GLM-4.7

Der „Thinking Generalist“ mit erstklassigem zweisprachigem Denken.

Über das Modell

GLM-4.7 ist das Flaggschiff-Modell mit 358B Parametern von Z.ai. Es stellt einen großen Sprung im Open-Source-Reasoning dar und erreicht Coding-Werte, die mit Claude Sonnet 4.5 vergleichbar sind. Es verfügt über "Preserved Thinking" für agentische Workflows, was bedeutet, dass es einen komplexen logischen Plan über Hunderte einzelner Tool-Aufrufe hinweg aufrechterhalten kann.

Zentrale Fähigkeiten des Modells

  • Agentisches Coding:

    Konzentriert sich auf "Aufgabenerfüllung" statt nur auf Snippets — kann komplette ausführbare Frameworks erstellen.


  • Visuelles Ästhetik-IQ:

    Verbessertes Verständnis von UI/UX, wodurch ansprechendere Web-Layouts als bei früheren Versionen entstehen.


  • Zweisprachige Meisterschaft:

    Führende Leistung bei der technischen und juristischen Übersetzung zwischen Englisch und Chinesisch.


  • Langfristige Planung:

    Fähig zu mehr als 300 aufeinanderfolgenden Tool-Aufrufen, ohne das Ziel aus den Augen zu verlieren.

Anwendungen & Anwendungsfälle

  • Full-Stack-Prototyp-Generierung:

    Erstellen strukturell vollständiger, sofort ausführbarer App-Skelette.


  • Multi-Doc-Content-Erstellung:

    Erzeugung von präsentations- und posterfertigen Inhalten im 16:9-Format mit visueller Logik.


  • Technische Forschung:

    Zusammenführen grenzüberschreitender Forschungsarbeiten in mehreren Sprachen.

Empfohlene Modelle basierend auf Ihren Bedürfnissen

Qwen (DeepMask)

Vielseitiges Modell mit Schlussfolgern und Werkzeugnutzung. Stark bei Dokumenten- und Bildanalyse sowie im mehrsprachigen Chat.

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Vielseitiges Modell mit Schlussfolgerungsvermögen und Werkzeugnutzung. Stark in der Analyse von Dokumenten und Bildern sowie im mehrsprachigen Chat.

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Kimi K2 (DeepMask)

Am besten für tiefes Schlussfolgern und die Nutzung von Werkzeugen. Ideal für lange, mehrstufige Aufgaben und Dokumentenanalyse.

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Modellspezifikationen

Allgemein


Modellanbieter

Z.ai

Hauptanwendungsfälle

Expertenprogrammierung Komplexe Workflow-Automatisierung MINT-Forschung

Intelligenz


Schlussfolgerungsaufwand

Adaptiv (Standard/Hoch)

GPQA Diamond

85.7%
Speicher

Max. Kontext

200K Tokens
Geschwindigkeit

Latenz (TTFT)

0.65s

Durchsatz

76 Tokens/Sek.

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