Ende 2025 verlagerte sich die Landschaft der Spitzenmodelle hin zu „Hybrid Reasoning“ – Modellen, die vor der Generierung einer Antwort eine Denkpause einlegen. Zwei große Flaggschiff-Modelle definieren diese Ära: Claude 4.5 Sonnet von Anthropic und GLM-4.7 von Z.AI. Während Claude auf proprietäre, agentische Exzellenz mit nativer Computersteuerung setzt, bietet GLM-4.7 eine leistungsstarke Open-Weights-Alternative mit einzigartigen Kosteneffizienzen und state-of-the-art mathematischen Fähigkeiten.
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GLM-4.7 vs. Claude 4.5 Sonnet: Grundlegende Einführung
Beide Modelle integrieren die „Chain of Thought“ (CoT)-Reasoning direkt in den Generierungsprozess, gehen aber bei Architektur und Bereitstellung unterschiedlich vor.
| Merkmal | GLM-4.7 | Claude 4.5 Sonnet |
| Entwickler | Z.AI (Open Weights) | Anthropic (Closed Source) |
| Veröffentlichungsdatum | 22. Dez. 2025 | 29. Sep. 2025 |
| Architektur | 358B Parameter Mixture-of-Experts (MoE) | Proprietäres Hybrid-Reasoning-Modell |
| Kontextfenster | 200k Eingabe / 128k Ausgabe | 200k Eingabe / 64k Ausgabe |
GLM-4.7 vs. Claude 4.5 Sonnet: Benchmark
Mathematik / Olympiade-ähnliches Reasoning
- AIME 2025: GLM-4.7 95.7 vs Claude 87.0 (+8.7 für GLM)
Programmierung (Benchmark-Stil)
- LiveCodeBench-v6: GLM-4.7 84.9 vs Claude 64.0 (+20.9 für GLM)
Praktische Softwareentwicklung
- SWE-bench Verified: GLM-4.7 73.8 vs Claude 77.2 (+3.4 für Claude)
Agentische Terminal-Aufgaben
- Terminal Bench 2.0: GLM-4.7 41.0 vs Claude 42.8 (+1.8 für Claude; sehr nah beieinander)
Tool-Nutzung / Interaktive Tool-Aufrufe
- τ²-Bench: GLM-4.7 87.4 vs Claude 87.2 (im Wesentlichen unentschieden)
- HLE (mit Tools): GLM-4.7 42.8 vs Claude 32.0 (+10.8 für GLM)
Web-Aufgaben / Browse-ähnliche Evaluierung
- BrowseComp: GLM-4.7 52.0 vs Claude 24.1 (+27.9 für GLM)
- BrowseComp (mit Kontextverwaltung): GLM-4.7 67.5 (Claude wurde in dieser Zeile der gleichen Tabelle nicht ausgewiesen)
💡Interpretation:
- Wenn Ihre Priorität auf mathematischem Reasoning und benchmark-orientierter Programmierung liegt, führt GLM-4.7 deutlich (AIME, LiveCodeBench).
- Wenn Ihre Priorität auf praktischer Softwareentwicklung liegt, führt Claude bei SWE-bench Verified.
- Bei interaktiver Tool-Nutzung ist das Bild gemischt: τ²-Bench ist unentschieden, aber GLM-4.7 liegt bei der tool-erweiterten HLE und BrowseComp in der veröffentlichten Tabelle höher.
GLM-4.7 vs. Claude 4.5 Sonnet: Geschwindigkeit und Latenz
🤖Wesentliche Erkenntnis:
GLM-4.7 hat einen kleinen Vorteil bei „flinken“ Antworten, während beide Modelle in Szenarien mit tiefem Reasoning ähnlich agieren – die Optimierung der wahrgenommenen Geschwindigkeit hängt also hauptsächlich davon ab, wann das Modell in den langen Denkmodus wechselt, und weniger von der Wahl zwischen den beiden Modellen allein aufgrund der Dekodiergeschwindigkeit.
GLM-4.7 vs. Claude 4.5 Sonnet: Kosten
GLM-4.7 bietet einen deutlichen Kostenvorteil. Die folgende Tabelle vergleicht die Preise von Novita AI für GLM-4.7 mit den direkten API-Preisen von Anthropic.
| Modell | Anbieter | Eingabepreis (pro 1M Token) | Ausgabepreis (pro 1M Token) |
| GLM-4.7 | Novita AI | $0.60 | $2.20 |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
🎉Konsequenzen für die Kosten:
GLM-4.7 ist bei der Eingabe 5x günstiger und bei der Ausgabe etwa 6,8x günstiger als Claude 4.5 Sonnet. Für Anwendungen, die intensives Reasoning erfordern (was mehr Ausgabetoken generiert), bietet GLM-4.7 eine massive Reduzierung der Betriebskosten.
So greifen Sie auf GLM 4.7 bei Novita AI zu
Novita AI bietet flexiblen und entwicklerfreundlichen Zugriff auf GLM-4.7, sodass Sie dieses leistungsstarke Hybrid-Reasoning-Modell in Forschung, Produktion und agentischen KI-Workflows nutzen können. Egal, ob Sie sich mit fortgeschrittener Mathematik, groß angelegter Codegenerierung oder dem Aufbau kosteneffizienter autonomer Systeme beschäftigen: Novita AI bietet die Infrastruktur, um schnell loszulegen.
Option 1: Nutzen Sie den Playground
(Jetzt verfügbar – Keine Programmierung erforderlich)
- Sofortiger Zugriff: Erstellen Sie ein Konto und beginnen Sie innerhalb von Sekunden mit Experimenten mit GLM-4.7.
- Interaktive Oberfläche: Testen Sie Prompts, schalten Sie das Reasoning-Verhalten um und inspizieren Sie Long-Context-Ausgaben in Echtzeit.
- Modellvergleich: Vergleichen Sie GLM-4.7 mit anderen Flaggschiff-Modellen, um Reasoning-Tiefe, Kosteneffizienz und Ausgabequalität zu bewerten.
Der Playground eignet sich ideal für Prototyping, Prompt-Experimente und die Bewertung der Stärken von GLM-4.7 in Mathematik, Tool-Nutzung und ästhetisch hochwertiger Codegenerierung, bevor Sie ihn in Produktionssysteme integrieren.
Option 2: Integration über die API
(Für Entwickler)
Integrieren Sie GLM-4.7 in Ihre Anwendungen mithilfe der OpenAI-kompatiblen einheitlichen API von Novita AI.
Schritt 1: Melden Sie sich an und greifen Sie auf die Modellbibliothek zu
Melden Sie sich bei Ihrem Novita AI-Konto an (oder registrieren Sie sich) und navigieren Sie zur Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie GLM-4.7
Durchsuchen Sie die verfügbaren Modelle und wählen Sie GLM-4.7 entsprechend Ihren Workload-Anforderungen aus.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Aktivieren Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Reasoning-, Long-Context- und Kosten-Leistungs-Merkmale von GLM-4.7 zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Öffnen Sie die Einstellungsseite, um Ihren API-Schlüssel zur Authentifizierung zu generieren und zu kopieren.
Schritt 5: Installieren und rufen Sie die API auf (Python-Beispiel)
Unten finden Sie ein einfaches Beispiel für die Nutzung der Chat-Completions-API mit Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.7",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Diese Konfiguration ermöglicht es Ihnen, Reasoning-Tiefe, Token-Nutzung und Generierungsverhalten zu steuern – besonders nützlich, wenn Sie Turn-Level-Thinking nutzen, um Kosten und Latenz zu verwalten.
Option 3: Multi-Agent-Workflows mit dem OpenAI Agents SDK
Erstellen Sie ausgefeilte Multi-Agent-Systeme, indem Sie GLM-4.7 als Reasoning- oder Tool-Spezialist-Agent nutzen:
- Plug-and-Play-Integration: Nutzen Sie GLM-4.7 in jedem OpenAI-Agents-Workflow.
- Erweiterte Agent-Muster: Unterstützung für Routing, Übergaben, Tool-Aufrufe und gemischte „Think / Non-Think“-Modi.
- Kosteneffiziente Skalierung: Ideal für große Agent-Schwärme oder rechenintensive Reasoning-Aufgaben im großen Maßstab.
Dieser Ansatz eignet sich gut, um GLM-4.7 mit anderen Modellen zu kombinieren – beispielsweise GLM-4.7 für mathematisches Reasoning und strukturierte Programmierung zu nutzen, während Sie Betriebssystem-Aufgaben an andere Agents delegieren.
Option 4: Verbindung mit Drittanbieter-Plattformen
- Entwicklungstools: Integrieren Sie GLM-4.7 mit IDEs und KI-Programmiertools wie Cursor, Trae, Qwen Code und Cline über die OpenAI-kompatible API von Novita AI.
- Orchestrierungs-Frameworks: Verbinden Sie GLM-4.7 mit LangChain, Dify, CrewAI, Langflow und anderen Orchestrierungsplattformen mithilfe offizieller Konnektoren.
- Hugging-Face-Ökosystem: Novita AI fungiert als offizieller Inferenzanbieter für Hugging Face und gewährleistet eine breite Kompatibilität im gesamten Open-Source-ML-Ökosystem.
Fazit
Claude Sonnet 4.5 ist die bessere Wahl, wenn Sie praktische Softwareentwicklungsergebnisse priorisieren (z. B. die Führung bei SWE-bench Verified) und Ihr Produkt auf Computer-Interaktionsfähigkeiten angewiesen ist, die durch Anthropics Computer-Use-Tooling unterstützt werden.
GLM-4.7 ist überzeugend, wenn Sie ein Open-Weights-Modell mit starken veröffentlichten Ergebnissen in mathematischem Reasoning, benchmark-orientierter Programmierung und mehreren Tool-/Browse-ähnlichen Evaluierungen suchen und gleichzeitig einen großen Preisvorteil unter den Tarifen von Novita erhalten.
Häufig gestellte Fragen
Ist GLM besser als Sonnet?
GLM-4.7 ist besser in Bezug auf Kosten, Mathematik und lokale Bereitstellung, während Claude 4.5 Sonnet besser in Bezug auf Zuverlässigkeit, Computer-Nutzung und Unternehmenssicherheit ist.
Wählen Sie GLM-4.7, wenn Sie auf günstige, groß angelegte Programmierung, fortgeschrittene Mathematik optimieren oder selbst hosten müssen.
Wählen Sie Sonnet, wenn Sie den zuverlässigsten Coding-Agenten, leistungsstarke Computer-Use-Tools und strenge Sicherheits-/Compliance-Anforderungen benötigen.
Was ist GLM 4.7? GLM-4.7 ist das Flaggschiff-LLM von Z.ai, das für verbesserte Programmierung und stabilere mehrstufige Reasoning/Ausführung positioniert ist und als offizielles Open-Weights-Modell veröffentlicht wurde (verfügbar auf Hugging Face).
Was ist Claude Sonnet 4.5?
Claude Sonnet 4.5 ist das allgemeine Flaggschiff von Anthropic in der Claude-Familie, das für den täglichen Produktionseinsatz und komplexe Aufgaben vermarktet wird und über die Claude-API als claude-sonnet-4-5 verfügbar ist, mit Preisen ab $3/M Eingabe + $15/M Ausgabe
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Aufbau und zur Skalierung bereitstellt.
