Wat GLM-4.7 is
GLM-4.7 is Z.ai / Zhipu AI’s nieuwste vlaggenschip open-foundation groot taalmodel (modelnaam glm-4.7). Het is gepositioneerd als een op ontwikkelaars gericht “thinking”-model met specifieke verbeteringen in codering/agentische taakuitvoering, meerstapsredeneren, tool-aanroep en werkstromen met lange context. De release legt de nadruk op het verwerken van grote context (tot 200K context), hoge maximale output (tot 128K tokens) en gespecialiseerde “thinking”-modi voor agentische pipelines.
Belangrijkste functies
- Agentische / tool-use-verbeteringen: Ingebouwde thinking-modi (“Interleaved Thinking”, “Preserved Thinking”, besturing op beurt-niveau) om het model te laten “denken voordat het handelt”, redeneringen over beurten heen te behouden en stabieler te zijn bij het aanroepen van tools of het uitvoeren van meerstapstaken. Gericht op robuuste agent-workflows (terminals, toolchains, webbrowsen).
- Vaardigheid in coderen & terminal: Aanzienlijke verbeteringen op codebenchmarks en terminalautomatiseringstaken — leveranciersbenchmarks tonen duidelijke winst t.o.v. GLM-4.6 in SWE-bench en Terminal Bench. Dit vertaalt zich naar betere meerbeurt-codegeneratie, commandosequencing en herstel in agentomgevingen.
- “Vibe coding” / frontend-uitvoerkwaliteit: Verbeterde standaard UI-/layoutkwaliteit voor gegenereerde HTML, slides en presentaties (nettere lay-outs, afmetingen, betere visuele standaardinstellingen).
- Werkstromen met lange context: Contextvenster van 200K tokens en tools voor contextcaching; praktisch voor codebases met meerdere bestanden, lange documenten en meer-ronde agentsessies.
Benchmarkprestaties
Volgens de uitgever/beheerders van GLM-4.7 en community-benchmarktabellen zijn er substantiële verbeteringen t.o.v. GLM-4.6 en concurrerende resultaten tegenover andere hedendaagse modellen op het gebied van codering, agentisch gebruik en toolgebruik. Geselecteerde cijfers (bron: officiële Hugging Face- / Z.AI-publicatietabellen):
- LiveCodeBench-v6 (coding agent benchmark): 84,9 (open-source SOTA vermeld).
- SWE-bench Verified (coding): 73,8% (omhoog van 68,0% in GLM-4.6).
- SWE-bench Multilingual: 66,7% (+12,9% t.o.v. GLM-4.6).
- Terminal Bench 2.0 (agentische terminalacties): 41,0% (opvallende +16,5% verbetering t.o.v. 4.6).
- HLE (complex redeneren met tools): 42,8% bij gebruik met tools (grote verbetering gemeld t.o.v. eerdere versies).
- τ²-Bench (interactieve tool-aanroep): 87,4 (gerapporteerde open-source SOTA).
Typische use-cases en voorbeeldscenario’s
- Agentische code-assistenten: Autonome of semi-autonome codegeneratie, meerbeurt-codefixes, terminalautomatisering en CI/CD-scripting.
- Tool-gestuurde agents: Webbrowsen, API-orkestratie, meerstapswerkstromen (ondersteund door preserved thinking & functieaanroep).
- Front-end- en UI-generatie: Automatische websitestructuren, slide decks, posters met verbeterde esthetiek en lay-out.
- Onderzoek & taken met lange context: Documentsamenvatting, literatuursynthese en retrieval-augmented generation over lange documenten (het 200k-tokenvenster is hierbij nuttig).
- Interactieve educatieve agents / programmeertutors: Meerbeurt-tutoring met preserved reasoning die eerdere redeneringsblokken binnen een sessie onthoudt.
Toegang krijgen tot en gebruikmaken van de GLM 4.7 API
Stap 1: Registreren voor een API-sleutel
Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Meld je aan bij je CometAPI-console. Verkrijg de toegangs-API-sleutel voor de interface. Klik bij de API-token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, verkrijg de tokensleutel: sk-xxxxx en dien in.
Stap 2: Verzoeken verzenden naar de MiniMax M2.1 API
Selecteer het “glm-4.7”-endpoint om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De requestmethode en request body zijn te vinden in onze website-API-doc. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. Waar aan te roepen: Chat-stijl-API's.
Voer je vraag of verzoek in het content-veld in — dit is waarop het model reageert. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te krijgen.
Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren
Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te krijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en