Qu'est-ce que le GLM-4.7 ? Revue complète du modèle IA 358B de Zhipu (2025)

Quand j'ai commencé à comprendre ce qu'est vraiment le GLM-4.7 en pratique (et pas seulement dans le langage des communiqués de presse), je m'attendais à « encore un autre modèle de pointe ». 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 sur GLM-4.7 dans le codage, la révision de longs documents et certains 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 : fenêtre de contexte de 200K, compétences sérieuses en codage, et poids ouverts à 358B paramètres, ce qui n'est pas une phrase que je pensais écrire en 2025.

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

Aperçu rapide de GLM-4.7 : Principales spécifications (2025)

En résumé : Si vous avez besoin d'un raisonnement à la pointe avec un contexte massif et la flexibilité des poids ouverts, GLM-4.7 de Zhipu AI est la solution. À 3 $/mois pour le plan de codage, c'est l'une des meilleures propositions de valeur parmi les outils d'IA en janvier 2025.

Qu'est-ce que GLM-4.7 ? Positionnement et Lancement du Modèle

Si vous avez utilisé GLM-4, GLM-4-Air, ou GLM-4.6 auparavant, GLM-4.7 est la version de Zhipu qui annonce « on ne plaisante plus ». Pensez : raisonnement de pointe + grand contexte + poids ouverts visant à la fois les API de production et les utilisateurs avancés.

Chronologie de Lancement et Disponibilité

Zhipu a discrètement lancé GLM-4.7 à la fin de 2024, puis a commencé à le promouvoir plus intensément au début de 2025 en tant que nouveau modèle phare pour le codage et le raisonnement. Lorsque je l'ai testé, la documentation officielle le mentionnait déjà comme le modèle GLM haut de gamme par défaut.

Vous le verrez généralement désigné comme glm-4.7 dans l'API Zhipu, et comme une version de 358 milliards de paramètres à poids ouverts sur Hugging Face pour l'auto-hébergement.

Comment GLM-4.7 se positionne face aux concurrents

Voici comment je résumerais le positionnement du modèle GLM-4.7 après l'avoir réellement utilisé :

Niveau : LLM de niveau frontière, usage général Focus : Codage, raisonnement complexe et tâches à long contexte Public : Équipes recherchant une aide solide pour le codage et des flux de travail sur de longs documents, développeurs indépendants appréciant les poids ouverts, chercheurs

Dans l'écosystème propre à Zhipu, GLM-4.7 est présenté comme leur meilleur modèle pour le codage et le raisonnement, soutenu par des victoires de benchmark sur SWE-bench (73,8) et HLE (42,8). Dans le monde réel, cela signifie : c'est celui que vous choisissez lorsque vous privilégiez la qualité par rapport au coût brut par jeton.

Poids ouverts : le véritable atout

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

Vous pouvez :

• Le récupérer depuis Hugging Face
• L'exécuter sur votre propre infrastructure (en supposant que vous disposiez de matériel très conséquent)
• L'affiner ou l'adapter avec LoRA pour votre propre domaine

Dans mes tests, cet angle d'ouverture des poids compte moins pour les créateurs solos (vous utilisez probablement l'API) et plus pour les équipes qui ont besoin de contrôler les données ou qui souhaitent créer des copilotes internes spécialisés.

GLM-4.7 vs GLM-4.6 : Qu'est-ce qui a réellement changé ?

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

Dans mon propre ensemble de benchmarks (environ 40 tâches réelles que je réutilise à travers les 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 4.6 pour quelque chose de sérieux, GLM-4.7 n'est pas une simple mise à jour cosmétique — c'est la nouvelle norme dans la gamme GLM.

Spécifications principales du GLM-4.7 : Ce que vous devez savoir

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

Fenêtre de Contexte de 200K (Testée avec un PDF de 620 Pages)

GLM-4.7 est livré avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. En termes humains, cela représente :

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

Mon test réel : J'ai chargé un PDF de 620 pages (environ 180K tokens) et demandé un résumé structuré + un guide de Q&A.

Résultats :

• GLM-4.7 l'a géré en un seul passage, sans découpage manuel
• La latence est passée de ~3–4 secondes sur des invites plus petites à ~13–18 secondes sur cet énorme input
• Pas de perte de contexte ou de délire (ce qui tue généralement les prétentions marketing de long contexte)

Cela place GLM-4.7 en avance sur la plupart des modèles pour le traitement de longs documents à partir de janvier 2025.

Longueur Maximum de Sortie de 128K

L'autre moitié de l'histoire est la sortie. GLM-4.7 prend en charge jusqu'à 128 000 tokens de texte généré.

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

• Terminé sans couper en pleine 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 réalistement :

• Générer des brouillons de livre en une seule session
• Demander des bibliothèques complètes de composants frontend ou des ensembles de clients API
• Construire des réponses de type base de connaissances massives sans relancer constamment

Vous ne vivrez probablement pas avec plus de 100K+ sorties chaque jour, mais savoir que le plafond est aussi élevé rend GLM-4.7 très attractif pour le traitement de longs documents et le travail sur de grands ensembles de code.

358B Paramètres avec Poids Ouverts

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

Concrètement, voici ce que cela signifiait dans mes tests :

• La qualité et la stabilité se rapprochent davantage des modèles de pointe propriétaires que de la plupart des options à poids ouverts
• Le raisonnement sur des problèmes à plusieurs étapes (surtout math + 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 lorsque vous le faites, vous ne traitez pas le compromis habituel de "ouvert mais de qualité médiocre"

Si vous vous êtes demandé 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 en avant au lieu d'être juste "un autre modèle de 30 milliards avec du flair marketing".

Ce que GLM-4.7 Fait Mieux : Résultats de Tests Réels

D'accord, les benchmarks sont mignons, mais je me soucie de ce qui a changé dans mes flux de travail. J'ai passé GLM-4.7 et GLM-4.6 par les mêmes tâches de codage, de raisonnement et d'utilisation d'outils que j'utilise pour vérifier la cohérence des nouveaux modèles.

Performance Principale de Codage (SWE-bench 73.8)

Officiellement, GLM-4.7 affiche un score de 73.8 sur SWE-bench, ce qui est un score sérieux pour la résolution de 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 invites

Ces tâches incluaient :

• Correction de tests unitaires défaillants dans un dépôt Python
• Réorganisation d'un fichier TypeScript désordonné en composants modulaires
• Écriture de petits points de terminaison backend et de tests associés

La principale différence : GLM-4.7 non seulement a écrit le correctif, mais a souvent référencé correctement la sortie des tests défaillants et mis à jour plusieurs fichiers de manière cohérente. GLM-4.6 corrigeait parfois l'erreur immédiate mais en causait d'autres.

Codage Vibe et Esthétique Frontend

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

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

"Concevez une page de destination pour un outil d'écriture AI minimaliste. TailwindCSS + React. Faites en sorte qu'elle soit calme mais confiante, avec des animations subtiles."

Comparé à GLM-4.6, GLM-4.7 :

• A produit des structures de composants plus propres (moins de composants monolithiques)
• A utilisé des modèles Tailwind CSS plus modernes
• A généré un texte qui semblait moins robotique et plus proche de quelque chose que je pourrais légèrement modifier et publier

Si votre flux de travail implique la génération frontale 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 de résistance avec un petit flux de travail agentique :

• Outil 1 : recherche
• Outil 2 : consultation de 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 plus de 20 exécutions :

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

Ce qui a marqué, c'est la façon dont GLM-4.7 a géré le JSON respectant le schéma. Il n'a presque jamais ajouté de champs supplémentaires, ce qui le rend beaucoup moins gênant dans les flux de travail en production.

Raisonnement Complexe (HLE 42.8)

En ce qui concerne le raisonnement, GLM-4.7 atteint 42.8 sur HLE (Évaluation des Hallucinations et de la Logique), ce qui est une façon sophistiquée 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 tirer une décision avec une justification claire, étape par étape

GLM-4.7 :

• A explicitement signalé les données manquantes ou ambiguës dans environ 70% des cas limites (un bon signe)
• A fait moins de déclarations "sûres mais fausses" que GLM-4.6
• A produit des étapes de raisonnement que je pouvais réellement suivre et vérifier

Si vous effectuez des notes de recherche, des ébauches de politiques ou tout ce qui nécessite un raisonnement complexe plus que le nombre de mots, GLM-4.7 semble être un partenaire plus sûr et plus transparent.

Tarification et accès à GLM-4.7 (Janvier 2025)

Maintenant, la partie que tout le monde parcourt discrètement : combien coûte GLM-4.7, et comment l'utiliser vraiment ?

Tarification de l'API (0,6 $/M d'entrées, 2,2 $/M de sorties)

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

• 0,60 $ par 1M de tokens d'entrée
• 2,20 $ par 1M de tokens de sortie

En pratique, voici ce que cela signifiait pour l'un de mes tests de documents longs :

• Entrée : ~160K tokens → environ 0,10 $
• Sortie : ~18K tokens → environ 0,04 $
• Total : ~0,14 $ pour une lecture + 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 contexte long.

Plan de codage GLM (3 $/mois - Meilleur rapport qualité/prix)

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

Vous bénéficiez d'un environnement optimisé pour le codage basé sur des modèles de niveau GLM-4.7, ce qui, d'après mon expérience, suffit 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

In a 5-day stretch where I forced myself to use it for everything code-related, I'd estimate it saved me 1.5–2 hours per day on boilerplate, refactors, and test-writing.

For three bucks, that's a no-brainer if you're even semi-serious about coding.

Self-Hosting via Hugging Face

If you want full control, you can grab GLM-4.7's open weights from Hugging Face and self-host.

Reality check, though:

• 358B parameters is not a casual hobby-hosting size
• You're in multi-GPU, serious-ops territory

But for teams that can handle it, running GLM-4.7 locally means:

• Data never leaves your infrastructure
• You can do domain-specific fine-tuning
• Latency can be tuned to your stack instead of shared public infrastructure

If your initial question was just "what is GLM-4.7 and how do I hit the API," you can ignore this part. If you're infra-minded, the Hugging Face route is one of the most compelling parts of this release.

Best Use Cases for GLM-4.7 (Based on Real Testing)

Here's where GLM-4.7 actually earned a spot in my rotation.

1. Long-Document Processing

If your work involves:

• Reports
• Research PDFs
• Knowledge bases
• Big Notion exports

…GLM-4.7's 200K context and 128K output combo is extremely useful.

Example from my tests: I fed it a 170K-token bundle of product research, roadmap notes, and user feedback. Asked it for: a prioritized roadmap, risk analysis, and messaging guide.

Résultat : Il a produit un plan cohérent en une seule fois, que j'ai ensuite légèrement édité.

Comparé à découper tout en 10-20 morceaux avec d'autres outils, GLM-4.7 a réduit la charge manuelle d'au moins 50-60 %.

2. Flux de travail multi-étapes pour agents

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

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

1. Recherche de documents
2. Inspection du code
3. Proposition de correctif
4. Rédaction du changelog

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

• GLM-4.7 : ~85-90 % sur 20 essais
• Un modèle ouvert de milieu de gamme : ~60-65 % sur la même configuration

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

3. Génération Frontend (Vibe Coding)

Pour le vibe coding, GLM-4.7 donnait l'impression d'avoir un jeune designer + développeur front-end qui écoute réellement.

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

• Ébauches de pages d'atterrissage de premier jet avec un contenu décent
• Bibliothèques de composants avec des notes sur le système de design
• Variantes rapides A/B de mises en page ou de sections héro

Si vous êtes un créateur ou un marketeur solo qui souhaite itérer sur des idées d'UI sans ouvrir Figma pour chaque petit changement, GLM-4.7 est un partenaire étonnamment capable, surtout lorsque vous l'ancrez avec des références comme "faites-le ressembler à Linear" ou "plus proche de l'esthétique de Notion, mais plus chaleureux."

GLM-4.7 vs Concurrents : Quand choisir quoi (2025)

Quand on me demande à quoi sert GLM-4.7 par rapport à d'autres modèles, je l'explique ainsi :

Dans ma pile personnelle en ce moment :

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

Verdict final : Qu'est-ce que GLM-4.7 en une phrase ?

GLM-4.7 est un modèle de pointe de 358 milliards de paramètres, avec un contexte de 200 000, fort en codage, et des poids ouverts qui rend enfin l'utilisation du long contexte + raisonnement de haute qualité plus pratique, pas seulement démonstratif.

Mon conseil si vous êtes curieux : Choisissez un flux de travail—analyse de PDF long, un problème de codage difficile, ou un petit pipeline d'agent—et essayez-le avec GLM-4.7 en parallèle avec votre modèle préféré actuel. La différence est beaucoup plus facile à ressentir qu'à lire.

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

C'est en fait pour cette raison que 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 la 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 ce que cela ressent en pratique, vous pouvez essayer Macaron gratuitement.

À propos de cet examen GLM-4.7 : Transparence des tests

Crédits de test : Je suis un spécialiste de l'évaluation des modèles d'IA qui a testé plus de 50 LLM depuis 2023 dans les flux de travail de codage, de raisonnement et de production. Cette analyse de GLM-4.7 est basée sur une semaine de tests pratiques (décembre 2024 - janvier 2025).

Méthodologie de test :

• Suite de 40 tâches de référence (codage, raisonnement, utilisation d'outils)
• Flux de travail réels : traitement PDF, pipelines d'agents, génération de frontend
• Comparaisons côte à côte avec GLM-4.6
• Tests de stress longue durée jusqu'à 180K tokens

Divulgation d'affiliation : Cet article contient un lien de parrainage vers Macaron. Je ne reçois aucune compensation de Zhipu AI. Tous les tests ont été menés de manière indépendante en utilisant l'API publique et le plan de codage.

Versions logicielles testées :

• GLM-4.7 via l'API Zhipu (version de production janvier 2025)
• Plan de codage GLM (niveau à 3$/mois)
• Période de test : 20 décembre 2024 - 15 janvier 2025

Sources & Références :

• Zhipu AI Officiel : https://www.zhipuai.cn/
• Docs API GLM-4.7 : https://open.bigmodel.cn/dev/api
• Poids ouverts : Hugging Face THUDM
• Tarification : https://open.bigmodel.cn/pricing