GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-Flash vs GLM-4.7

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GLM-4.7-Flash vs GLM-4.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.7-Flash от Zhipu AI и GLM-4.7 от Zhipu AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.7-Flash предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $0.01/$0.03 за 1 млн токенов, а GLM-4.7 — контекст 204.8K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Zhipu AI

GLM-4.7-Flash

Компактная экономичная модель

GLM-4.7-Flash от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 160 ток/с и индекс интеллекта 74/100 (по цене $0.0

Intelligence Index74 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.03 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Zhipu AI

GLM-4.7

Базовая модель с открытыми весами

GLM-4.7 от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 205K, скорость 72 ток/с и индекс интеллекта 84/100 (бесплатным доступ

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

204.8K tokens

SWE-bench Verified:

52%

Ключевые отличия кратко

  • GLM-4.7 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GLM-4.7 has a larger context window (205K vs 200K tokens).
  • GLM-4.7-Flash is faster at 160 tok/s vs 72 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.7-FlashGLM-4.7
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7484
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.01 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.03 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text204.8K tokens~307 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s72 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A52%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A66%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.00 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GLM-4.7
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-Flash
+122% faster generation
Context
GLM-4.7
204.8K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GLM-4.7-FlashGLM-4.7
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

N/Avs52%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

N/Avs66%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

72%vs80.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1270ptsvs1345pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs72 tok/s

Задержка и скорость ответа

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GLM-4.7-Flash0.24s
GLM-4.70.54s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.7-Flash3.37s
GLM-4.77.48s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GLM-4.7-Flash Monthly API Bill
$0.05 / month
$0.015/1M in · $0.03/1M out
GLM-4.7 Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
GLM-4.7 saves approximately $0.05 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GLM-4.7-Flash · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 200K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 72% · Arena Elo 1270)
  • Высокая скорость генерации 160 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 240 мс
  • Открытые веса модели для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

GLM-4.7 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 205K и генерация до 16K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 52% · GPQA Diamond 66%)
  • Высокая скорость генерации 72 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 540 мс
  • Открытые веса модели (180B MoE) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
  • Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
  • В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGLM-4.7-FlashGLM-4.7
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
12K20K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K7K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7-FlashGLM-4.7
Official API Model ID (SDK)glm-4-7-flashglm-4-7
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012025-12
Knowledge CutoffNovember 2025October 2025
ArchitectureOptimized High-Speed Lightweight TransformerMature Dense/MoE Hybrid Autoregressive Transformer
ParametersConfidential180B MoE
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.015/1M in) across full 200K windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.002/1M tokensAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 112 GB VRAM (4-bit Quantized) · 387 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

GLM-4.7-Flash vs GLM-4.7: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, GLM-4.7-Flash or GLM-4.7?

GLM-4.7 is more intelligent. It scores 84 compared with 74 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.7-Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 72 tokens per second.

Which model has lower latency?

GLM-4.7-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.24s compared with 0.54s.

Which model has a larger context window?

GLM-4.7 has a larger context window, supporting 204.8K tokens compared with 200K tokens.

Вердикт

И GLM-4.7-Flash (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и GLM-4.7 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: GLM-4.7 лидирует в сложных тестах логики и кода, GLM-4.7-Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а GLM-4.7 выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: GLM-4.7-Flash или GLM-4.7?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует GLM-4.7. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — GLM-4.7-Flash или GLM-4.7?+

Тариф GLM-4.7-Flash составляет $0.01 / $0.03 за 1 млн входных/выходных токенов, а GLM-4.7 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее GLM-4.7.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

GLM-4.7-Flash поддерживает контекст 200K токенов против 204.8K токенов у GLM-4.7, а по скорости генерации токенов лидирует GLM-4.7-Flash.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

Официальные источники: Официальная документация API Zhipu AI и Zhipu AI, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).