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AITier

GLM-4.7 (Reasoning)

Z AIGLMOpen WeightMIT · Usage Commercial

Description

GLM 4.7 is a coding‑centric model that thinks before acting, preserves its reasoning across turns, and lets you control thinking per request for speed or accuracy. It upgrades agentic workflows with stronger multi‑step tool use, better terminal and multilingual coding, and a noticeable jump in UI output quality for modern, clean webpages and slides. You can use it in popular coding agents, call it via the Z.ai API, and even run it locally with public weights on HuggingFace and ModelScope using vLLM or SGLang.

Date de sortie
2025-12-22
Paramètres
358.0B
Longueur du contexte
205K
Modalités
text

Radar de capacités

42
general
62
coding
93
reasoning
68
science
60
agents
0
multimodal

Classements

Domaine#RangScoreSource
Classement codage199
67.0
AA
Classement général92
68.0
AA
Science152
66.0
AA

Scores de benchmarks (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

General

Tau-bench87.4%Aut.

Language

MMLU-Pro84.3%Aut.

Math

AIME 202595.7%Aut.
IMO-AnswerBench82.0%Aut.

Reasoning

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)85.7%Aut.
LiveCodeBench v684.9%Aut.
SWE-Bench Verified73.8%Aut.
SWE-bench Multilingual66.7%Aut.
BrowseComp-zh66.6%Aut.
BrowseCompOpenAI (2025)52.0%Aut.
Humanity's Last Exam42.8%Aut.
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)41.0%Aut.
Terminal-Bench33.3%Aut.

Indices d'évaluation AA

(Artificial Analysis)
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
95.9
Math Index(Artificial Analysis)
95.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
95.0
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
89.4
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
85.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
85.6
Lcr(Artificial Analysis)
71.0
Ifbench(Google Research (2023))
67.9
Terminalbench V2 1
45.3
Coding Index(Artificial Analysis)
45.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
31.8
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
27.4
Intelligence Index(Artificial Analysis)
22.2
Tau Banking
12.2

Scores par catégorie LLM Stats

(LLM Stats (zeroeval))
Physics
90
Biology
90
Chemistry
90
Language
80
Legal
80
Math
80
Finance
80
Healthcare
80
Reasoning
70
Frontend Development
70
General
70
Search
60
Tool Calling
60
Agents
50
Code
50
Vision
40

Tarification

Prix d'entrée$0.6 / 1M tokens
Prix de sortie$2.2 / 1M tokens
Prix mixte (3:1)$1 / 1M tokens
Prix de lecture cache$0.11 / 1M tokens
Prix d'écriture cacheGratuit

Vitesse

Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s

Classement des Prix par Fournisseur

Classement des Prix par Fournisseur

2 fournisseurs

Moins cher: DeepInfraPlus cher: Z AI
FournisseurEntréeSortie
1DeepInfraMoins cher
$0
$0
2Z AIPRINCIPAL
$0.6
$2.2

Comparer les prix entre différents fournisseurs API pour ce modèle.

Sources externes

LLM StatsArtificial Analysis