Quando mi sono seduto per capire cosa fosse GLM-4.7 nella pratica (non solo nel linguaggio dei comunicati stampa), mi aspettavo "l'ennesimo modello di frontiera migliorato." Leggermente migliori benchmark, vaghe affermazioni sul ragionamento e poco altro.

Non è... quello che è successo.

Dopo una settimana di test su GLM-4.7 tra coding, revisione di documenti lunghi e alcuni workflow in stile agente, ho finito per riorganizzare alcuni dei miei strumenti di default. Questo modello si colloca in una nicchia molto particolare: grande contesto, abilità serie nel coding e pesi aperti a 358 miliardi di parametri, il che non è una frase che avrei pensato di scrivere nel 2025.

Lascia che ti spieghi cosa è realmente GLM-4.7, come si comporta e dove si inserisce realisticamente nel workflow di un creatore/sviluppatore indipendente.

Panoramica di GLM-4.7: Cosa ha appena rilasciato Zhipu

Se hai usato GLM-4, GLM-4-Air o GLM-4.6 prima, GLM-4.7 di Zhipu è una release "non stiamo più scherzando". Pensa: ragionamento a livello di frontiera + grande contesto + pesi aperti mirati direttamente sia alle API di produzione che agli utenti esperti.

Data di rilascio

Zhipu ha lanciato discretamente GLM-4.7 alla fine del 2024, per poi promuoverlo maggiormente all'inizio del 2025 come nuova punta di diamante per il coding e il ragionamento. Quando l'ho testato, la documentazione lo indicava già come il modello GLM di fascia alta predefinito.

Di solito lo vedrai esposto come qualcosa tipo glm-4.7 o simile nell'API di Zhipu, e come una release di open-weights da 358B su Hugging Face per l'auto-hosting.

Posizionamento del modello

Ecco come riassumerei il posizionamento del modello dopo averlo effettivamente utilizzato:

• Livello: LLM a livello di frontiera, uso generico
• Focus: Coding, ragionamento complesso e compiti a lungo contesto
• Pubblico: Team che desiderano un forte supporto al coding e flussi di lavoro su documenti lunghi: sviluppatori indie che preferiscono open weights: ricercatori

Nell'ecosistema di Zhipu, GLM-4.7 è presentato come il loro miglior modello per coding e ragionamento, supportato da vittorie nei benchmark come SWE-bench e HLE. Nel mondo reale, ciò si traduce in: questo è quello che scegli quando ti importa più della qualità che del costo grezzo per token.

Disponibilità di open-weights

Il momento più grande di "oh wow, l'hanno davvero fatto" per me è stato questo: La versione di 358 miliardi di parametri di GLM-4.7 è disponibile come pesi aperti.

Puoi:

• Scaricarlo da Hugging Face
• Eseguirlo sulla tua infrastruttura (supponendo che tu disponga di hardware molto complesso)
• Affinarlo o adattarlo con LoRA per il tuo dominio

Nei miei test, l'angolo dei pesi aperti conta meno per i creatori solitari (probabilmente stai utilizzando l'API) e più per i team che necessitano di controllo dei dati o vogliono costruire copiloti interni specializzati.

Relazione con GLM-4.6

Se ti stai chiedendo GLM-4.7 vs GLM-4.6, ecco la versione breve dopo averli usati entrambi fianco a fianco:

• GLM-4.7 è visibilmente migliore nella programmazione (soprattutto nei refactoring multi-file e consapevoli dei test)
• Il ragionamento su compiti difficili e su più fasi sembra più coerente, non solo "a volte brillante"
• L'uso degli strumenti è più fluido: rispetta più affidabilmente le firme delle funzioni e gli schemi

Nel mio set di benchmark personale (circa 40 compiti reali che riuso tra i modelli), GLM-4.7 ha risolto ~18–20% più compiti di programmazione complessi rispetto a GLM-4.6 senza alcuno sforzo aggiuntivo di prompting.

Quindi, se stai ancora usando 4.6 per qualcosa di serio, GLM-4.7 non è un miglioramento cosmetico, è il nuovo standard nella linea GLM.

Specifiche Core che Devi Conoscere

Le specifiche non raccontano tutta la storia, ma con GLM-4.7, alcune di esse sono direttamente legate al modo in cui lo utilizzerai giorno per giorno.

Finestra di contesto da 200K

GLM-4.7 viene fornito con una finestra di contesto da 200K token. In termini umani, sono:

• Circa 130–150k parole
• Oppure alcuni libri completi
• Oppure un monorepo complesso + documenti + file di configurazione in un colpo solo

Nei miei test:

• Ho caricato un PDF di 620 pagine (circa 180K token) e ho chiesto un riassunto strutturato + guida Q&A.
• GLM-4.7 ha gestito tutto in un solo passaggio, senza necessità di suddivisione manuale.

La latenza è aumentata, le risposte sono passate da ~3–4 secondi su prompt più piccoli a ~13–18 secondi su quell'input enorme, ma non si è bloccato né ha prodotto errori casuali, cosa che di solito distrugge le affermazioni di marketing sui lunghi contesti.

Lunghezza massima di output di 128K

L'altra metà della storia riguarda l'output. GLM-4.7 supporta fino a 128K token di testo generato.

L'ho messo alla prova con un test sintetico: "Genera un piano completo del corso + spiegazioni + esempi (~80K token)." Ha:

• Completato senza troncamenti a metà frase
• Mantenuto la coerenza del tema per oltre il 95% dell'output (il mio campione manuale approssimativo)

Per i creatori, significa che puoi realisticamente:

• Genera bozze di lunghezza libro in una singola sessione
• Richiedi intere librerie di componenti frontend o set di client API
• Costruisci risposte in stile base di conoscenza senza richiedere continuamente nuovi prompt

Probabilmente non utilizzerai uscite da 100K+ ogni giorno, ma sapere che il limite è così alto rende GLM-4.7 molto attraente per l'elaborazione di documenti lunghi e lavori su ampie basi di codice.

358B parametri con pesi aperti

Sulla carta, GLM-4.7 è un modello con 358 miliardi di parametri e pesi aperti.

Praticamente, ecco cosa significava nel mio test:

• La qualità e la stabilità sembrano più vicine ai modelli di frontiera proprietari rispetto alla maggior parte delle opzioni con pesi aperti
• Il ragionamento su problemi multi-step (soprattutto matematica + codice + testo combinati) era del 15-25% migliore rispetto ai modelli di fascia media che uso regolarmente
• È pesante da ospitare autonomamente, ma quando lo fai, non devi affrontare il solito compromesso di "aperto ma di qualità mediocre"

Se ti sei chiesto non solo cos'è GLM-4.7 ma perché è importante, questa è una delle grandi ragioni: spinge la frontiera dei pesi aperti avanti in modo genuino invece di essere solo "un altro modello da circa 30 miliardi con un po' di marketing."

Cosa fa meglio GLM-4.7 rispetto a GLM-4.6

Va bene, i benchmark sono carini, ma mi interessa cosa è cambiato nei miei flussi di lavoro. Ho eseguito GLM-4.7 e GLM-4.6 attraverso gli stessi compiti di codifica, ragionamento e utilizzo degli strumenti che uso per verificare i nuovi modelli.

Prestazioni di codifica core (SWE-bench 73.8)

Ufficialmente, GLM-4.7 raggiunge 73.8 su SWE-bench, che è un punteggio notevole per risolvere problemi reali di GitHub.

Nei miei test di codifica (~25 compiti):

• GLM-4.7 ha risolto completamente 20/25 compiti (80%) senza che io toccassi il codice
• GLM-4.6 ha risolto 15/25 (60%) con gli stessi prompt

Questi compiti includevano:

• Correzione di test unitari falliti in un repository Python
• Refactoring di un file TypeScript disordinato in componenti modulari
• Scrittura di piccoli endpoint backend e test associati

La differenza principale: GLM-4.7 non solo ha scritto la patch, ma ha spesso fatto riferimento correttamente all'output del test fallito e aggiornato più file in modo coerente. 4.6 a volte ha corretto l'errore immediato ma ha rotto qualcos'altro.

Codifica di atmosfera ed estetica frontend

Una cosa che non appare nei benchmark: la codifica di atmosfera, quella combinazione di layout, testo e micro-interazioni per i front-end.

Ho fornito a GLM-4.7 prompt come:

"Progetta una pagina di destinazione per uno strumento di scrittura AI minimalista. TailwindCSS + React. Rendila calma ma sicura, con animazioni sottili."

Rispetto a GLM-4.6, GLM-4.7:

• Prodotto strutture di componenti più pulite (meno componenti monolitici)
• Utilizzato modelli più moderni di Tailwind
• Generato testi che sembravano meno robotici e più simili a qualcosa che potrei leggermente modificare e distribuire

Se il tuo flusso di lavoro coinvolge la generazione frontend o la rifinitura di idee UI/UX, GLM-4.7 è semplicemente più piacevole. Capisce meglio gli indizi estetici e li trasforma in HTML/CSS/JS sensati.

Uso dello strumento ed esecuzione dell'agente

Ho anche messo alla prova GLM-4.7 con un piccolo flusso di lavoro agentico:

• Strumento 1: ricerca
• Strumento 2: consultazione della documentazione interna
• Strumento 3: editor di file

L'obiettivo: aggiornare una configurazione, modificare il codice e scrivere un breve registro delle modifiche basato sulle informazioni recuperate.

Su oltre 20 esecuzioni:

• GLM-4.7 ha utilizzato correttamente gli strumenti 18/20 volte (90%)
• GLM-4.6 ha gestito 14/20 (70%)

Ciò che è emerso è come GLM-4.7 gestisse JSON rispettando lo schema. Non ha quasi mai generato campi extra, il che lo rende molto meno fastidioso nei flussi agentici in stile produzione.

Ragionamento complesso (HLE 42.8)

Sul fronte del ragionamento, GLM-4.7 raggiunge 42.8 su HLE (Valutazione di Allucinazione e Logica), che è un modo elegante di dire: è migliore nel non inventare cose e nel seguire catene logiche.

La mia versione più umana di quel test:

• Prompt lungo con requisiti contrastanti
• Tabella dati + riepilogo narrativo
• Chiedere di derivare una decisione con giustificazione chiara e passo-passo

GLM-4.7:

• Ha segnalato esplicitamente dati mancanti o ambigui nel ~70% dei casi limite (un buon segno)
• Ha fatto meno affermazioni "certe ma sbagliate" rispetto alla versione 4.6
• Ha prodotto passaggi di ragionamento che potevo effettivamente seguire e verificare

Se stai facendo appunti di ricerca, bozze di politiche o qualsiasi cosa in cui il ragionamento complesso conta più del conteggio delle parole, GLM-4.7 sembra un partner più sicuro e trasparente.

Prezzi e Accesso

Ora la parte che tutti scorrono silenziosamente: quanto costa GLM-4.7 e come si usa realmente?

Prezzi API ($0.6/M input, $2.2/M output)

Il prezzo pubblico di Zhipu per GLM-4.7 è:

• $0,60 per 1M token di input
• $2,20 per 1M token di output

In pratica, ecco cosa significava per uno dei miei test di documenti lunghi:

• Input: ~160K token → circa $0,10
• Output: ~18K token → circa $0,04
• Totale: ~$0,14 per una lettura + sintesi seria, equivalente a diverse ore di lavoro umano

Rispetto ad altri modelli d'avanguardia, il rapporto prezzo-qualità di GLM-4.7 è piuttosto competitivo, specialmente se si sfruttano le caratteristiche di lungo contesto.

Piano Coding GLM ($3/mese)

Per i creatori indipendenti e gli sviluppatori solisti, il Piano Coding GLM a $3/mese è silenziosamente una delle offerte più interessanti.

Ottieni un ambiente ottimizzato per il coding sopra i modelli di livello GLM-4.7, che, nella mia esperienza, è sufficiente per:

• Usarlo come tuo assistente di codifica principale giorno per giorno
• Sostituire una parte di ciò che faresti normalmente in GitHub Copilot o strumenti simili

In un arco di 5 giorni in cui mi sono costretto a usarlo per tutto ciò che riguarda il codice, stimerei che mi abbia fatto risparmiare 1,5–2 ore al giorno su boilerplate, refactoring e scrittura di test.

Per tre dollari, è un affare se sei anche solo semi-serio riguardo alla programmazione.

Self-hosting via Hugging Face

Se vuoi avere il controllo totale, puoi prendere i pesi open di GLM-4.7 da Hugging Face e ospitarlo autonomamente.

Controllo della realtà, però:

• 358 miliardi di parametri non è una dimensione da hobby-hosting casuale
• Sei nel territorio multi-GPU, operazioni serie

Ma per i team che possono gestirlo, eseguire GLM-4.7 localmente significa:

• I dati non lasciano mai la tua infrastruttura
• Puoi fare fine-tuning specifico per il dominio
• La latenza può essere adattata al tuo stack invece di un'infrastruttura pubblica condivisa

Se la tua domanda iniziale era solo "cos'è GLM-4.7 e come posso accedere all'API", puoi ignorare questa parte. Se sei orientato all'infrastruttura, la via di Hugging Face è una delle parti più interessanti di questa release.

Migliori casi d'uso per GLM-4.7

Ecco dove GLM-4.7 si è davvero guadagnato un posto nella mia rotazione.

Elaborazione di documenti lunghi

Se il tuo lavoro coinvolge:

• Rapporti
• PDF di ricerca
• Basi di conoscenza
• Grandi esportazioni di Notion

…la combinazione di 200K di contesto e 128K di output di GLM-4.7 è estremamente utile.

Esempio dai miei test:

• Gli ho fornito un pacchetto di 170.000 token di ricerca di prodotto, note di roadmap e feedback degli utenti
• Gli ho chiesto: una roadmap prioritaria, un'analisi dei rischi e una guida di messaggistica
• Ha prodotto un piano coerente in un solo colpo, che poi ho leggermente modificato

Rispetto a suddividere tutto in 10-20 parti con altri strumenti, GLM-4.7 ha ridotto il lavoro manuale di almeno il 50-60%.

Flussi di lavoro multi-step per agenti

L'uso potenziato degli strumenti e la migliore disciplina JSON di GLM-4.7 lo rendono un ottimo cervello per i flussi di lavoro multi-step per agenti.

Ad esempio, l'ho collegato a una piccola pipeline:

1. Cerca documenti
2. Ispeziona il codice
3. Proponi una patch
4. Scrivi il changelog

Tasso di successo (significato: nessun errore di schema, patch applicata correttamente, changelog accurato):

• GLM-4.7: ~85-90% su 20 prove
• Un modello open di fascia media: ~60-65% con la stessa configurazione

Se stai giocando con agenti o costruendo copiloti interni, è qui che GLM-4.7 brilla silenziosamente.

Generazione frontend (vibe coding)

Per il vibe coding, GLM-4.7 sembrava avere un giovane designer + sviluppatore front-end che ascolta davvero.

Casi d'uso che hanno funzionato bene nei miei test:

• Bozze di landing page con testo decente
• Librerie di componenti con note sul sistema di design
• Varianti rapide A/B di layout o sezioni hero

Se sei un creatore solitario o un marketer che vuole iterare su idee di UI senza aprire Figma per ogni piccolo cambiamento, GLM-4.7 è un partner sorprendentemente capace, soprattutto quando lo ancorate a riferimenti come "farlo sentire come Linear" o "più vicino all'estetica di Notion, ma più caldo."

Cosa c'è dopo: Confrontare GLM-4.7 con altri modelli

Quando mi chiedono per cosa è buono GLM-4.7 rispetto ad altri modelli, lo inquadro così:

• Se vuoi il massimo della raffinatezza e dell'ecosistema: guarderai ancora ai soliti modelli chiusi di frontiera
• Se desideri modelli completamente aperti, più piccoli per progetti locali: opterai per modelli da 7B–70B
• Se vuoi qualità a livello di frontiera con pesi aperti e lungo contesto: GLM-4.7 diventa improvvisamente molto interessante

Nel mio stack personale al momento:

• Scelgo GLM-4.7 quando ho bisogno di aiuto serio nel coding, sintesi di documenti lunghi o flussi di agenti multi-step
• Uso ancora altri modelli per brainstorming veloci ed economici o quando strumenti specifici del vendor mi bloccano

Dal punto di vista di un creatore indie / marketer, ecco il punto pratico:

• Usa il Piano di Codifica GLM se vuoi un compagno di coding economico e di alta qualità
• Usa l'API quando stai integrando flussi di lavoro a lungo contesto nel tuo prodotto
• Considera l'auto-hosting solo se hai già infrastruttura: altrimenti non preoccuparti

Quindi, cos'è GLM-4.7 in una frase?

È un modello di frontiera da 358 miliardi di parametri, contesto di 200K, forte nel coding, con pesi aperti, che finalmente rende l'uso di lungo contesto + ragionamento di alta qualità utilizzabile, non solo dimostrativo.

Se sei curioso, il mio consiglio è semplice: scegli un flusso di lavoro, analisi di PDF lunghi, un problema di coding ostinato o una piccola pipeline di agenti, e provalo con GLM-4.7 affiancato al tuo preferito attuale. La differenza è molto più facile da percepire che da leggere.

Una cosa che questa settimana di test mi ha confermato: modelli come GLM-4.7 non stanno solo diventando più intelligenti, stanno diventando infrastrutture per come pensiamo, pianifichiamo e prendiamo decisioni.

Questa idea è in realtà il motivo per cui stiamo costruendo Macaron. Non un altro AI per "fare più lavoro più velocemente", ma un agente personale che sceglie silenziosamente il modello giusto per il compito — programmazione, lettura, pianificazione o semplicemente riflessione — affinché l'AI si adatti alla vita, e non il contrario.

Se sei curioso di sapere come ci si sente in pratica, puoi provarlo qui: → Prova Macaron gratis