GLM-4.7 is het meest recente model in Zhipu’s gevestigde GLM-4-lijn, gepositioneerd als een sterk algemeen en code-/agentisch model tegen een middenprijs. Voor veel werklasten is het de zoete plek van de GLM-familie — goedkoper dan de GLM-5-generatie maar nog steeds capabel.
z.ai publiceert GLM-4.7 voor $0,60 per 1M invoertokens en $2,20 per 1M uitvoertokens — een middenprijs ruim onder de GLM-5-generatie.
Het adverteert een groot contextvenster (~200K tokens op onze registratie), geschikt voor lange bestanden en meerstaps agent-runs.
Architectuur & trainingssignalen
GLM-4.7 zet Zhipu’s GLM-4-lijn voort, die opviel met capabele releases met open gewichten en een focus op code en agentisch tool-gebruik. Het is een redeneer-capabel chatmodel met tool-aanroepen en gestructureerde JSON via een OpenAI-compatibel eindpunt. Zoals de rest van de GLM-lijn levert het een niet-standaard reasoning_content-veld naast content; integraties moeten content lezen voor het uiteindelijke antwoord en reasoning_content als optioneel spoor behandelen.
Waar het uitblinkt
- Code en agentisch tool-gebruik — een traditionele kracht van de GLM-4-lijn.
- Sterke kwaliteit-per-euro; een goede standaard wanneer GLM-5-prijzen overdreven zijn.
- Taken met lange context binnen het ~200K-venster.
Waar het tekortschiet
- Niet gepositioneerd als een absoluut frontier-model — voor het zwaarste redeneren kunnen GLM-5.2 of een Amerikaans frontier-model het net verslaan.
- Onafhankelijke Tokonomix-benchmarkdata is er nog niet; verifieer op je eigen taken.
- Niet-EU-hosting.
Praktijkvoorbeelden
- Code-assistenten, refactors en agentische build-loops.
- Algemeen opstellen, analyse en samenvatting op schaal.
- Een kosteneffectieve, gedecorreleerde consensus-proposer.
Tokonomix-benchmarkmomentopname
GLM-4.7 is nieuw geregistreerd op Tokonomix en nog niet geactiveerd, dus we hebben het nog niet door onze wekelijkse intelligentietest of snelheidsbenchmark gehaald. Er zijn nog geen Tokonomix-scores om te melden — en we verzinnen ze niet.
Zodra het live gaat, komt het in dezelfde wekelijkse harnas als elk ander model: identieke prompts, een onafhankelijke cross-family-jury en reproduceerbare latentie- en kostenmetingen. Behandel tot die tijd de prijs- en capaciteitsnotities op deze pagina als het door de leverancier opgegeven startpunt, niet als gemeten Tokonomix-resultaten.
EU-privacy & dataresidentie
GLM-4.7 is gebouwd door Zhipu AI (z.ai), een lab met hoofdkantoor in China, en wordt geserveerd vanaf niet-EU-infrastructuur. Dit moeten we duidelijk stellen: een prompt naar dit model sturen is geen keuze voor EU-dataresidentie of GDPR-soevereiniteit, en Tokonomix zal het nooit als zodanig bestempelen.
Als uw gebruikssituatie vereist dat data binnen de EU blijft, kies dan een EU-gehost model (bijvoorbeeld onze OVH- of Azure-EU-routes) in plaats van een GLM-model. Tokonomix houdt z.ai standaard buiten elke EU-only/soevereine routeringsset. Gebruik GLM waar de capaciteit of prijs de prioriteit is en grensoverschrijdende verwerking voor die taak aanvaardbaar is.
Oordeel & alternatieven
GLM-4.7 is het waardepaardje van de GLM-familie: capabel, code-vriendelijk en geprijsd voor volume. Grijp alleen naar GLM-5.x wanneer je specifiek het redeneren van de nieuwste generatie nodig hebt; voor werk zonder kosten is de gratis GLM-4.7 Flash-laag de natuurlijke metgezel.