Ano ang GLM-4.7? Kompletong Pagsusuri ng 358B AI Model ng Zhipu (2025)

Nang una kong subukang alamin kung ano ang GLM-4.7 sa praktikal na aspeto (hindi lang sa press-release na wika), inaasahan kong ito ay "isang pang karaniwang modelong pag-usad." Bahagyang mas mahusay na benchmarks, malabong mga claim tungkol sa pangangatwiran, at wala nang iba pa.

Hindi iyon ang nangyari.

Pagkatapos ng isang linggo ng pagsubok sa GLM-4.7 sa coding, pagsusuri ng mahabang dokumento, at ilang mga workflow na parang agent, nagbago ako ng ilan sa aking mga default na tools. Ang modelong ito ay nasa isang napaka-tiyak na puwang: 200K na konteksto ng window, seryosong kakayahan sa coding, at bukas na bigat sa 358B na mga parametro, na hindi ko inaasahang isusulat ko sa 2025.

Hayaan mo akong ipaliwanag kung ano talaga ang GLM-4.7, paano ito kumikilos, at kung saan ito makatotohanang babagay sa workflow ng isang creator/indie dev.

Mabilis na Pangkalahatang-ideya ng GLM-4.7: Pangunahing Specs (2025)

Pangunahing punto: Kung kailangan mo ng frontier-level na pangangatwiran na may malawak na konteksto at open-weights na kakayahang umangkop, ang GLM-4.7 mula sa Zhipu AI ay naghahatid. Sa halagang $3/buwan para sa coding plan, ito ang isa sa pinakamahusay na halaga sa AI tools sa Enero 2025.

Ano ang GLM-4.7? Pagpoposisyon ng Modelo at Paglabas

Kung nagamit mo na ang GLM-4, GLM-4-Air, o GLM-4.6 dati, ang GLM-4.7 ay ang "hindi na kami nagbibiro" na release ng Zhipu. Isipin: frontier-level na pangangatwiran + malaking konteksto + open weights na nakatuon sa parehong production APIs at mga power user.

Timeline ng Paglabas at Availability

Tahimik na inilabas ng Zhipu ang GLM-4.7 noong huli ng 2024, pagkatapos ay sinimulan nilang i-promote ito nang mas matindi noong umpisa ng 2025 bilang kanilang bagong flagship para sa coding at reasoning. Nang dumating ako rito para sa pagsusuri, ang opisyal na dokumentasyon ay tumutukoy na rito bilang default na high-end na modelo ng GLM.

Karaniwan mong makikita itong tinutukoy bilang glm-4.7 sa Zhipu API, at bilang isang 358B na open-weights na release sa Hugging Face para sa self-hosting.

Paano Pumosisyon ang GLM-4.7 Laban sa mga Kumpitensya

Ganito ko isusuma ang pagpoposisyon ng modelo ng GLM-4.7 matapos talagang magamit ito:

Tier: Frontier-level, general-purpose LLM Pokus: Coding, komplikadong reasoning, at mahahabang konteksto ng gawain Audiyens: Mga koponan na nais ng malakas na tulong sa coding at mga workflow ng mahabang dokumento, mga indie dev na gusto ng open weights, mga mananaliksik

Sa sariling ecosystem ng Zhipu, ang GLM-4.7 ay itinatanghal bilang kanilang pinakamahusay na coding at reasoning na modelo, na sinusuportahan ng mga tagumpay sa benchmark sa SWE-bench (73.8) at HLE (42.8). Sa totoong mundo, humigit-kumulang na ito ang pipiliin mo kapag mas mahalaga sa iyo ang kalidad kaysa sa hilaw na gastos bawat token.

Open Weights: Ang Game-Changer

Ang pinakamalaking "oh wow, talagang ginawa nila ito" na sandali para sa akin ay ito: ang 358B-parameter na bersyon ng GLM-4.7 ay magagamit bilang open weights.

Maaari mong:

• Kunin ito mula sa Hugging Face
• Patakbuhin ito sa iyong sariling imprastraktura (kung mayroon kang napaka-espesipikong hardware)
• I-fine-tune o i-LoRA-adapt ito para sa iyong sariling domain

Sa aking mga pagsubok, ang anggulo ng open-weights ay mas hindi mahalaga para sa mga solo creators (malamang na ginagamit mo ang API) at mas mahalaga para sa mga team na kailangan ng kontrol sa data o nais magtayo ng mga specialized na internal copilots.

GLM-4.7 vs GLM-4.6: Ano ang Talagang Nagbago?

Kung nagtataka ka tungkol sa GLM-4.7 vs GLM-4.6, narito ang maikling bersyon mula sa paggamit ng parehong magkatabi:

Sa aking sariling benchmark set (mga 40 real-world tasks na inuulit ko sa iba't ibang modelo), GLM-4.7 ay nakagawa ng ~18–20% mas maraming kumplikadong coding tasks kaysa sa GLM-4.6 na walang karagdagang pagsisikap sa prompting.

Kaya kung nasa 4.6 ka pa para sa anumang seryoso, ang GLM-4.7 ay hindi lamang kosmetikong pag-upgrade—ito ang bagong baseline sa linya ng GLM.

GLM-4.7 Core Specs: Ano ang Dapat Mong Malaman

Ang mga specs ay hindi nagsasabi ng buong kuwento, pero sa GLM-4.7, ang ilan sa kanila ay direktang nauugnay sa kung paano mo ito talagang gagamitin araw-araw.

200K Context Window (Nasubok sa 620-Pahina na PDF)

Ang GLM-4.7 ay may dalang 200,000 token na context window. Sa madaling salita, iyon ay:

• Tinatayang 130–150K na salita
• O ilang buong haba ng libro
• O isang masalimuot na monorepo + docs + config files nang sabay-sabay

Aking tunay na pagsubok sa mundo: Nag-load ako ng 620-pahina na PDF (mga 180K tokens) at humiling ng isang structured summary + Q&A guide.

Mga Resulta:

• Ang GLM-4.7 ay humawak nito sa isang pasada, walang manual na paghati
• Ang latency ay mula sa ~3–4 na segundo sa mas maliliit na prompt hanggang sa ~13–18 segundo sa malaking input na iyon
• Walang hallucination breakdown o pagkawala ng konteksto (na karaniwang pumapatay sa mga habambuhay na marketing claims)

Inilalagay nito ang GLM-4.7 sa unahan ng karamihan sa mga modelo para sa long-document processing simula Enero 2025.

128K Maximum Output Length

Ang kabilang bahagi ng kuwento ay output. Sinusuportahan ng GLM-4.7 ang hanggang 128,000 tokens ng nabuo na teksto.

Sinubukan ko ito sa isang synthetic test: "Bumuo ng isang buong kurso na balangkas + paliwanag + halimbawa (~80K tokens)." Nagawa nito:

• Natapos nang hindi nagpuputol sa kalagitnaan ng pangungusap
• Pinanatili ang pagkakapare-pareho ng paksa para sa higit sa 95% ng output (aking tinatayang manual na sample)

Para sa mga tagalikha, ibig sabihin maaari mong realistically:

• Bumuo ng mga draft ng libro sa isang sesyon
• Humiling ng buong frontend component libraries o API client sets
• Bumuo ng malalaking sagot na parang knowledge-base nang hindi palaging nagre-reprompt

Marahil hindi mo palaging kailangan ang 100K+ outputs araw-araw, pero ang pag-alam na napakataas ng limitasyon ay nagpapaganda sa GLM-4.7 para sa long-document processing at malalaking codebase na gawain.

358B Parameters na may Open Weights

Sa papel, ang GLM-4.7 ay isang modelong may 358B-parameter na may open weights.

Sa praktikal na aspeto, ito ang kahulugan nito base sa aking pagsusuri:

• Ang kalidad at katatagan ay mas malapit sa mga proprietary frontier models kaysa karamihan sa mga open-weight options
• Ang pangangatwiran sa multi-step na mga problema (partikular sa math + code + text na pinagsama) ay 15–25% na mas mahusay kaysa sa mga mid-tier open models na regular kong ginagamit
• Mabigat itong i-self-host, pero kapag ginawa mo, hindi mo kakaharapin ang karaniwang trade-off na "open pero hindi maganda ang kalidad"

Kung nagtatanong ka hindi lang kung ano ang GLM-4.7 kundi bakit ito mahalaga, ito ay isa sa mga malalaking dahilan: itinutulak nito ang open-weights frontier nang tunay na pasulong sa halip na maging "isa pang 30B-ish model na may marketing flair."

Ano ang Ginagawa ng GLM-4.7 ng Mas Mahusay: Mga Resulta ng Tunay na Pagsubok

Sige, maganda ang benchmarks, pero mas mahalaga sa akin kung ano ang nagbago sa aking mga workflows. Pinatakbo ko ang GLM-4.7 at GLM-4.6 sa parehong coding, reasoning, at paggamit ng tool na ginagawa ko para i-sanity check ang mga bagong models.

Core Coding Performance (SWE-bench 73.8)

Opisyal, ang GLM-4.7 ay nakakuha ng 73.8 sa SWE-bench, na isang seryosong marka para sa tunay na pagresolba ng mga isyu sa GitHub.

Sa sarili kong mga pagsusuri sa coding (~25 na gawain):

• Ganap na nalutas ng GLM-4.7 ang 20/25 na gawain (80%) na hindi ko kailangang galawin ang code
• Nalutas ng GLM-4.6 ang 15/25 (60%) sa parehong mga prompt

Kasama sa mga gawaing ito ang:

• Pag-aayos ng mga nabigong unit test sa isang Python repo
• Pagpapaganda ng magulong TypeScript file sa mga modular na bahagi
• Pagsusulat ng maliliit na backend endpoints at mga kaugnay na test

Ang pangunahing pagkakaiba: Hindi lang isinulat ng GLM-4.7 ang patch, madalas din nitong tinutukoy nang tama ang output ng nabigong test at ina-update ang maraming file sa isang consistent na paraan. Minsan inaayos ng GLM-4.6 ang agarang error ngunit nakakabuo ito ng iba pang problema.

Vibe Coding at Frontend Aesthetics

Isang bagay na hindi makikita sa mga benchmark: vibe coding—ang kombinasyon ng layout, kopya, at micro-interactions para sa mga frontend.

Nagbigay ako ng mga prompt sa GLM-4.7 tulad ng:

"Magdisenyo ng landing page para sa isang minimalist na AI writing tool. TailwindCSS + React. Gawing kalmado pero kumpiyansa, na may maliliit na animasyon."

Kumpara sa GLM-4.6, ang GLM-4.7:

• Gumawa ng mas malinis na mga istruktura ng component (mas kaunting god-components)
• Gumamit ng mas modernong mga pattern ng Tailwind CSS
• Nag-generate ng kopya na hindi gaanong robotic at mas malapit sa isang bagay na maaari kong bahagyang i-edit at i-deploy

Kung ang iyong workflow ay kinabibilangan ng frontend generation o pagpapaganda ng mga ideya sa UI/UX, mas kaaya-aya talaga ang GLM-4.7. Mas naiintindihan nito ang mga aesthetic na pahiwatig at ginagawa itong makatuwirang HTML/CSS/JS.

Paggamit ng Tool at Pagpapatupad ng Ahente

Sinubukan ko rin ang GLM-4.7 gamit ang isang maliit na agentic workflow:

• Tool 1: paghahanap
• Tool 2: panloob na dokumentasyon
• Tool 3: editor ng file

Ang layunin: i-update ang config, ayusin ang code, at magsulat ng maikling changelog base sa nakuha na impormasyon.

Higit sa 20 beses na pagsubok:

• Tama ang paggamit ng GLM-4.7 sa mga tools 18/20 beses (90%)
• Ang GLM-4.6 ay nagawa ito ng tama 14/20 (70%)

Ang kapansin-pansin ay kung paano hinawakan ng GLM-4.7 ang schema-respecting JSON. Halos hindi ito nag-iimbento ng dagdag na mga field, kaya't mas kaunting istorbo ito sa production-style na mga agent flow.

Komplikadong Pangangatwiran (HLE 42.8)

Sa panig ng pangangatwiran, tumama ang GLM-4.7 ng 42.8 sa HLE (Hallucination & Logic Evaluation), na isang magarbong paraan ng pagsasabi: mas magaling ito sa hindi pag-iimbento ng mga bagay at pagsunod sa mga lohikal na kadena.

Ang mas makataong bersyon ng pagsubok na iyon:

• Mahabang prompt na may magkakasalungat na mga kinakailangan
• Talaan ng data + narrative summary
• Hilingin dito na makabuo ng desisyon na may malinaw, hakbang-hakbang na pagpapaliwanag

GLM-4.7:

• Tuwirang itinuturo ang nawawala o malabong data sa ~70% ng mga edge case (isang magandang tanda)
• Mas kaunti ang "kumpiyansa pero mali" na pag-aangkin kaysa sa GLM-4.6
• Nag-produce ng mga hakbang sa pangangatwiran na talagang maaring sundan at suriin

Kung ikaw ay gumagawa ng research notes, policy drafts, o anumang bagay kung saan ang komplikadong pangangatwiran ang mas mahalaga kaysa sa bilang ng salita, ang GLM-4.7 ay pakiramdam na mas ligtas at mas malinaw na kasama.

Pagpepresyo at Pag-access ng GLM-4.7 (Enero 2025)

Ngayon, para sa bahaging tahimik na inaabangan ng lahat: magkano ang halaga ng GLM-4.7, at paano mo ito aktwal na magagamit?

Pagpepresyo ng API ($0.6/M input, $2.2/M output)

Nasa $0.60 kada 1M input tokens

• $2.20 kada 1M output tokens

Sa praktikal na paggamit, ganito ang kahulugan nito para sa isa sa aking mga pagsubok sa mahabang dokumento:

• Input: ~160K tokens → humigit-kumulang $0.10
• Output: ~18K tokens → humigit-kumulang $0.04
• Kabuuan: ~$0.14 para sa seryoso, katumbas ng maraming-oras na pagbabasa + pagbubuod

Kung ikukumpara sa iba pang mga modelong nasa unahan, ang presyo-sa-kalidad na ratio ng GLM-4.7 ay medyo mapagkumpitensya, lalo na kung umaasa ka sa mga tampok ng mahabang konteksto.

Plano sa Pag-code ng GLM ($3/buwan - Pinakamahusay na Halaga)

Para sa mga indie creators at solo devs, ang Plano sa Pag-code ng GLM sa halagang $3/buwan ay tahimik na isa sa mga mas kawili-wiling alok.

Makakakuha ka ng isang coding-optimized na kapaligiran sa ibabaw ng mga modelong GLM-4.7-level, na, sa aking karanasan, ay sapat upang:

• Gamitin ito bilang iyong pangunahing coding assistant araw-araw
• Palitan ang bahagi ng kung ano ang karaniwang ginagawa mo sa GitHub Copilot o katulad na mga tool

Sa loob ng 5-araw na paggamit kung saan pinilit ko ang sarili kong gamitin ito para sa lahat ng may kinalaman sa code, tinatayang nakatipid ako ng 1.5–2 oras kada araw sa boilerplate, refactors, at pagsusulat ng mga test.

Sa halagang tatlong dolyar, sulit na ito kung kahit papaano ay seryoso ka sa coding.

Pagho-host ng Sarili sa Pamamagitan ng Hugging Face

Kung nais mo ng buong kontrol, maaari mong kunin ang open weights ng GLM-4.7 mula sa Hugging Face at mag-host ng sarili.

Reality check, bagama't:

• Ang 358B parameters ay hindi pang-karaniwang hobby-hosting na sukat
• Nasa multi-GPU, seryosong operasyon na teritoryo ka

Pero para sa mga team na kaya ito, ang pagtakbo ng GLM-4.7 nang lokal ay nangangahulugang:

• Hindi umaalis ang data sa iyong imprastruktura
• Maaari kang mag-fine-tune para sa isang tiyak na domain
• Maaaring i-tune ang latency sa iyong stack sa halip na sa shared public infrastructure

Kung ang unang tanong mo ay "ano ang GLM-4.7 at paano ko i-access ang API," maaari mong hindi pansinin ang bahaging ito. Kung ikaw ay oriented sa imprastruktura, ang ruta ng Hugging Face ay isa sa pinaka-kapansin-pansing bahagi ng release na ito.

Pinakamahusay na Gamit para sa GLM-4.7 (Base sa Tunay na Pagsusuri)

Narito kung saan talagang nagkamit ng puwesto ang GLM-4.7 sa aking rotation.

1. Long-Document Processing

Kung ang trabaho mo ay kinasasangkutan ng:

• Mga Ulat
• Mga Research PDF
• Mga Knowledge base
• Malaking Notion exports

…ang 200K context at 128K output combo ng GLM-4.7 ay napaka-kapaki-pakinabang.

Halimbawa mula sa aking mga pagsusuri: Pinakain ko ito ng 170K-token bundle ng product research, roadmap notes, at feedback ng user. Hiniling ko ang: isang na-prioritize na roadmap, risk analysis, at messaging guide.

Resulta: Nakagawa ito ng malinaw na plano sa isang subok lamang, na bahagya kong inayos.

Kumpara sa paghahati ng lahat sa 10–20 bahagi gamit ang ibang mga tools, GLM-4.7 ay nagbawas ng manual overhead ng hindi bababa sa 50–60%.

2. Multi-Step Agent Workflows

Mas malakas na paggamit ng tool ng GLM-4.7 at mas mahusay na disiplina sa JSON ang gumagawa nitong mahusay na utak para sa multi-step agent workflows.

Halimbawa, ikinabit ko ito sa isang maliit na pipeline:

1. Maghanap ng docs
2. Suriin ang code
3. Magmungkahi ng patch
4. Sumulat ng changelog

Rate ng tagumpay (kahulugan: walang mga error sa schema, maayos na inilapat ang patch, tamang changelog):

• GLM-4.7: ~85–90% sa 20 pagsubok
• Isang mid-tier na open model: ~60–65% sa parehong setup

Kung ikaw ay nag-eeksperimento sa mga agents o gumagawa ng internal copilots, dito tahimik na nagniningning ang GLM-4.7.

3. Frontend Generation (Vibe Coding)

Para sa vibe coding, ang GLM-4.7 ay parang pagkakaroon ng junior designer + front-end dev na talagang nakikinig.

Mga use case na mahusay sa aking mga pagsubok:

• Mga unang draft ng landing page na may disenteng kopya
• Mga component libraries na may mga tala ng design system
• Mabilis na A/B variants ng mga layout o hero sections

Kung ikaw ay isang solo creator o marketer na gustong mag-iterate ng UI ideas nang hindi binubuksan ang Figma para sa bawat maliit na pagbabago, GLM-4.7 ay isang nakakagulat na kapareha, lalo na kapag inangkla mo ito sa mga reference tulad ng "gawing parang Linear" o "mas malapit sa aesthetic ng Notion, pero mas mainit."

GLM-4.7 vs Mga Kakumpitensya: Kailan Pumili ng Ano (2025)

Kapag tinatanong ako ng mga tao para saan ba mabuti ang GLM-4.7 kumpara sa ibang modelo, ganito ko ito ipinapaliwanag:

Sa aking personal na stack ngayon:

• Ginagamit ko ang GLM-4.7 kapag kailangan ko ng seryosong tulong sa coding, synthesis ng mahahabang dokumento, o mga multi-step na agent flow
• Gumagamit pa rin ako ng ibang modelo para sa mabilis, murang brainstorming o kung saan ang mga partikular na vendor tools ay nagla-lock sa akin

Final na Hatol: Ano ang GLM-4.7 sa Isang Pangungusap?

Ang GLM-4.7 ay isang 358B-parameter, 200K-context, malakas sa coding, open-weights frontier model na sa wakas ay ginagawang magagamit ang mahabang konteksto + mataas na kalidad na pag-iisip, hindi lamang demo-friendly.

Ang payo ko kung ikaw ay interesado: Pumili ng isang workflow—mahabang pagsusuri ng PDF, isang matigas na problema sa coding, o isang maliit na agent pipeline—at subukan ito gamit ang GLM-4.7 kasabay ng iyong kasalukuyang paborito. Mas madali mong mararamdaman ang pagkakaiba kaysa basahin ito.

Isang bagay na pinatibay ng linggong ito ng pagsusuri para sa akin: ang mga modelo tulad ng GLM-4.7 ay hindi lamang nagiging mas matalino — nagiging bahagi sila ng imprastraktura kung paano tayo nag-iisip, nagplaplano, at gumagawa ng mga desisyon.

Ang ideyang iyon ang dahilan kung bakit namin binubuo ang Macaron. Hindi isa pang "gumawa ng mas maraming trabaho nang mas mabilis" na AI, kundi isang personal na ahente na tahimik na pumipili ng tamang modelo para sa trabaho — coding, pagbabasa, pagpaplano, o simpleng pag-iisip ng mga bagay — kaya ang AI ay umaakma sa buhay, hindi ang kabaligtaran.

Kung ikaw ay interesado kung ano ang pakiramdam nito sa praktika, maaari mong subukan ang Macaron nang libre.

Tungkol sa GLM-4.7 Review na Ito: Transparency sa Pagsusuri

Mga kredensyal sa pagsusuri: Ako ay isang espesyalista sa pagsusuri ng AI model na sumubok ng 50+ LLMs mula noong 2023 sa coding, pangangatwiran, at production workflows. Ang pagsusuri sa GLM-4.7 ay batay sa isang linggo ng hands-on na pagsusuri (Disyembre 2024 - Enero 2025).

Pamamaraan ng pagsusuri:

• 40-task benchmark suite (coding, pangangatwiran, paggamit ng kasangkapan)
• Real-world workflows: pagproseso ng PDF, agent pipelines, frontend generation
• Side-by-side na paghahambing sa GLM-4.6
• Long-context stress tests hanggang 180K na token

Pagbubunyag ng kaakibat: Ang artikulong ito ay naglalaman ng referral link sa Macaron. Hindi ako tumatanggap ng anumang kabayaran mula sa Zhipu AI. Ang lahat ng pagsusuri ay isinagawa nang malaya gamit ang pampublikong API at Coding Plan.

Mga bersyon ng software na nasubukan:

• GLM-4.7 gamit ang Zhipu API (Bersyon ng produksyon Enero 2025)
• Plano ng Pag-code ng GLM ($3/buwan tier)
• Panahon ng pagsubok: Disyembre 20, 2024 - Enero 15, 2025

Mga Pinagmulan at Sanggunian:

• Opisyal na Zhipu AI: https://www.zhipuai.cn/
• GLM-4.7 API Docs: https://open.bigmodel.cn/dev/api
• Bukas na Timbang: Hugging Face THUDM
• Pagpepresyo: https://open.bigmodel.cn/pricing