Name: GLM 4.7 Flash
Author: Z.ai

Краткое описание

Модель GLM-4.7-Flash, являющаяся моделью SOTA класса 30B, предлагает новую опцию, которая сочетает в себе производительность и эффективность. Он дополнительно оптимизирован для сценариев использования агентного кодирования, расширения возможностей кодирования, долгосрочного планирования задач...

Агрегированный профиль

GLM 4.7 Flash сильнее всего выглядит в категории «рассуждения». Индекс 47/100 рассчитан по процентильным позициям в 3 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.

Рассуждения47/100

3 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Код28/100

2 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
Arena Elo (LMSYS)	1408	221 из 384	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	85.7%	219 из 391	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	83.3%	270 из 391	Источник не указан
MATH (Математика)	83.4%	219 из 391	Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)	66.8%	182 из 390	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	48.7%	283 из 381	Источник не указан

Подробный обзор модели

GLM 4.7 Flash — это высокоскоростная и экономичная языковая модель от компании Z.ai, представленная в январе 2026 года. С 30 миллиардами параметров, эта модель устанавливает новый стандарт для своего весового класса (SOTA в категории 30B), предлагая идеальный баланс между рекордной скоростью генерации и глубиной рассуждений. GLM 4.7 Flash специально оптимизирована для задач «агентного кодинга» и сложного планирования в реальном времени.

Особенности и программный интеллект

Модель была разработана как эффективное решение для высоконагруженных систем, требующих флагманского интеллекта при минимальных задержках.

Мастерство кодинга и планирования: В отличие от обычных Flash-моделей, версия 4.7 была усилена в области программной инженерии. Она демонстрирует высокую стабильность при решении многоэтапных задач, умеет точно планировать ворклоу и исправлять сложные логические баги в коде.
Ультра-быстрый инференс: Благодаря облегченной, но плотной архитектуре, модель обеспечивает практически мгновенный отклик, что критично для интерактивных систем автозаполнения и виртуальных ассистентов.
Широкий контекст 203K: Поддержка контекстного окна до 203 000+ токенов позволяет GLM 4.7 Flash эффективно работать с объемными базами данных и технической документацией без потери связности рассуждений.

Производительность и бенчмарки

GLM 4.7 Flash является лидером в сегменте 30B моделей, показывая результаты на уровне гораздо более тяжелых систем в задачах на логику и программирование.

Бенчмарк	Результат	Описание
MATH	83.4%	Высокие математические способности для Flash-модели
Arena Elo	1408	Топ-уровень скоростных моделей 2026 года
MMLU	85.7%	Глубокие общие знания и эрудиция
HumanEval	83.3%	Хорошее качество генерации программного кода
GPQA	66.8%	Научные тесты PhD-уровня
SWE_bench	48.7%	Решение прикладных инженерных задач

Ценообразование и доступность

Модель доступна через API по крайне агрессивной цене: всего $0.06 за 1M входных токенов и $0.40 за 1M выходных токенов. Это делает GLM 4.7 Flash одним из самых выгодных решений на рынке для систем, требующих сочетания высокой точности и минимальной стоимости инференса.

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

Масштабируемые кодинг-агенты: Создание систем, способных быстро и точно обрабатывать тикеты и генерировать тесты.
Интеллектуальный поиск и суммаризация: Быстрая обработка огромных массивов текстовой информации с извлечением ключевых смыслов.
Корпоративные чат-боты: Реализация отзывчивых помощников для сотрудников с глубоким знанием внутренних процессов компании.