Что такое GLM-4.7
GLM-4.7 — это последняя флагманская открытая базовая языковая модель от Z.ai / Zhipu AI (имя модели glm-4.7). Позиционируется как «мыслящая» модель, ориентированная на разработчиков, с особыми улучшениями в области выполнения задач кодирования/агентных задач, многошагового рассуждения, вызова инструментов и рабочих процессов с длинным контекстом. В релизе сделан акцент на обработку большого контекста (до 200K контекста), высокий максимум вывода (до 128K токенов) и специализированные режимы «мышления» для агентных пайплайнов.
Основные возможности
- Улучшения для агентных сценариев/использования инструментов: Встроенные режимы мышления («Interleaved Thinking», «Preserved Thinking», контроль на уровне реплики), позволяющие модели «думать перед действием», сохранять рассуждения между репликами и быть более стабильной при вызове инструментов или выполнении многошаговых задач. Это нацелено на устойчивые агентные процессы (терминалы, цепочки инструментов, веб‑просмотр).
- Компетентность в кодинге и терминале: Существенные улучшения на бенчмарках по программированию и задачах автоматизации терминала — вендорские бенчмарки показывают заметный прирост по сравнению с GLM-4.6 в метриках SWE-bench и Terminal Bench. Это выражается в лучшей многотуровой генерации кода, формировании последовательностей команд и восстановлении в агентных средах.
- «Vibe coding» / качество фронтенд‑вывода: Улучшено качество UI/макетов по умолчанию для сгенерированных HTML, слайдов и презентаций (более чистые макеты, размеры, лучшие визуальные пресеты).
- Рабочие процессы с длинным контекстом: Окно контекста 200K токенов и инструменты для кэширования контекста; практично для многофайловых кодовых баз, длинных документов и многократных агентных сессий.
Производительность на бенчмарках
По данным издателя/сопровождающих GLM-4.7 и сводных таблиц сообщества, отмечается существенный прирост относительно GLM-4.6 и конкурентные результаты по сравнению с другими современными моделями в задачах кодирования, агентных сценариев и использования инструментов. Выборочные показатели (источник: официальные таблицы Hugging Face / Z.AI):
- LiveCodeBench-v6 (бенчмарк агентного кодинга): 84.9 (заявлен SOTA среди open-source).
- SWE-bench Verified (кодинг): 73.8% (вверх с 68.0% у GLM-4.6).
- SWE-bench Multilingual: 66.7% (+12.9% против GLM-4.6).
- Terminal Bench 2.0 (агентные действия в терминале): 41.0% (значительное +16.5% по сравнению с 4.6).
- HLE (сложное рассуждение с инструментами): 42.8% при использовании инструментов (сообщается о большом улучшении относительно предыдущих версий).
- τ²-Bench (интерактивный вызов инструментов): 87.4 (сообщается об SOTA среди open-source).
Типичные варианты использования и примеры сценариев
- Агентные ассистенты по кодингу: Автономная или полуавтономная генерация кода, многотуровые исправления, автоматизация терминала и скрипты CI/CD.
- Агенты, управляемые инструментами: Веб‑браузинг, оркестрация API, многошаговые рабочие процессы (поддерживаются сохранённое мышление и вызов функций).
- Генерация фронтенда и UI: Автоматическое каркасирование сайтов, презентации, постеры с улучшенной эстетикой и макетами.
- Исследования и задачи с длинным контекстом: Резюмирование документов, синтез литературы и RAG по длинным документам (окно 200k помогает).
- Интерактивные образовательные агенты/тьюторы по кодингу: Многотуровое обучение с сохранением рассуждений, запоминающее предыдущие блоки хода мыслей на протяжении сессии.
Как получить доступ и использовать GLM 4.7 API
Шаг 1: Зарегистрируйте ключ API
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в вашей консоли CometAPI. Получите учётные данные — ключ API интерфейса. Нажмите «Add Token» в разделе токена API в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы к API MiniMax M2.1
Выберите конечную точку «glm-4.7», чтобы отправить запрос к API, и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из аккаунта. Где вызывать: API в стиле Чат.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Извлечение и проверка результатов
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API отвечает статусом задачи и