Quando me sentei pela primeira vez para descobrir o que é o GLM-4.7 na prática (não apenas na linguagem de press-release), esperava "mais um modelo de fronteira". Resultados ligeiramente melhores, afirmações vagas sobre raciocínio e não muito mais.

Isso... não foi o que aconteceu.

Após uma semana testando o GLM-4.7 em programação, revisão de documentos longos e alguns fluxos de trabalho estilo agente, acabei reorganizando algumas das minhas ferramentas padrão. Este modelo ocupa um nicho muito específico: grande contexto, habilidades sérias de programação e pesos abertos com 358 bilhões de parâmetros, o que não é uma frase que pensei que escreveria em 2025.

Deixe-me guiá-lo sobre o que realmente é o GLM-4.7, como ele se comporta e onde ele se encaixa realisticamente no fluxo de trabalho de um criador/desenvolvedor independente.

Visão Geral do GLM-4.7: O Que a Zhipu Acabou de Lançar

Se você já usou o GLM-4, GLM-4-Air ou GLM-4.6 antes, o GLM-4.7 da Zhipu é o lançamento "agora não estamos mais brincando". Pense: raciocínio de nível de fronteira + grande contexto + pesos abertos direcionados tanto para APIs de produção quanto para usuários avançados.

Data de lançamento

Zhipu lançou discretamente o GLM-4.7 no final de 2024 e, em seguida, começou a promovê-lo mais intensamente no início de 2025 como seu novo modelo principal para codificação e raciocínio. Quando comecei a testá-lo, a documentação já o mencionava como o modelo GLM de alta qualidade padrão.

Você geralmente verá ele identificado como algo como glm-4.7 ou similar na API Zhipu, e como uma versão de 358B open-weights no Hugging Face para auto-hospedagem.

Posicionamento do modelo

Aqui está como eu resumiria o posicionamento do modelo após realmente usá-lo:

• Nível: LLM de nível de fronteira, uso geral
• Foco: Codificação, raciocínio complexo e tarefas de longo contexto
• Público: Equipes que desejam forte auxílio em codificação e fluxos de trabalho com documentos longos: desenvolvedores independentes que gostam de pesos abertos: pesquisadores

No próprio ecossistema da Zhipu, o GLM-4.7 é apresentado como seu melhor modelo para codificação e raciocínio, e é respaldado por vitórias em benchmarks como SWE-bench e HLE. No mundo real, isso se traduz aproximadamente em: esse é o modelo que você escolhe quando se importa mais com a qualidade do que com o custo bruto por token.

Disponibilidade de open-weights

O maior momento de "uau, eles realmente fizeram isso" para mim foi este: A versão de 358 bilhões de parâmetros do GLM-4.7 está disponível como pesos abertos.

Você pode:

• Baixar do Hugging Face
• Executar em sua própria infraestrutura (supondo que você tenha hardware muito robusto)
• Ajustar ou adaptar LoRA para o seu próprio domínio

Em meus testes, essa questão dos pesos abertos importa menos para criadores solo (você provavelmente está usando a API) e mais para equipes que precisam de controle de dados ou querem construir copilotos internos especializados.

Relação com o GLM-4.6

Se você está se perguntando sobre GLM-4.7 vs GLM-4.6, aqui está a versão curta usando ambos lado a lado:

• O GLM-4.7 é visivelmente melhor em programação (especialmente refatorações de múltiplos arquivos e conscientes de testes)
• O raciocínio em tarefas difíceis e de múltiplas etapas parece mais consistente, não apenas "às vezes brilhante"
• O uso de ferramentas é mais suave: respeita assinaturas de funções e esquemas de forma mais confiável

No meu próprio conjunto de benchmarks (cerca de 40 tarefas do mundo real que reutilizo em vários modelos), o GLM-4.7 resolveu cerca de 18–20% mais tarefas complexas de codificação do que o GLM-4.6 sem esforço extra de sugestão.

Portanto, se você ainda está no 4.6 para algo sério, o GLM-4.7 não é uma atualização cosmética, é o novo padrão na linha GLM.

Especificações Principais Que Você Precisa Saber

Especificações não contam toda a história, mas com o GLM-4.7, algumas delas estão diretamente ligadas a como você realmente usará no dia a dia.

Janela de contexto de 200K

O GLM-4.7 vem com uma janela de contexto de 200K tokens. Em termos humanos, isso é:

• Aproximadamente 130–150k palavras
• Ou alguns livros completos
• Ou um monorepo complexo + documentos + arquivos de configuração de uma só vez

Nos meus testes:

• Carreguei um PDF de 620 páginas (cerca de 180K tokens) e pedi um resumo estruturado + guia de Q&A.
• O GLM-4.7 lidou com isso de uma vez, sem divisão manual.

A latência aumentou, as respostas foram de ~3–4 segundos em prompts menores para ~13–18 segundos naquele input monstruoso, mas não desmoronou nem alucinou descontroladamente, o que geralmente mata as alegações de marketing de longo contexto.

Comprimento máximo de saída de 128K

A outra metade da história é a saída. O GLM-4.7 suporta até 128K tokens de texto gerado.

Eu forcei com um teste sintético: "Gere um esboço completo de curso + explicações + exemplos (~80K tokens)." Ele:

• Completou sem truncar no meio da frase
• Manteve a consistência do tópico em mais de 95% da saída (minha amostra manual aproximada)

Para criadores, isso significa que você pode realisticamente:

• Gere rascunhos de livros em uma única sessão
• Peça bibliotecas completas de componentes frontend ou conjuntos de clientes de API
• Construa respostas no estilo de base de conhecimento massiva sem precisar de re-prompting constante

Provavelmente, você não terá saídas de 100K+ todos os dias, mas saber que o limite é tão alto torna o GLM-4.7 muito atraente para processamento de documentos longos e trabalho com grandes bases de código.

358B parâmetros com pesos abertos

No papel, o GLM-4.7 é um modelo de 358B parâmetros com pesos abertos.

Na prática, aqui está o que isso significou em meus testes:

• A qualidade e estabilidade se aproximam mais de modelos de ponta proprietários do que da maioria das opções de peso aberto
• O raciocínio em problemas de múltiplas etapas (especialmente matemática + código + texto combinados) foi 15–25% melhor do que modelos de peso aberto de médio porte que uso regularmente
• É pesado para hospedar sozinho, mas quando você o faz, não está lidando com o trade-off usual de "aberto, mas de qualidade mediana"

Se você tem se perguntado não apenas o que é o GLM-4.7, mas por que ele importa, esta é uma das grandes razões: ele avança genuinamente a fronteira dos pesos abertos em vez de ser apenas "outro modelo de cerca de 30B com apelo de marketing."

O que o GLM-4.7 faz melhor do que o GLM-4.6

Tudo bem, benchmarks são fofos, mas me importo com o que mudou nos meus fluxos de trabalho. Executei GLM-4.7 e GLM-4.6 nas mesmas tarefas de codificação, raciocínio e uso de ferramentas que uso para verificar a sanidade de novos modelos.

Desempenho central de codificação (SWE-bench 73.8)

Oficialmente, GLM-4.7 marca 73.8 no SWE-bench, que é uma pontuação séria para resolução de problemas reais no GitHub.

Nos meus próprios testes de codificação (~25 tarefas):

• GLM-4.7 resolveu completamente 20/25 tarefas (80%) sem eu tocar no código
• GLM-4.6 resolveu 15/25 (60%) com os mesmos prompts

Essas tarefas incluíram:

• Corrigir testes unitários com falha em um repositório Python
• Refatorar um arquivo TypeScript bagunçado em componentes modulares
• Escrever pequenos endpoints de backend e testes associados

A principal diferença: GLM-4.7 não apenas escreveu o patch, mas muitas vezes referenciou corretamente a saída do teste com falha e atualizou vários arquivos de forma consistente. 4.6 às vezes corrigia o erro imediato, mas quebrava algo mais.

Codificação de vibração e estética de frontend

Uma coisa que não aparece em benchmarks: codificação de vibração, aquela combinação de layout, texto e micro-interações para frontends.

Dei ao GLM-4.7 prompts como:

"Desenhe uma página inicial para uma ferramenta de escrita AI minimalista. TailwindCSS + React. Faça com que tenha uma sensação de calma, mas confiante, com animações sutis."

Comparado ao GLM-4.6, o GLM-4.7:

• Estruturas de componentes mais limpas produzidas (menos componentes gigantes)
• Utilizou padrões mais modernos do Tailwind
• Copiou textos que pareciam menos robóticos e mais próximos de algo que eu poderia editar e lançar

Se o seu fluxo de trabalho envolve geração de frontend ou polimento de ideias de UI/UX, o GLM-4.7 é simplesmente mais agradável. Ele "entende" melhor as dicas estéticas e as transforma em HTML/CSS/JS sensatos.

Uso de ferramentas e execução de agentes

Também testei o GLM-4.7 com um pequeno fluxo de trabalho agente:

• Ferramenta 1: pesquisa
• Ferramenta 2: consulta de documentação interna
• Ferramenta 3: editor de arquivos

O objetivo: atualizar uma configuração, ajustar código e escrever um breve log de alterações com base nas informações obtidas.

Em mais de 20 execuções:

• GLM-4.7 usou as ferramentas corretamente 18/20 vezes (90%)
• GLM-4.6 conseguiu 14/20 (70%)

O que se destacou foi como o GLM-4.7 lidou com JSON respeitando o esquema. Quase nunca adicionou campos extras, o que o torna muito menos irritante em fluxos de agentes estilo produção.

Raciocínio complexo (HLE 42.8)

No lado do raciocínio, o GLM-4.7 atinge 42.8 no HLE (Avaliação de Alucinação e Lógica), que é uma maneira sofisticada de dizer: é melhor em não inventar coisas e seguir cadeias lógicas.

Minha versão mais humana desse teste:

• Prompt longo com requisitos conflitantes
• Tabela de dados + resumo narrativo
• Peça para derivar uma decisão com uma justificativa clara, passo a passo

GLM-4.7:

• Identificou explicitamente dados ausentes ou ambíguos em ~70% dos casos extremos (um bom sinal)
• Fez menos afirmações "confiante mas erradas" do que a versão 4.6
• Produziu etapas de raciocínio que eu realmente conseguia seguir e auditar

Se você está fazendo anotações de pesquisa, rascunhos de políticas ou qualquer coisa onde o raciocínio complexo seja mais importante do que a contagem de palavras, o GLM-4.7 parece um parceiro mais seguro e transparente.

Preços e Acesso

Agora para a parte que todos rolam silenciosamente para ver: quanto custa o GLM-4.7 e como você realmente o usa?

Preço da API ($0,6/M de entrada, $2,2/M de saída)

O preço público do GLM-4.7 pela Zhipu é:

• $0,60 por 1M de tokens de entrada
• $2,20 por 1M de tokens de saída

Na prática, isso significou para um dos meus testes de documentos longos:

• Entrada: ~160K tokens → cerca de $0,10
• Saída: ~18K tokens → cerca de $0,04
• Total: ~ $0,14 por uma leitura + síntese séria, equivalente a várias horas de trabalho humano

Comparado a outros modelos de ponta, a relação preço-qualidade do GLM-4.7 é bastante competitiva, especialmente se você explorar os recursos de contexto longo.

Plano de Codificação GLM ($3/mês)

Para criadores independentes e desenvolvedores solo, o Plano de Codificação GLM a $3/mês é discretamente uma das ofertas mais interessantes.

Você obtém um ambiente otimizado para codificação além dos modelos de nível GLM-4.7, o que, na minha experiência, é suficiente para:

• Usá-lo como seu assistente de codificação principal no dia a dia
• Substituir uma parte do que você normalmente faria no GitHub Copilot ou em ferramentas semelhantes

Em um período de 5 dias em que me obriguei a usá-lo para tudo relacionado a código, eu estimaria que me economizou de 1,5 a 2 horas por dia em código boilerplate, refatorações e escrita de testes.

Por três dólares, é uma escolha óbvia se você é ao menos semi-sério sobre programação.

Auto-hospedagem via Hugging Face

Se você quer controle total, pode pegar os pesos abertos do GLM-4.7 na Hugging Face e auto-hospedar.

Pequeno aviso, no entanto:

• 358 bilhões de parâmetros não é um tamanho para hospedagem casual
• Você está no território de operações sérias, multi-GPU

Mas para equipes que conseguem lidar com isso, rodar o GLM-4.7 localmente significa:

• Os dados nunca deixam sua infraestrutura
• Você pode fazer ajustes específicos de domínio
• A latência pode ser ajustada à sua pilha em vez de infraestrutura pública compartilhada

Se sua pergunta inicial era apenas "o que é o GLM-4.7 e como acesso a API", você pode ignorar esta parte. Se você é voltado para infraestrutura, a rota da Hugging Face é uma das partes mais atraentes deste lançamento.

Melhores Casos de Uso para GLM-4.7

Aqui está onde o GLM-4.7 realmente conquistou um lugar na minha rotina.

Processamento de documentos longos

Se o seu trabalho envolve:

• Relatórios
• PDFs de pesquisa
• Bases de conhecimento
• Grandes exportações do Notion

…a combinação de 200 mil de contexto e 128 mil de saída do GLM-4.7 é extremamente útil.

Exemplo dos meus testes:

• Eu forneci um pacote de 170 mil tokens de pesquisa de produto, notas de roteiro e feedback de usuários
• Pedi: um roteiro priorizado, análise de riscos e guia de mensagens
• Ele produziu um plano coerente de uma só vez, que eu então editei levemente

Comparado a cortar tudo em 10–20 pedaços com outras ferramentas, o GLM-4.7 reduziu o trabalho manual em pelo menos 50–60%.

Fluxos de trabalho de agentes em múltiplos passos

O uso mais forte de ferramentas e melhor disciplina em JSON do GLM-4.7 faz dele uma ótima mente para fluxos de trabalho de agentes em múltiplos passos.

Por exemplo, eu conectei em um pequeno pipeline:

1. Pesquisar documentos
2. Inspecionar código
3. Propor patch
4. Escrever changelog

Taxa de sucesso (significa: sem erros de esquema, patch aplicado corretamente, changelog preciso):

• GLM-4.7: ~85–90% em 20 tentativas
• Um modelo aberto de nível médio: ~60–65% na mesma configuração

Se você está brincando com agentes ou construindo copilotos internos, é aqui que o GLM-4.7 brilha discretamente.

Geração de frontend (vibe coding)

Para vibe coding, o GLM-4.7 parecia ter um designer júnior + desenvolvedor front-end que realmente escuta.

Casos de uso que funcionaram bem nos meus testes:

• Rascunhos iniciais de páginas de destino com texto decente
• Bibliotecas de componentes com notas de sistema de design
• Variantes rápidas de layouts ou seções de destaque

Se você é um criador solo ou um profissional de marketing que deseja iterar em ideias de UI sem abrir o Figma para cada pequena mudança, o GLM-4.7 é um parceiro surpreendentemente capaz, especialmente quando você o ancora com referências como "faça parecer com o Linear" ou "mais próximo da estética do Notion, mas mais acolhedor."

O que vem a seguir: Comparando o GLM-4.7 com outros modelos

Quando as pessoas me perguntam para que o GLM-4.7 é bom comparado a outros modelos, eu enquadro assim:

• Se você quer o máximo de polimento e ecossistema: ainda vai olhar para os modelos de fronteira fechados habituais
• Se você quer modelos totalmente abertos, menores para brinquedos locais: você vai buscar coisas de 7B–70B
• Se você quer qualidade de nível de fronteira com pesos abertos e longo contexto: GLM-4.7 de repente se torna muito interessante

No meu conjunto pessoal agora:

• Eu recorro ao GLM-4.7 quando preciso de ajuda séria com codificação, síntese de documentos longos ou fluxos de agentes em várias etapas
• Ainda uso outros modelos para brainstorming rápido e barato ou onde ferramentas específicas de fornecedores me prendem

Do ponto de vista de um criador independente/marketer, aqui está a conclusão prática:

• Use o Plano de Codificação GLM se você quiser um parceiro de codificação barato e de alta qualidade
• Use a API quando estiver construindo fluxos de trabalho de longo contexto em seu produto
• Considere a hospedagem própria apenas se você já tiver infraestrutura robusta: caso contrário, não se preocupe com isso

Então, o que é o GLM-4.7 em uma frase?

É um modelo de fronteira com 358 bilhões de parâmetros, 200 mil contextos, forte em codificação, com pesos abertos que finalmente faz com que o raciocínio de longo contexto e alta qualidade pareça utilizável, não apenas amigável para demos.

Se você está curioso, meu conselho é simples: escolha um fluxo de trabalho, análise de PDF longo, um problema teimoso de codificação ou um pequeno pipeline de agentes, e passe pelo GLM-4.7 lado a lado com o seu favorito atual. A diferença é muito mais fácil de sentir do que de ler sobre.

Uma coisa que esta semana de testes reforçou para mim: modelos como o GLM-4.7 não estão apenas ficando mais inteligentes — eles estão se tornando infraestrutura para como pensamos, planejamos e tomamos decisões.

Essa ideia é, na verdade, o motivo pelo qual estamos construindo o Macaron. Não é mais um AI para "fazer mais trabalho mais rápido", mas um agente pessoal que silenciosamente escolhe o modelo certo para a tarefa — codificação, leitura, planejamento ou apenas reflexão — para que a IA se encaixe na vida, e não o contrário.

Se você está curioso para saber como é isso na prática, você pode experimentar aqui: → Experimente o Macaron gratuitamente