GLM-4.7-FlashX vs GLM-4.7-Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
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.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GLM-4.7-FlashX
Компактная экономичная модельGLM-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.
$0.02 / 1M
$0.04 / 1M
200K tokens
N/A
GLM-4.7-Flash
Компактная экономичная модельGLM-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
$0.01 / 1M
$0.03 / 1M
200K tokens
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.
| Feature | GLM-4.7-FlashX | GLM-4.7-Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 74 |
Provider | Zhipu AI | Zhipu 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 text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 150 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/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 frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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.
| Metric | GLM-4.7-FlashX | GLM-4.7-Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.01 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 13K | 12K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 0K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GLM-4.7-FlashX | GLM-4.7-Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | glm-4-7-flashx | glm-4-7-flash |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-01 | 2026-01 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | November 2025 |
| Architecture | Enhanced Latency-Optimized Transformer | Optimized High-Speed Lightweight Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (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 window | Flat rate ($0.015/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.003/1M tokens | Cached input at $0.002/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / 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 Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full 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 Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / 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 Classification | Open-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 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
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.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GLM-4.7-Flash против GLM-4.7: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GLM-4.7-Flash против MiniMax-M2.5: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GLM-4.7-FlashX против Qwen3.5 122B-A10B: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- GLM-5 против GLM-4.7-FlashX: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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).