GLM-4.7 treibt das agentische Coding-Profil der GLM-Reihe weiter: verbessertes Multi-Step-Tool-Use, Long-Horizon-Execution und „Preserved Thinking“, das Reasoning über mehrere Gesprächsrunden hinweg erhält. Neu ist auch die stärkere UI- und Frontend-Generierung (Web-UIs, SVG, Slides). Eine kompakte Flash-Variante mit 31 Milliarden Parametern deckt günstige, schnelle Inferenz ab.
GLM-4.7 (+ GLM-4.7-Flash)
Z.AI (Zhipu AI)
Dezember 2025
MIT
MoE, agentic-coding; Flash = kleine, schnelle Variante
GLM-4.7: 358 Mrd. total · Flash: 31 Mrd.
MoE mit Interleaved & Preserved Thinking, Turn-Level-Steuerung
128.000 Token
Offizielle Angaben von Z.AI (ggü. GLM-4.6):
| Benchmark | GLM-4.7 | Kategorie |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 73,8 % | Coding |
| SWE-bench Multilingual | 66,7 % | Coding |
| Terminal-Bench 2.0 | 41,0 % | Terminal-Agenten |
| HLE (mit Tools) | 42,8 % | Reasoning |
| BrowseComp | 52,0 % | Web-Agentik |
Quelle: Z.AI. Werte gegenüber GLM-4.6 verbessert.
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GLM-4.7 setzt auf „Interleaved Thinking“ und „Preserved Thinking“, um Reasoning auch über lange, mehrstufige Abläufe konsistent zu halten. Eine Turn-Level-Steuerung erlaubt es, Latenz und Qualität je Runde abzuwägen.
Damit adressiert das Modell gezielt autonome Dev-Agenten und UI-Prototyping – mit deutlichen Sprüngen gegenüber GLM-4.6.
Für agentische Entwicklung und UI-Prototyping.
Deutliche Coding-/Agenten-Sprünge
Preserved Thinking über Turns
Flash-Option für kleine Hardware
Offen unter MIT-Lizenz
Aktive Parameter offiziell nicht klar ausgewiesen
Rein textbasiert
Hoher VRAM-Bedarf beim großen Modell
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