Head-to-Head Model Comparison

GLM-4.7-FlashX vs GLM-4.7-Flash

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-FlashX vs GLM-4.7-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

GLM-4.7-FlashX от Zhipu AI и GLM-4.7-Flash от Zhipu AI — две ключевые модели ИИ в своём классе. GLM-4.7-FlashX предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $0.02/$0.04 за 1 млн токенов, а GLM-4.7-Flash — контекст 200K токенов по цене $0.01/$0.03 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-FlashX

Компактная экономичная модель

GLM-4.7-FlashX от Zhipu AI — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 150 ток/с и индекс интеллекта 76/100 (по цене $0.

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.02 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

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

Ключевые отличия кратко

  • GLM-4.7-Flash is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GLM-4.7-Flash is faster at 160 tok/s vs 150 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7674
Provider
Zhipu AIZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$0.03 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.01 / 1M$0.01 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
150 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A
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-Flash
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.7-Flash
+7% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

GLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74.5%vs72%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1290ptsvs1270pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

150 tok/s vs160 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-FlashX0.26s
GLM-4.7-Flash0.24s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GLM-4.7-FlashX3.59s
GLM-4.7-Flash3.37s

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-FlashX Monthly API Bill
$0.07 / month
$0.02/1M in · $0.04/1M out
GLM-4.7-Flash Monthly API Bill
$0.05 / month
$0.015/1M in · $0.03/1M out
GLM-4.7-Flash saves approximately $0.02 / month (26%) under this workload.1.3x Savings

GLM-4.7-FlashX · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 200K и генерация до 8K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1290)
  • Высокая скорость генерации 150 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 260 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-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

Token Use & Task Economics

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

MetricGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.01$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
13K12K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
1K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGLM-4.7-FlashXGLM-4.7-Flash
Official API Model ID (SDK)glm-4-7-flashxglm-4-7-flash
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2026-012026-01
Knowledge CutoffNovember 2025November 2025
ArchitectureEnhanced Latency-Optimized TransformerOptimized High-Speed Lightweight Transformer
ParametersConfidentialConfidential
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 ($0.02/1M in) across full 200K windowFlat rate ($0.015/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.003/1M tokensCached input at $0.002/1M tokens
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) · 43 GB VRAM (4-bit Quantized) · 151 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-FlashX vs GLM-4.7-Flash: Быстрые ответы (FAQ)

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

GLM-4.7-FlashX is more intelligent. It scores 76 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 150 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 0.26s.

Вердикт

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

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

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

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

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

Тариф GLM-4.7-FlashX составляет $0.02 / $0.04 за 1 млн входных/выходных токенов, а GLM-4.7-Flash — $0.01 / $0.03. По смешанной стоимости выгоднее GLM-4.7-Flash.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

GLM-4.7-FlashX поддерживает контекст 200K токенов против 200K токенов у GLM-4.7-Flash, 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.

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).