Playground pour GLM-4.7

Explorez le Playground de GLM-4.7 — un environnement interactif pour tester les modèles et exécuter des requêtes en temps réel. Essayez des invites, ajustez les paramètres et itérez instantanément pour accélérer le développement et valider les cas d'utilisation.

Ce qu’est GLM-4.7

GLM-4.7 est le dernier modèle de langage de fondation ouverte phare de Z.ai / Zhipu AI (nom du modèle glm-4.7). Il est positionné comme un modèle de « réflexion » orienté développeurs, avec des améliorations notables en exécution de tâches de codage/agentiques, raisonnement multi-étapes, invocation d’outils et flux de travail à long contexte. Cette version met l’accent sur la gestion de grands contextes (jusqu’à 200K de contexte), une sortie maximale élevée (jusqu’à 128K tokens) et des modes de « réflexion » spécialisés pour des pipelines agentiques.

Principales fonctionnalités

Améliorations agentiques / d’utilisation d’outils : Modes de réflexion intégrés (« Interleaved Thinking », « Preserved Thinking », contrôle au niveau du tour) permettant au modèle de « réfléchir avant d’agir », de conserver le raisonnement entre les tours et d’être plus stable lors de l’appel d’outils ou de l’exécution de tâches multi-étapes. Cela vise des workflows d’agents robustes (terminaux, chaînes d’outils, navigation web).
Compétences en codage et terminal : Améliorations significatives sur les benchmarks de codage et les tâches d’automatisation de terminal — les benchmarks du fournisseur montrent des gains clairs vs GLM-4.6 sur SWE-bench et Terminal Bench. Cela se traduit par une meilleure génération de code multi-tours, un séquencement des commandes et une récupération dans des environnements d’agents.
« Vibe coding » / qualité de sortie front-end : Qualité par défaut améliorée pour l’UI/la mise en page des HTML, diapositives et présentations générés (mises en page plus propres, dimensions, meilleurs paramètres visuels par défaut).
Flux de travail à long contexte : Fenêtre de contexte de 200K tokens et outils pour la mise en cache du contexte ; utile pour des bases de code multi-fichiers, des documents longs et des sessions d’agents multi-tours.

Performances aux benchmarks

Les éditeurs/mainteneurs de GLM-4.7 et les tableaux de benchmarks de la communauté rapportent des gains substantiels vs GLM-4.6 et des résultats compétitifs face à d’autres modèles contemporains sur des tâches de codage, agentiques et d’utilisation d’outils. Chiffres sélectionnés (source : tableaux officiels publiés sur Hugging Face / Z.AI) :

LiveCodeBench-v6 (benchmark d’agent de codage) : 84.9 (SOTA open-source cité).
SWE-bench Verified (codage) : 73.8% (en hausse par rapport à 68.0% sur GLM-4.6).
SWE-bench Multilingual : 66.7% (+12.9% vs GLM-4.6).
Terminal Bench 2.0 (actions terminales agentiques) : 41.0% (amélioration notable de +16.5% par rapport à 4.6).
HLE (raisonnement complexe avec outils) : 42.8% lorsqu’utilisé avec des outils (forte amélioration par rapport aux versions précédentes).
τ²-Bench (invocation d’outils interactive) : 87.4 (SOTA open-source rapporté).

Cas d’utilisation typiques et exemples de scénarios

Assistants de codage agentiques : Génération de code autonome ou semi-autonome, corrections de code multi-tours, automatisation de terminal et scripting CI/CD.
Agents pilotés par des outils : Navigation web, orchestration d’API, workflows multi-étapes (soutenus par « Preserved Thinking » et « function calling »).
Génération front-end et UI : Création automatique de l’ossature de sites web, de diapositives et d’affiches avec des esthétiques et mises en page améliorées.
Recherche et tâches à long contexte : Résumé de documents, synthèse de littérature et génération augmentée par recherche sur de longs documents (fenêtre de 200k tokens utile ici).
Agents éducatifs interactifs / tuteurs de codage : Tutoriels multi-tours avec raisonnement préservé qui se souvient des blocs de raisonnement antérieurs au fil de la session.

Comment accéder et utiliser l’API GLM 4.7

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Récupérez la clé API d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section API token du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API MiniMax M2.1

Sélectionnez l’endpoint « glm-4.7 » pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont fournis dans la documentation API de notre site. Notre site propose également des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. Où l’appeler : API de style Chat.

Insérez votre question ou votre requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et

Fonctionnalités pour GLM-4.7

Découvrez les fonctionnalités clés de GLM-4.7, conçues pour améliorer les performances et la facilité d'utilisation. Explorez comment ces capacités peuvent bénéficier à vos projets et améliorer l'expérience utilisateur.

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Tarification pour GLM-4.7

Découvrez des tarifs compétitifs pour GLM-4.7, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment GLM-4.7 peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

Prix de Comet (USD / M Tokens)	Prix officiel (USD / M Tokens)
Entrée:$0.44/M Sortie:$1.78/M	Entrée:$0.56/M Sortie:$2.22/M

Exemple de code et API pour GLM-4.7

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour GLM-4.7 afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de GLM-4.7 dans vos projets.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

# glm-4.7: Zhipu GLM-4.7 model via chat/completions
completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello! Tell me a short joke."}
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

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