Fin 2025, le paysage des modèles de pointe a évolué vers le « Raisonnement hybride »—des modèles qui font une pause pour « réfléchir » avant de générer une réponse. Deux modèles phares majeurs définissent cette ère : le Claude 4.5 Sonnet d’Anthropic et le GLM-4.7 de Z.AI. Alors que Claude se concentre sur l’excellence agentique propriétaire avec un contrôle natif de l’ordinateur, GLM-4.7 offre une alternative open-weights puissante avec des efficacités de coûts uniques et des capacités mathématiques de pointe.
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GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet : Présentation générale
Les deux modèles intègrent le raisonnement « Chain of Thought » (CoT) directement dans le processus de génération, mais leurs approches en matière d’architecture et de déploiement sont différentes.
| Fonctionnalité | GLM-4.7 | Claude 4.5 Sonnet |
| Développeur | Z.AI (open-weights) | Anthropic (code source fermé) |
| Date de sortie | 22 déc. 2025 | 29 sept. 2025 |
| Architecture | Mélange d’experts (MoE) de 358 milliards de paramètres | Modèle propriétaire de raisonnement hybride |
| Fenêtre de contexte | 200k entrées / 128k sorties | 200k entrées / 64k sorties |
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet : Benchmarks
Mathématiques / Raisonnement de type olympiade
- AIME 2025 : GLM-4.7 95.7 vs Claude 87.0 (+8.7 pour GLM)
Codage (de type benchmark)
- LiveCodeBench-v6 : GLM-4.7 84.9 vs Claude 64.0 (+20.9 pour GLM)
Ingénierie logicielle en conditions réelles
- SWE-bench Verified : GLM-4.7 73.8 vs Claude 77.2 (+3.4 pour Claude)
Tâches terminales agentiques
- Terminal Bench 2.0 : GLM-4.7 41.0 vs Claude 42.8 (+1.8 pour Claude ; très proche)
Utilisation d’outils / Invocation interactive d’outils
- τ²-Bench : GLM-4.7 87.4 vs Claude 87.2 (quasi à égalité)
- HLE (avec outils) : GLM-4.7 42.8 vs Claude 32.0 (+10.8 pour GLM)
Tâches web / Évaluation de type navigation
- BrowseComp : GLM-4.7 52.0 vs Claude 24.1 (+27.9 pour GLM)
- BrowseComp (avec gestion de contexte) : GLM-4.7 67.5 (Claude non renseigné sur cette ligne du même tableau)
💡Interprétation :
- Si votre priorité est le raisonnement mathématique et le codage de type benchmark, GLM-4.7 est largement en tête (AIME, LiveCodeBench).
- Si votre priorité est l’ingénierie logicielle en conditions réelles, Claude est en tête sur SWE-bench Verified.
- Pour l’utilisation interactive d’outils, la situation est mitigée : τ²-Bench est à égalité, mais GLM-4.7 est meilleur sur HLE avec outils et BrowseComp dans le tableau publié.
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet : Vitesse et latence
🤖Point clé :
GLM-4.7 a un léger avantage sur les réponses « rapides », tandis que dans les scénarios de raisonnement approfondi, les deux se comportent de manière similaire—ainsi, optimiser la vitesse perçue consiste principalement à contrôler quand le modèle entre en longue réflexion, plutôt qu’à choisir entre les deux sur la seule vitesse de décodage.
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet : Coût
GLM-4.7 offre un avantage de coût significatif. Le tableau suivant compare les tarifs de Novita AI pour GLM-4.7 aux tarifs API directs d’Anthropic.
| Modèle | Fournisseur | Prix d’entrée (par million de tokens) | Prix de sortie (par million de tokens) |
| GLM-4.7 | Novita AI | 0,60 $ | 2,20 $ |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | 3,00 $ | 15,00 $ |
🎉Implications sur les coûts :
GLM-4.7 est 5 fois moins cher en entrée et environ 6,8 fois moins cher en sortie que Claude 4.5 Sonnet. Pour les applications nécessitant des raisonnements intensifs (qui génèrent plus de tokens de sortie), GLM-4.7 permet une réduction massive des dépenses opérationnelles.
Comment accéder à GLM 4.7 sur Novita AI
Novita AI propose un accès flexible et adapté aux développeurs à GLM-4.7, vous permettant d’utiliser ce modèle de raisonnement hybride haute performance pour des workflows de recherche, de production et d’IA agentique. Que vous exploriez les mathématiques avancées, la génération de code à grande échelle ou que vous construisiez des systèmes autonomes rentables, Novita AI offre l’infrastructure nécessaire pour démarrer rapidement.
Option 1 : Utiliser le Playground
(Disponible dès maintenant – Aucun code requis)
- Accès instantané : Créez un compte et commencez à expérimenter avec GLM-4.7 en quelques secondes.
- Interface interactive : Testez des prompts, activez/désactivez le comportement de raisonnement et inspectez les sorties de contexte long en temps réel.
- Comparaison de modèles : Comparez GLM-4.7 avec d’autres modèles phares pour évaluer la profondeur de raisonnement, l’efficacité des coûts et la qualité des sorties.
Le Playground est idéal pour le prototypage, l’expérimentation de prompts et l’évaluation des points forts de GLM-4.7 en mathématiques, utilisation d’outils et génération de code de haute qualité, avant de l’intégrer dans des systèmes de production.
Option 2 : Intégration via API
(Pour les développeurs)
Intégrez GLM-4.7 dans vos applications en utilisant l’API unifiée compatible OpenAI de Novita AI.
Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles
Connectez-vous (ou créez un compte) sur votre compte Novita AI et accédez à la bibliothèque de modèles.
Étape 2 : Sélectionnez GLM-4.7
Parcourez les modèles disponibles et sélectionnez GLM-4.7 en fonction des exigences de votre charge de travail.
Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit
Activez votre essai gratuit pour explorer les capacités de raisonnement, de contexte long et de rapport coût-performance de GLM-4.7.
Étape 4 : Récupérez votre clé API
Ouvrez la page des paramètres pour générer et copier votre clé API pour l’authentification.
Étape 5 : Installez et appelez l’API (exemple en Python)
Vous trouverez ci-dessous un exemple simple utilisant l’API de complétions de chat avec 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)
Cette configuration vous permet de contrôler la profondeur de raisonnement, l’utilisation de tokens et le comportement de génération—particulièrement utile lorsque vous exploitez le raisonnement au niveau du tour pour gérer les coûts et la latence.
Option 3 : Workflows multi-agents avec le SDK OpenAI Agents
Construisez des systèmes multi-agents sophistiqués en utilisant GLM-4.7 comme agent spécialisé dans le raisonnement ou les outils :
- Intégration plug-and-play : Utilisez GLM-4.7 dans tout workflow OpenAI Agents.
- Schémas d’agents avancés : Prise en charge du routage, des transferts, de l’invocation d’outils et des modes mixtes « Réfléchir / Ne pas réfléchir ».
- Mise à l’échelle rentable : Idéal pour de grands essaims d’agents ou des tâches de raisonnement intensives en mathématiques à grande échelle.
Cette approche est particulièrement adaptée pour combiner GLM-4.7 avec d’autres modèles—par exemple, utiliser GLM-4.7 pour le raisonnement mathématique et le codage structuré, tout en déléguant les tâches au niveau du système d’exploitation à d’autres agents.
Option 4 : Connexion à des plateformes tierces
- Outils de développement : Intégrez GLM-4.7 avec des IDE et des outils de codage IA tels que Cursor, Trae, Qwen Code et Cline via l’API compatible OpenAI de Novita AI.
- Frameworks d’orchestration : Connectez GLM-4.7 à LangChain, Dify, CrewAI, Langflow et d’autres plateformes d’orchestration à l’aide de connecteurs officiels.
- Écosystème Hugging Face : Novita AI est un fournisseur d’inférence officiel pour Hugging Face, garantissant une compatibilité large sur l’écosystème ML open source.
Conclusion
Claude Sonnet 4.5 est le choix le plus adapté si vous priorisez les résultats d’ingénierie logicielle en conditions réelles (par exemple, l’avance de Claude sur SWE-bench Verified) et si votre produit dépend des capacités d’interaction avec l’ordinateur prises en charge par les outils Computer Use d’Anthropic.
GLM-4.7 est intéressant si vous souhaitez un modèle open-weights avec des résultats publiés solides en raisonnement mathématique, codage de type benchmark et plusieurs évaluations de type outils/navigation, tout en offrant un avantage tarifaire important avec les tarifs de Novita.
Questions fréquemment posées
GLM est-il meilleur que Sonnet ?
GLM-4.7 est meilleur pour les coûts, les mathématiques et le déploiement local, tandis que Claude 4.5 Sonnet est meilleur pour la fiabilité, l’utilisation de l’ordinateur et la sécurité/sûreté d’entreprise. Choisissez GLM-4.7 si vous optimisez pour un codage peu coûteux à grande échelle, des mathématiques avancées ou si vous avez besoin de l’auto-héberger. Choisissez Sonnet si vous avez besoin de l’agent de codage le plus fiable, d’outils d’utilisation d’ordinateur performants et d’une sûreté/conformité stricte.
Qu’est-ce que GLM 4.7 ?
GLM-4.7 est le LLM phare de Z.ai, positionné pour une programmation améliorée et un raisonnement/exécution multi-étapes plus stable, et il est publié avec un modèle open-weights officiel (disponible sur Hugging Face).
Qu’est-ce que Claude Sonnet 4.5 ?
Claude Sonnet 4.5 est le flagship généraliste d’Anthropic dans la famille Claude, commercialisé pour un usage quotidien en production et des tâches complexes, et disponible via l’API Claude sous le nom claude-sonnet-4-5 avec des tarifs à partir de 3 $ par million de tokens en entrée + 15 $ par million de tokens en sortie
Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API simple, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et mettre à l’échelle.
