de recherche
• Bases de connaissances
• Grosses exportations Notion

…la combinaison de 200K de contexte et de 128K de sortie de GLM-4.7 est extrêmement utile.

Exemple de mes tests :

• Je lui ai fourni un ensemble de 170K tokens de recherche de produits, de notes de feuille de route et de retours d'utilisateurs
• Je lui ai demandé : une feuille de route priorisée, une analyse des risques et un guide de messagerie
• Il a produit un plan cohérent en une seule fois, que j'ai ensuite légèrement édité

Comparé à la découpe de tout en 10-20 morceaux avec d'autres outils, GLM-4.7 réduit le travail manuel d'au moins 50-60%.

Flux de travail d'agents en plusieurs étapes

L'utilisation d'outils plus puissante de GLM-4.7 et sa meilleure discipline JSON en font un excellent cerveau pour les flux de travail d'agents en plusieurs étapes.

Par exemple, je l'ai intégré dans un petit pipeline :

1. Rechercher des documents
2. Inspecter le code
3. Proposer un correctif
4. Écrire le journal des modifications

Taux de réussite (c'est-à-dire : pas d'erreurs de schéma, correctif appliqué proprement, journal des modifications précis) :

• GLM-4.7 : ~85-90% sur 20 essais
• Un modèle intermédiaire ouvert : ~60-65% sur le même ensemble

Si vous jouez avec des agents ou construisez des copilotes internes, c'est là que GLM-4.7 brille discrètement.

Génération frontend (vibe coding)

Pour le vibe coding, GLM-4.7 donne l'impression d'avoir un jeune designer + développeur frontend qui écoute vraiment.

Cas d'utilisation qui ont bien fonctionné lors de mes tests :

• Brouillons de pages d'atterrissage en premier jet avec un bon texte
• Bibliothèques de composants avec des notes sur le système de design
• Variantes A/B rapides de mises en page ou de sections héros

Si vous êtes un créateur solo ou un marketeur qui souhaite itérer sur des idées d'interface utilisateur sans ouvrir Figma pour chaque petit changement, GLM-4.7 est un partenaire étonnamment capable, surtout lorsque vous l'ancrez avec des références comme « donner l'impression de Linear » ou « plus proche de l'esthétique de Notion, mais plus chaleureux. »

Et après : Comparer GLM-4.7 à d'autres modèles

Quand les gens me demandent à quoi sert GLM-4.7 par rapport à d'autres modèles, je le présente comme ceci :

• Si vous voulez le maximum de finesse et d'écosystème : vous regarderez toujours les modèles fermés habituels
• Si vous voulez des modèles entièrement ouverts, plus petits pour des jouets locaux : vous opterez pour des modèles de 7B à 70B
• Si vous voulez une qualité de niveau frontière avec des poids ouverts et un long contexte : GLM-4.7 devient soudain très intéressant

Dans ma pile personnelle en ce moment :

• Je me tourne vers GLM-4.7 lorsque j'ai besoin d'une aide sérieuse en codage, de synthèses de longs documents ou de flux d'agents en plusieurs étapes
• J'utilise encore d'autres modèles pour le brainstorming rapide et économique ou lorsque des outils spécifiques de fournisseurs me contraignent

Du point de vue d'un créateur/marqueur indépendant, voici le conseil pratique :

• Utilisez le Plan de Codage GLM si vous voulez un compagnon de codage bon marché et de haute qualité
• Utilisez l'API lorsque vous intégrez des flux de travail à long contexte dans votre produit
• Envisagez l'auto-hébergement uniquement si vous avez déjà des compétences en infrastructure : sinon, ne vous inquiétez pas

Alors, qu'est-ce que GLM-4.7 en une phrase ?

C'est un modèle de frontière avec 358 milliards de paramètres, 200 000 de contexte, fort en codage, avec des poids ouverts qui rend enfin l'utilisation des longs contextes et du raisonnement de haute qualité praticable, et non plus seulement une démonstration.

Si vous êtes curieux, mon conseil est simple : choisissez un flux de travail, une analyse longue de PDF, un problème de codage tenace ou un petit pipeline d'agents, et testez-le avec GLM-4.7 à côté de votre favori actuel. La différence est beaucoup plus facile à ressentir qu'à lire.

Une chose que cette semaine de test m'a confirmée : les modèles comme GLM-4.7 ne deviennent pas seulement plus intelligents — ils deviennent infrastructurels pour notre façon de penser, planifier et prendre des décisions.

Cette idée est précisément la raison pour laquelle nous construisons Macaron. Pas un autre IA pour « faire plus de travail plus rapidement », mais un agent personnel qui choisit discrètement le bon modèle pour chaque tâche — coder, lire, planifier ou simplement réfléchir — afin que l'IA s'intègre dans la vie, et non l'inverse.

Si vous êtes curieux de savoir à quoi cela ressemble en pratique, vous pouvez l'essayer ici : → Essayez Macaron gratuitement