GLM 4.7 Blog - Één API Toegang tot 500+ AI-modellen

GLM-5 vs GLM-4.7: wat is er veranderd, wat is belangrijk, en moet je upgraden?

GLM-5, uitgebracht op 11 februari 2026 door Zhipu AI (Z.ai), vormt een grote sprong in de architectuur ten opzichte van GLM-4.7: grotere MoE-schaal (≈744B vs ~355B totale parameters), hogere capaciteit aan actieve parameters, lager gemeten hallucinatieniveau en duidelijke verbeteringen op agentic- en coding-benchmarks — tegen de prijs van hogere inferentiecomplexiteit en (soms) latentie.

Mar 19, 2026

Hoe gebruik je GLM-4.7-Flash lokaal?

GLM-4.7-Flash is een lichtgewicht, hoogpresterend 30B A3B MoE-lid van de GLM-4.7-familie, ontworpen om lokale en betaalbare uitrol voor coderen, agentische workflows en algemeen redeneren mogelijk te maken. Je kunt het lokaal op drie praktische manieren uitvoeren: (1) via Ollama (eenvoudige, beheerde lokale runtime), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (GPU-first serveruitrol), of (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (CPU/edge-vriendelijk).

GLM-4.7 is uitgebracht: wat betekent dit voor AI intelligentie?

Op 22 december 2025 bracht Zhipu AI (Z.ai) officieel GLM-4.7 uit, de nieuwste iteratie in zijn General Language Model (GLM)-familie — waarmee het wereldwijd aandacht trok binnen de wereld van open-source AI-modellen. Dit model verbetert niet alleen de mogelijkheden bij programmeer- en redeneertaken, maar daagt in belangrijke benchmarks ook de dominantie van propriëtaire modellen zoals GPT-5.2 en Claude Sonnet 4.5 uit.