GLM 4.7 Blog
GLM-5 vs GLM-4.7: Was hat sich geändert, was ist wichtig, und sollten Sie ein Upgrade durchführen?
GLM-5, veröffentlicht am 11. Februar 2026 von Zhipu AI (Z.ai), stellt gegenüber GLM-4.7 einen großen architektonischen Sprung dar: größere MoE-Skalierung (≈744B vs ~355B Gesamtparameter), höhere aktive Parameterkapazität, geringere gemessene Halluzinationen und klare Zugewinne bei agentischen und Coding-Benchmarks — auf Kosten der Inferenzkomplexität und (manchmal) der Latenz.
Wie verwendet man GLM-4.7-Flash lokal?
GLM-4.7-Flash ist ein leichtgewichtiges, leistungsstarkes 30B A3B MoE-Modell der GLM-4.7-Familie, das eine lokale und kostengünstige Bereitstellung für Programmierung, Agenten-Workflows und allgemeines Reasoning ermöglicht. Sie können es lokal auf drei praktische Arten ausführen: (1) über Ollama (einfach, verwaltete lokale Laufzeitumgebung), (2) über Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (Serverbereitstellung mit GPU-Fokus) oder (3) über GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU-/Edge-freundlich).
GLM-4.7 veröffentlicht: Was bedeutet das für die KI Intelligenz?
Am 22. Dezember 2025 veröffentlichte Zhipu AI (Z.ai) offiziell GLM-4.7, die neueste Iteration seiner General Language Model (GLM)-Familie — und zog in der Welt der Open-Source-KI-Modelle weltweit Aufmerksamkeit auf sich. Dieses Modell verbessert nicht nur die Fähigkeiten bei Programmier- und Reasoning-Aufgaben, sondern fordert in wichtigen Benchmarks auch die Dominanz proprietärer Modelle wie GPT-5.2 und Claude Sonnet 4.5 heraus.