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.

Playground API Dokumentation Hugging Face

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

200k Token

128k Token

Unbekannt

400 Mrd.

$0.60

$2.20

151,55k

667,46 GB

GLM-4.7 Benchmark Scores

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

GLM-4.7 Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Wissen & Sprache (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Programmierung (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)
Z.ai GLM-4.7	84.3	85.7	60.25	79.35	64.2

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5.2	100 %
GPT-5.2 Pro	100 %
GPT-5 Pro	96,7 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	96 %
GLM-4.7	95,7 %
Gemini 3 Pro	95 %
Kimi K2 Thinking	94,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
GPT-5.2 Pro	93,2 %
GPT-5.2	92,4 %
Gemini 2.5 Pro	86,4 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	85,7 %
GLM-4.7	85,7 %
OpenAI o3-pro	84 %
Claude Sonnet 4.5	83,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
GLM-4.7	84,9 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	83,3 %
Kimi K2 Thinking	83,1 %
MiniMax-M2	83 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
MiniMax M2.1	88 %
Grok-4	86,6 %
DeepSeek-R1-0528	85 %
Kimi K2 Thinking	84,6 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	84,4 %
GLM-4.7	84,3 %
MiniMax-M2	82 %
GLM-4.5 Air	81,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark MMLU-Pro. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	80,9 %
GPT-5.2	80 %
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
Claude Opus 4.1	74,5 %
MiniMax M2.1	74 %
GLM-4.7	73,8 %
Claude Haiku 4.5	73,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	93,55 %
GPT-5.2	90,35 %
GLM-4.7	87,4 %
MiniMax M2.1	87 %
Gemini 3 Pro	85,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Sparse MoE-Architektur
Input Kontextlänge	200k
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	GLM Tokenizer

Besonderheiten

Preserved Thinking	Behält 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, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
Z.ai	GLM-4.7	MIT	400 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.20	84,9 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
MiniMax	MiniMax-M2.1	MIT	230 Mrd.	200k	128k	$0.30	$1.20	81 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %

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Provider & APIs

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

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