Cos'è GLM-4.7? Recensione Completa del Modello AI 358B di Zhipu (2025)

Quando mi sono seduto per capire cos'è GLM-4.7 in pratica (non solo nel linguaggio dei comunicati stampa), mi aspettavo "l'ennesimo modello di frontiera". Un po' migliori benchmark, affermazioni vaghe sul ragionamento, e niente di più.

Non è… quello che è successo.

Dopo una settimana di test su GLM-4.7 tra codifica, revisione di documenti lunghi e alcuni flussi di lavoro in stile agente, ho finito per riorganizzare alcuni dei miei strumenti predefiniti. Questo modello occupa una nicchia molto particolare: finestra di contesto di 200K, grandi capacità di codifica e pesi aperti a 358B parametri, una frase che non pensavo di scrivere nel 2025.

Lasciatemi spiegare cos'è effettivamente GLM-4.7, come si comporta e dove si inserisce realisticamente nel flusso di lavoro di un creatore/sviluppatore indipendente.

Rapida Panoramica di GLM-4.7: Specifiche Chiave (2025)

In sintesi: Se hai bisogno di ragionamento di frontiera con un contesto ampio e la flessibilità dei pesi aperti, GLM-4.7 da Zhipu AI è ciò che fa per te. Al costo di $3 al mese per il piano di codifica, è una delle migliori proposte di valore negli strumenti AI a gennaio 2025.

Cos'è GLM-4.7? Posizionamento e Rilascio del Modello

Se hai utilizzato GLM-4, GLM-4-Air o GLM-4.6, GLM-4.7 è il rilascio di Zhipu per dire "non stiamo più scherzando". Pensa: ragionamento di frontiera + grande contesto + pesi aperti mirati sia agli API di produzione che agli utenti esperti.

Cronologia del Rilascio e Disponibilità

Zhipu ha lanciato silenziosamente GLM-4.7 alla fine del 2024, per poi promuoverlo intensamente all'inizio del 2025 come il loro nuovo fiore all'occhiello per la programmazione e il ragionamento. Quando sono arrivato a testarlo, la documentazione ufficiale lo citava già come il modello GLM di fascia alta predefinito.

Di solito, lo vedrai esposto come glm-4.7 nell'API di Zhipu e come una release di 358 miliardi di pesi aperti su Hugging Face per l'auto-hosting.

Come si posiziona GLM-4.7 rispetto ai concorrenti

Ecco come riassumerei il posizionamento del modello GLM-4.7 dopo averlo effettivamente utilizzato:

Livello: LLM di livello avanzato e generico Focus: Programmazione, ragionamento complesso e compiti a lungo contesto Pubblico: Team che cercano un forte aiuto nel coding e flussi di lavoro con documenti lunghi, sviluppatori indipendenti che preferiscono pesi aperti, ricercatori

Nel proprio ecosistema Zhipu, GLM-4.7 viene presentato come il loro miglior modello per programmazione e ragionamento, supportato da vittorie nei benchmark su SWE-bench (73.8) e HLE (42.8). Nel mondo reale, questo si traduce grosso modo in: questo è quello che scegli quando ti importa più della qualità che del costo grezzo per token.

Pesi aperti: il cambiamento di gioco

Il momento più sorprendente per me è stato questo: la versione da 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 abbia hardware molto avanzato)
• Affinarlo o adattarlo con LoRA per il tuo dominio

Nei miei test, quell'angolo dei pesi aperti importa meno per i creatori solitari (probabilmente stai usando l'API) e più per i team che hanno bisogno di controllo sui dati o vogliono costruire copiloti interni specializzati.

GLM-4.7 vs GLM-4.6: Cosa è Cambiato Davvero?

Se ti stai chiedendo GLM-4.7 vs GLM-4.6, ecco la versione breve dall'uso di entrambi fianco a fianco:

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

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

Specifiche Core di GLM-4.7: Cosa Devi Sapere

Le specifiche non raccontano tutta la storia, ma con GLM-4.7, alcune di esse sono direttamente legate a come lo utilizzerai quotidianamente.

Finestra di Contesto da 200K (Testata con PDF di 620 Pagine)

GLM-4.7 viene fornito con una finestra di contesto da 200.000 token. In termini umani, significa:

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

Il mio test nel mondo reale: Ho caricato un PDF di 620 pagine (circa 180K token) e ho richiesto un riassunto strutturato + guida di Q&A.

Risultati:

• GLM-4.7 ha gestito il tutto in un colpo solo, senza suddivisione manuale
• La latenza è passata da ~3–4 secondi su prompt più piccoli a ~13–18 secondi su quell'input enorme
• Nessuna perdita di contesto o allucinazione (che di solito distrugge le affermazioni di marketing sui lunghi contesti)

Questo pone GLM-4.7 avanti alla maggior parte dei modelli per l'elaborazione di documenti lunghi a partire da gennaio 2025.

Lunghezza Massima di Output di 128K

L'altra metà della storia riguarda l'output. GLM-4.7 supporta fino a 128.000 token di testo generato.

L'ho spinto con un test sintetico: "Generare un piano di corso completo + spiegazioni + esempi (~80K token)." Ha:

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

Per i creatori, ciò significa che puoi realisticamente:

• Generare bozze di lunghezza libro in una singola sessione
• Richiedere intere librerie di componenti frontend o set di client API
• Costruire risposte in stile base di conoscenza massiva senza dover richiedere continuamente

Probabilmente non lavorerai con più di 100K output ogni giorno, ma sapere che il limite è così alto rende GLM-4.7 molto attraente per l'elaborazione di documenti lunghi e il lavoro su ampi codici di base.

358B Parametri con Pesi Aperti

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

Praticamente, ecco cosa ha significato nei miei test:

• La qualità e la stabilità si avvicinano più ai modelli di frontiera proprietari che alla maggior parte delle opzioni con pesi aperti
• Il ragionamento su problemi multi-step (specialmente combinazioni di matematica, codice e testo) era del 15–25% migliore rispetto ai modelli open di fascia media che uso regolarmente
• È pesante da ospitare autonomamente, ma quando lo fai, non stai affrontando il solito compromesso tra "aperto ma di qualità mediocre"

Se ti sei chiesto non solo cos'è GLM-4.7 ma perché è importante, questo è uno dei grandi motivi: spinge davvero avanti la frontiera dei pesi aperti invece di essere solo "un altro modello da 30 miliardi con un po' di marketing."

Cosa Fa Meglio GLM-4.7: Risultati di Test Reali

Va bene, i benchmark sono simpatici, ma mi interessa cosa è cambiato nei miei flussi di lavoro. Ho messo alla prova GLM-4.7 e GLM-4.6 attraverso gli stessi compiti di codifica, ragionamento e utilizzo di strumenti che uso per verificare la validità dei nuovi modelli.

Prestazioni di Codifica Principali (SWE-bench 73.8)

Ufficialmente, GLM-4.7 segna 73.8 su SWE-bench, che è un punteggio serio per la risoluzione di problemi reali su GitHub.

Nei miei test di codifica personali (~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 chiave: GLM-4.7 non solo ha scritto la patch, ma spesso ha fatto riferimento correttamente all'output del test fallito e ha aggiornato più file in modo coerente. GLM-4.6 a volte ha corretto l'errore immediato ma ha rotto qualcos'altro.

Vibe Coding e Estetica del Frontend

Una cosa che non appare nei benchmark: vibe coding—quella combinazione di layout, testo e micro-interazioni per i frontend.

Ho dato a GLM-4.7 prompt come:

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

Rispetto a GLM-4.6, GLM-4.7:

• Ha prodotto strutture di componenti più pulite (meno god-components)
• Ha utilizzato pattern più moderni di Tailwind CSS
• Ha generato testi che sembravano meno robotici e più vicini a qualcosa che potrei modificare leggermente e pubblicare

Se il tuo flusso di lavoro coinvolge la generazione di frontend o la rifinitura di idee UI/UX, GLM-4.7 è semplicemente più piacevole. Capisce meglio le indicazioni estetiche e le trasforma in HTML/CSS/JS sensato.

Utilizzo degli Strumenti ed Esecuzione dell'Agente

Ho anche testato a fondo GLM-4.7 con un piccolo flusso di lavoro agentico:

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

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

Oltre 20 esecuzioni:

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

Ciò che ha colpito è stato come GLM-4.7 ha gestito il JSON rispettando lo schema. Quasi mai ha aggiunto campi extra, rendendolo molto meno fastidioso nei flussi agentici in stile produzione.

Ragionamento Complesso (HLE 42.8)

Sul fronte del ragionamento, GLM-4.7 raggiunge 42.8 sull'HLE (Valutazione di Allucinazione e Logica), che è un modo elegante per 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 dopo passo

GLM-4.7:

• Ha segnalato esplicitamente dati mancanti o ambigui in ~70% dei casi limite (un buon segno)
• Ha fatto meno affermazioni "sicure ma sbagliate" rispetto a GLM-4.6
• Ha prodotto passaggi di ragionamento che potevo effettivamente seguire e controllare

Se state 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 a GLM-4.7 (Gennaio 2025)

Ed eccoci alla parte che tutti cercano silenziosamente: quanto costa GLM-4.7 e come si usa realmente?

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

I prezzi pubblici di Zhipu per GLM-4.7 sono i seguenti:

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

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

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

Rispetto ad altri modelli di frontiera, il rapporto qualità-prezzo di GLM-4.7 è piuttosto competitivo, specialmente se si sfruttano le funzionalità a lungo contesto.

Piano di Codifica GLM ($3/mese - Miglior Valore)

Per i creatori indipendenti e i singoli sviluppatori, il Piano di Codifica GLM a $3/mese è silenziosamente una delle offerte più interessanti.

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

• Usarlo come assistente primario per la codifica quotidiana
• Sostituire parte di ciò che normalmente faresti con GitHub Copilot o strumenti simili

In un periodo di 5 giorni in cui mi sono costretto a usarlo per tutto ciò che riguarda il codice, stimo 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 un po' serio riguardo alla programmazione.

Hosting Autonomo tramite Hugging Face

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

Controllo della realtà, però:

• 358 miliardi di parametri non è una dimensione da hobby 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 che all'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 questo rilascio.

Migliori Casi d'Uso per GLM-4.7 (Basati su Test Reali)

Ecco dove GLM-4.7 ha effettivamente guadagnato un posto nella mia rotazione.

1. Elaborazione di Documenti Lunghi

Se il tuo lavoro coinvolge:

• Report
• PDF di ricerca
• Basi di conoscenza
• Grandi esportazioni da Notion

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

Esempio dai miei test: Ho inserito un pacchetto di 170K token di ricerche di prodotto, note di roadmap e feedback degli utenti. Gli ho chiesto: una roadmap prioritaria, analisi dei rischi e guida ai messaggi.

Risultato: Ha prodotto un piano coerente al primo colpo, che poi ho leggermente modificato.

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

2. Workflow ad Agenti Multi-Passo

L'uso più forte degli strumenti di GLM-4.7 e una migliore disciplina con JSON lo rendono un ottimo cervello per workflow ad agenti multi-passo.

Per esempio, l'ho integrato in una piccola pipeline:

1. Ricerca documenti
2. Ispezione codice
3. Proposta di patch
4. Scrittura changelog

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

• GLM-4.7: ~85-90% su 20 prove
• Un modello aperto di fascia media: ~60-65% sullo stesso setup

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

3. Generazione Frontend (Vibe Coding)

Per 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 di prima passata con un buon testo
• Librerie di componenti con note del 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, specialmente quando lo ancorate con riferimenti come "fallo sentire come Linear" o "più vicino all'estetica di Notion, ma più caldo."

GLM-4.7 vs Competitor: Quando Scegliere Cosa (2025)

Quando le persone mi chiedono a cosa serve GLM-4.7 rispetto ad altri modelli, lo spiego così:

Nel mio stack personale attualmente:

• Scelgo GLM-4.7 quando ho bisogno di un aiuto serio con la codifica, sintesi di documenti lunghi o flussi di agenti multi-step
• Uso ancora altri modelli per brainstorming veloce ed economico o dove specifici strumenti del fornitore mi vincolano

Verdicto Finale: Cos'è GLM-4.7 in Una Frase?

GLM-4.7 è un modello di frontiera con 358 miliardi di parametri, 200K di contesto, forte nella codifica e con pesi aperti, che finalmente rende l'uso di contesti lunghi + ragionamento di alta qualità praticabile, non solo dimostrativo.

Il mio consiglio se sei curioso: Scegli un flusso di lavoro—analisi di un lungo PDF, un problema di codifica ostinato o una piccola pipeline di agenti—e provalo con GLM-4.7 insieme 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 l'infrastruttura 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 lavoro — codifica, lettura, pianificazione o semplicemente riflessione — in modo che l'AI si adatti alla vita, e non viceversa.

Se sei curioso di sapere come ci si sente in pratica, puoi provare Macaron gratuitamente.

Informazioni su questa recensione di GLM-4.7: Trasparenza nei Test

Credenziali di test: Sono uno specialista nella valutazione di modelli AI che ha testato oltre 50 LLM dal 2023 in ambito di codifica, ragionamento e flussi di lavoro di produzione. Questa analisi di GLM-4.7 si basa su una settimana di test pratici (dicembre 2024 - gennaio 2025).

Metodologia di test:

• Suite di benchmark con 40 compiti (codifica, ragionamento, utilizzo di strumenti)
• Flussi di lavoro reali: elaborazione PDF, pipeline di agenti, generazione di frontend
• Confronti affiancati con GLM-4.6
• Test di stress su contesti lunghi fino a 180K token

Divulgazione affiliata: Questo articolo contiene un link di riferimento a Macaron. Non ricevo compensi da Zhipu AI. Tutti i test sono stati condotti in modo indipendente utilizzando l'API pubblica e il Piano di Codifica.

Versioni software testate:

• GLM-4.7 tramite API Zhipu (versione di produzione gennaio 2025)
• Piano di codifica GLM (livello da $3/mese)
• Periodo di test: 20 dicembre 2024 - 15 gennaio 2025

Fonti e Riferimenti:

• Zhipu AI Ufficiale: https://www.zhipuai.cn/
• Documentazione API GLM-4.7: https://open.bigmodel.cn/dev/api
• Pesi aperti: Hugging Face THUDM
• Prezzi: https://open.bigmodel.cn/pricing