İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:CNYapıldığı yer:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-4.7

Seviye A — Öncü · 205K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-4.7, Zhipu’nun köklü GLM-4 serisindeki en yeni modeldir; orta pazar fiyatıyla güçlü bir genel amaçlı ve kod/agentik model olarak konumlanır. Birçok iş yükü için GLM ailesinin ideal noktasıdır — GLM-5 neslinden daha ucuz ama yine de yetenekli.

Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme56 runs
1711915816606240533150007-0807-22ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

100
Kod üretimi
95
Yaratıcı
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — GLM-4.7
$0.6000 1M giriş token başına
$2.20 1M çıkış token başına
≈ $0.0008 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.6000
1M çıkış token başına$2.20

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.6000

input / 1M

— stable

$2.20

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)30 / avg 40
1165

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoning
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

0.0%

n=1

Son 30 gün

50.0%

n=2

Medyan yanıt süresi

5,300ms

n=1

Baz alınan 173 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

2

OK yanıtlar (30d)

1

Toplam çağrı (7d)

1

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-599/100 · 6 runs
6 correct0 partial0 wrong100% accuracy
2026-07-19

GLM-4.7 adds tool use and reasoning; maintains coding strengths

GLM-4.7 has expanded its capabilities with the addition of JSON formatting, function calling tools, and reasoning features while preserving its established strengths in coding tasks. The model continues to demonstrate competitive performance in programming contexts, maintaining its position as a capable coding assistant. Its multilingual capabilities remain stable, particularly for Chinese language tasks where it shows consistent results. The new tool-calling functionality opens pathways for agentic applications and structured output generation, though real-world performance metrics for these features await broader testing. The reasoning capability addition suggests enhanced problem-solving potential, aligning with industry trends toward more deliberative AI responses. Users should note that while the model's core competencies in code generation and multilingual support remain unchanged, the expanded feature set positions it for more diverse use cases beyond pure text generation. The model's practical utility now extends to scenarios requiring structured data handling and multi-step task execution, though developers should evaluate these newer capabilities against their specific requirements before deployment in production environments.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Added tool calling support New reasoning capabilities JSON formatting now available
Bölüm 08

Tam model profili

GLM-4.7: GLM-4 serisinin fiyat/performans beygiri

GLM-4.7, Zhipu’nun köklü GLM-4 serisindeki en yeni modeldir; orta pazar fiyatıyla güçlü bir genel amaçlı ve kod/agentik model olarak konumlanır. Birçok iş yükü için GLM ailesinin ideal noktasıdır — GLM-5 neslinden daha ucuz ama yine de yetenekli.

z.ai, GLM-4.7’yi 1M giriş tokeni başına 0,60 $ ve 1M çıkış tokeni başına 2,20 $ olarak yayımlar — GLM-5 neslinin epey altında, orta pazar bir fiyat.

Uzun dosyalar ve çok adımlı ajan çalıştırmaları için uygun, geniş bir bağlam penceresi (kaydımıza göre ~200K token) sunar.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM-4.7, kod ve agentik araç kullanımına odaklı, yetenekli açık ağırlıklı sürümleriyle dikkat çeken Zhipu’nun GLM-4 serisini sürdürür. OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden araç çağırma ve yapılandırılmış JSON desteğiyle akıl yürütmeye yatkın bir sohbet modelidir. GLM serisinin geri kalanı gibi, content alanının yanında standart olmayan bir reasoning_content alanı döndürür; entegrasyonlar nihai yanıt için content alanını okumalı ve reasoning_content alanını isteğe bağlı bir iz olarak değerlendirmelidir.

Öne çıktığı yerler

  • Kod ve agentik araç kullanımı — GLM-4 serisinin geleneksel bir gücü.
  • Euro başına güçlü kalite; GLM-5 fiyatları fazla geldiğinde iyi bir varsayılan.
  • ~200K penceresi içinde uzun bağlam görevleri.

Yetersiz kaldığı yerler

  • Mutlak bir sınır modeli olarak konumlanmaz — en zorlu akıl yürütmede GLM-5.2 veya bir ABD sınır modeli onu kıl payı geçebilir.
  • Bağımsız Tokonomix kıyaslama verileri henüz yok; kendi görevlerinizde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Kod asistanları, yeniden düzenlemeler ve agentik derleme döngüleri.
  • Ölçekte genel yazım, analiz ve özetleme.
  • Uygun maliyetli, ilişkisiz bir uzlaşı önericisi.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-4.7 Tokonomix'e yeni kaydedildi ve henüz etkinleştirilmedi, bu nedenle onu henüz haftalık zekâ testimizden veya hız kıyaslamamızdan geçirmedik. Bildirilecek herhangi bir Tokonomix puanı yok — ve uydurmayacağız.

Yayına girdiğinde, diğer her model gibi aynı haftalık düzeneğe girer: aynı istemler, bağımsız ve farklı aileden bir jüri ve yeniden üretilebilir gecikme ve maliyet ölçümleri. O zamana kadar bu sayfadaki fiyat ve yetenek notlarını, Tokonomix'in ölçtüğü sonuçlar olarak değil, sağlayıcının yayımladığı başlangıç noktası olarak değerlendirin.

AB gizliliği ve veri ikametgâhı

GLM-4.7, merkezi Çin'de bulunan bir laboratuvar olan Zhipu AI (z.ai) tarafından geliştirilmiştir ve AB dışı altyapıdan sunulur. Bunu açıkça belirtmek gerekir: bu modele bir istem göndermek AB veri ikametgâhı veya GDPR egemenliği tercihi değildir ve Tokonomix bunu asla öyle etiketlemez.

Kullanım durumunuz verilerin AB içinde kalmasını gerektiriyorsa, bir GLM modeli yerine AB'de barındırılan bir model seçin (örneğin OVH veya Azure-EU rotalarımız). Tokonomix, z.ai'yi tasarım gereği her AB'ye özel/egemen yönlendirme kümesinin dışında tutar. GLM'yi, yeteneğin veya fiyatın öncelikli olduğu ve o iş yükü için sınır ötesi işlemenin kabul edilebilir olduğu yerlerde kullanın.

Sonuç ve alternatifler

GLM-4.7, GLM ailesinin fiyat/performans beygiridir: yetenekli, koda dost ve hacim için fiyatlanmış. Yalnızca en yeni neslin akıl yürütmesine özellikle ihtiyacınız olduğunda GLM-5.x’e geçin; maliyetsiz iş için ücretsiz GLM-4.7 Flash katmanı doğal eşlikçidir.

Son otomatik test
22 Tem 2026 · 02:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
6713 ms
P95 gecikme
30000 ms
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026