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AITier

GLM-4.7 (Reasoning)

Z AIGLMओपन वेटMIT · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

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.

रिलीज़ तिथि
2025-12-22
पैरामीटर
358.0B
संदर्भ लंबाई
205K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

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

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग199
67.0
AA
सामान्य रैंकिंग92
68.0
AA
विज्ञान152
66.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

General

Tau-bench87.4%स्वयं

Language

MMLU-Pro84.3%स्वयं

Math

AIME 202595.7%स्वयं
IMO-AnswerBench82.0%स्वयं

Reasoning

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

AA मूल्यांकन सूचकांक

(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

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(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

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.6 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$2.2 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$1 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.11 / 1M टोकन
कैश लेखन मूल्यमुफ्त

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

2 प्रदाता

सबसे सस्ता: DeepInfraसबसे महंगा: Z AI
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1DeepInfraसबसे सस्ता
$0
$0
2Z AIप्राथमिक
$0.6
$2.2

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis