Was GLM-4.7 ist
GLM-4.7 ist Z.ai / Zhipu AIs neuestes Open-Foundation-Flaggschiff-Sprachmodell (Modellname glm-4.7). Es ist als entwicklerorientiertes „Thinking“-Modell positioniert, mit besonderen Verbesserungen bei Coding/agentischer Aufgabenausführung, mehrstufigem Reasoning, Tool-Aufrufen und Workflows mit langem Kontext. Das Release betont die Verarbeitung großer Kontexte (bis zu 200K Kontext), eine hohe maximale Ausgabe (bis zu 128K Tokens) und spezialisierte „Thinking“-Modi für agentische Pipelines.
Hauptfunktionen
- Agentische/Tool-Nutzungs-Verbesserungen: Integrierte Thinking-Modi („Interleaved Thinking“, „Preserved Thinking“, Kontrolle auf Turn-Ebene), damit das Modell „vor dem Handeln nachdenkt“, Reasoning über mehrere Turns hinweg beibehält und beim Aufrufen von Tools oder Ausführen mehrstufiger Aufgaben stabiler ist. Dies zielt auf robuste Agent-Workflows (Terminals, Toolchains, Web-Browsing) ab.
- Coding- und Terminal-Kompetenz: Deutliche Verbesserungen bei Coding-Benchmarks und Terminal-Automatisierungsaufgaben — Anbieter-Benchmarks zeigen klare Zugewinne gegenüber GLM-4.6 in SWE-bench- und Terminal Bench-Metriken. Das führt zu besserer mehrstufiger Codegenerierung, Befehlssequenzierung und Wiederherstellung in agentischen Umgebungen.
- „Vibe coding“/Frontend-Ausgabequalität: Verbesserte Standard-UI-/Layout-Qualität für generiertes HTML, Folien und Präsentationen (sauberere Layouts, Größen, bessere visuelle Defaults).
- Workflows mit langem Kontext: 200K-Token-Kontextfenster und Tools für Context Caching; praktisch für Codebasen mit mehreren Dateien, lange Dokumente und mehrrundige Agentensitzungen.
Benchmark-Leistung
Die Herausgeber und Maintainer von GLM-4.7 sowie Community-Benchmark-Tabellen berichten von erheblichen Zugewinnen gegenüber GLM-4.6 und wettbewerbsfähigen Ergebnissen gegenüber anderen zeitgenössischen Modellen bei Coding-, agentischen und Tool-Nutzungsaufgaben. Ausgewählte Zahlen (Quelle: offizielle, von Hugging Face / Z.AI veröffentlichte Tabellen):
- LiveCodeBench-v6 (Coding-Agent-Benchmark): 84.9 (Open-Source-SOTA angegeben).
- SWE-bench Verified (Coding): 73.8% (gestiegen von 68.0% in GLM-4.6).
- SWE-bench Multilingual: 66.7% (+12.9% vs GLM-4.6).
- Terminal Bench 2.0 (agentische Terminal-Aktionen): 41.0% (bemerkenswerte +16.5% Verbesserung gegenüber 4.6).
- HLE (komplexes Reasoning mit Tools): 42.8% bei Verwendung mit Tools (große Verbesserung gegenüber früheren Versionen berichtet).
- τ²-Bench (interaktive Tool-Aufrufe): 87.4 (gemeldetes Open-Source-SOTA).
Typische Anwendungsfälle & Beispielszenarien
- Agentische Coding-Assistenten: Autonome oder halbautonome Codegenerierung, mehrturnige Code-Fixes, Terminal-Automatisierung und CI/CD-Skripting.
- Tool-gesteuerte Agenten: Web-Browsing, API-Orchestrierung, mehrstufige Workflows (unterstützt durch Preserved Thinking & Function Calling).
- Frontend- und UI-Generierung: Automatisches Website-Scaffolding, Foliensätze, Poster mit verbesserter Ästhetik und Layout.
- Research & Langkontext-Aufgaben: Dokumentzusammenfassung, Literatursynthese und Retrieval-augmented Generation über lange Dokumente hinweg (das 200K-Token-Fenster ist hier hilfreich).
- Interaktive Lernagenten/Coding-Tutoren: Tutoring über mehrere Turns mit beibehaltener Begründung, die sich über eine Sitzung hinweg an frühere Reasoning-Blöcke erinnert.
Zugriff und Nutzung der GLM 4.7 API
Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren
Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Rufen Sie den Zugangsnachweis-API-Schlüssel der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.
Schritt 2: Anfragen an die MiniMax M2.1 API senden
Wählen Sie den „glm-4.7“-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Methode und Request-Body entnehmen Sie der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website bietet zu Ihrer Bequemlichkeit auch Apifox-Tests. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo aufrufen: Chat-Stil-APIs.
Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das Content-Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren
Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung gibt die API den Aufgabenstatus zurück und