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GLM-4.7

Veröffentlichung
Dezember 2025
Kontextfenster
200k Token
API-Preis In / Out
0,60 $ / 2,20 $
Parameter
400 Mrd.
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026
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GLM-4.7 Modell-Übersicht

GLM-4.7 ist das neueste Flaggschiff-Modell von Z.ai (ehemals Zhipu AI) und Nachfolger von GLM-4.6, das insbesondere für Coding und längere agentische Aufgaben optimiert wurde. GLM-4.7 bietet stabiles Multi-Step-Reasoning und kommt mit ein paar neuen Funktionen, wie z.B. "Preserved Thinking" einher, das für konsistente Reasoning-Ketten über mehrere Prompts hinweg sorgt. Außerdem wurde GLM-4.7 darauf optimiert, beim Vibe Coding von der klassischen Ästhetik abzuweichen und schöne visuelle Frontends zu erstellen.

PlaygroundAPI DokumentationHugging Face

Features & Modalitäten

Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
200k Token
Max. Output
128k Token
Input-Preis / 1M Token
0,60 $
Output-Preis / 1M Token
2,20 $
Parameter
400 Mrd.
Dateigröße
667,46 GB
Vokabular
151,55k

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0032 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

GLM-4.7 Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturSparse MoE-Architektur
Input Kontextlänge200k
Output Kontextlänge128k
TokenizerGLM Tokenizer

Besonderheiten

Preserved ThinkingBehält Reasoning-Ketten über mehrere Turns bei, anstatt sie zurückzusetzen.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Führend in Coding-Benchmarks
    73.8% auf SWE-bench Verified, 84.9% auf LiveCodeBench. GLM-4.7 gilt als neues State-of-the-Art-Modelle unter den Open-Source-Modellen.
  • Sehr günstig
    Z.ai bietet einen $3/Monat Coding-Plan an, der deutlich günstiger als der von vergleichbaren Modellen (z.B. Claude Sonnet 4.5) ist.
  • Open Weights verfügbar
    GLM-4.7 ist ollständig open-source und auf HuggingFace herunterladbar. Du kannst GLM-4.7 lokal über vLLM oder LM Studio ausführen.
  • Agent-Framework-Integration
    Native Unterstützung für Claude Code, Cline, Roo Code und weitere.

Nachteile

  • Hohe Hardware-Anforderungen
    Lokales Deployment erfordert teure Hardware, für viele Nutzer wird die Cloud-Lösung aktuell noch eine bessere Option sein.
  • Möglicher politischer Bias
    Wie bei allen chinesischen Modellen müssen wir davon ausgehen, dass das Modell einen politischen Bias verbreiten könnte, was auf Coding- oder viele Reasoning-Aufgaben aber keinen großen Einfluss haben sollte.

Vergleiche GLM-4.7 mit anderen LLMs

Vergleiche GLM-4.7 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

GLM-4.7 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GLM-4.7 ist auch direkt in GLM Coding Plan nutzbar.

App
GLM Coding Plan
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
18,00 $

Provider & APIs

Du kannst Z.ai GLM-4.7 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu GLM-4.7

Kann ich GLM-4.7 kostenlos nutzen?

Ja, GLM-4.7 ist in GLM Coding Plan auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GLM-4.7 Open Source?

GLM-4.7 wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht GLM-4.7?

GLM-4.7 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet GLM-4.7 über die API?

Über die API kostet GLM-4.7 0,60 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,20 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-4.7?

GLM-4.7 verarbeitet bis zu 200k Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GLM-4.7?

Der direkte Vorgänger von GLM-4.7 ist GLM-4.6 (erschienen September 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.