В этом руководстве мы покажем вам четыре практических способа получить доступ к GLM-4.7 — от веб-интерфейса для быстрого тестирования до локального развертывания для строгого контроля данных. Особое внимание мы уделим доступу через API от Novita AI, где GLM-4.7 доступен как zai-org/glm-4.7 через бессерверную конечную точку — так вы сможете перейти от идеи к рабочей интеграции за считанные минуты, без управления инфраструктурой для инференса.
К концу руководства вы точно будете знать, какой вариант доступа подходит для ваших задач, и получите пошаговую инструкцию по настройке API, которую можно скопировать в ваше приложение, чтобы сразу начать работать с GLM-4.7.
GLM-4.7 против GLM-4.6: основные улучшения на первый взгляд
У GLM-4.7 такие же основные лимиты контекста, как у GLM-4.6 — окно контекста 200K и до 128K на вывод, но самые значительные преимущества GLM-4.7 проявляются в тех областях, которые важны для production-приложений больше всего — агентные рабочие процессы с использованием инструментов и выполнение кода от начала до конца. Вы можете быстро попробовать GLM-4.7 через Novita.
Результаты бенчмарков показывают, что самые значительные преимущества GLM-4.7 над GLM-4.6 проявляются в агентных рабочих процессах с использованием инструментов и выполнении кода от начала до конца.
Использование инструментов и агентные рабочие процессы улучшились больше всего
- τ²-Bench: 75.2 → 87.4 (+12.2)
- BrowseComp (с управлением контекстом): 57.5 → 67.5 (+10.0)
Надежность написания кода для реальных задач выросла
- SWE-bench Verified: 68.0 → 73.8 (+5.8)
Терминальные агенты для написания кода показали значительный рост
- Terminal Bench 2.0: 24.5 → 41.0 (+16.5)
Сложное рассуждение с использованием инструментов стало значительно сильнее
- HLE (с инструментами): 30.4 → 42.8 (+12.4)
Что можно сделать с GLM-4.7?
Вот наиболее эффективные сценарии использования, соответствующие сильным сторонам GLM-4.7:
- Агентные помощники для написания кода
- Циклы «Планирование → реализация → тестирование → исправление ошибок»
- Рефакторинг нескольких файлов, задачи в стиле терминала и длительные сессии программирования
- Агенты, использующие инструменты (поиск + просмотр + структурированные выводы)
- Исследовательские агенты, которые собирают источники, сравнивают результаты и возвращают структурированные сводки
- Генерация фронтенда с улучшенной эстетикой
- Лендинги, UI-компоненты, генерация макетов, соответствующих дизайну
- Автоматизация офисных задач (структуры презентаций, постеры, отредактированные тексты)
- Более надежное форматирование и единообразие макетов, лучшие черновики, готовые к использованию
Начало работы с GLM-4.7: варианты доступа
В целом у вас есть четыре практических варианта:
Попробуйте сначала: веб-плейграунд Novita (самый простой для новичков)
Если вы хотите быстро протестировать промпты и посмотреть, как работает GLM-4.7, Novita предоставляет веб-интерфейс с доступом в один клик.
Попробуйте GLM-4.7 прямо сейчас!
Разработка через API: официальная конечная точка против бессерверного доступа от Novita AI (для разработчиков)
Идеально подходит для: production-приложений, стартапов, оптимизирующих расходы, команд, которые хотят иметь единый унифицированный API для множества моделей.
Если вам нужны бессерверное масштабирование, вызовы, совместимые с OpenAI, и оплата по факту использования, GLM-4.7 доступен на Novita AI под идентификатором zai-org/glm-4.7.
💡Преимущества Novita AI:
- Бессерверный доступ: запускайте сразу, платите только за фактическое использование
- Тарифы: $0.6 за миллион входных токенов, $2.2 за миллион выходных токенов
- Длинный контекст + большой объем вывода: контекст 204 800 токенов, максимальный вывод 131 072 токена
- Поддержка вызова функций, структурированных выводов и рассуждений
Пошаговая инструкция: использование GLM-4.7 через API от Novita AI
Добавьте GLM-4.7 в ваши приложения, используя унифицированный REST API Novita AI, совместимый с OpenAI.
Шаг 1: Войдите в аккаунт и перейдите в библиотеку моделей Перейдите на сайт https://novita.ai/: войдите в аккаунт (или зарегистрируйтесь) и перейдите в раздел библиотеки моделей.
Шаг 2: Выберите GLM-4.7 Просмотрите доступные модели и выберите GLM-4.7 в соответствии с требованиями к вашим задачам.
Шаг 3: Активируйте бесплатный пробный период Активируйте бесплатный пробный период, чтобы изучить возможности рассуждений GLM-4.7, работу с длинным контекстом и соотношение цены и производительности.
Шаг 4: Получите ваш API-ключ Откройте страницу настроек, чтобы сгенерировать и скопировать ваш API-ключ для аутентификации.
Шаг 5: Установите и вызовите API (пример на Python) Ниже приведен простой пример использования API завершений чата на 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)
Эта конфигурация позволяет вам контролировать глубину рассуждений, использование токенов и поведение генерации — это особенно полезно при использовании пошаговых рассуждений для управления затратами и задержкой.
Запуск на вашем стеке: локальное обслуживание для опытных пользователей (продвинутые пользователи)
Идеально подходит для: офлайн-задач, ограничений по контролю данных, пользовательских стеков инференса.
GLM-4.7 имеет открытый исходный код под лицензией MIT на Hugging Face, а в официальной карточке модели приведены рекомендации по локальному обслуживанию (с помощью vLLM, SGLang, transformers), а также заметки о поддержке фреймворков.
Требования к GPU / VRAM (краткая справка)
При локальном обслуживании GLM-4.7 объем VRAM является жестким ограничением. Требуемый объем памяти GPU зависит в первую очередь от разрядности квантования (чем ниже разрядность квантования, тем меньше требуется VRAM), плюс небольшой запас на накладные расходы во время выполнения.
Ниже приведена практическая справка (размер модели + приблизительный требуемый объем VRAM + рекомендуемые конфигурации GPU):
| Разрядность | Квантование | Размер модели | Приблизительный требуемый объем VRAM | Рекомендуемый GPU | Общий объем VRAM |
|---|---|---|---|---|---|
| 1-бит | TQ1_0 | 84.5 ГБ | ~86 ГБ | NVIDIA L4 ×4 | 96 ГБ |
| 1-бит | IQ1_S | 97.2 ГБ | ~99 ГБ | NVIDIA A100 ×2 | 160 ГБ |
| 1-бит | IQ1_M | 108 ГБ | ~110 ГБ | — | — |
| 3-бит | Q3_K_XL | 159 ГБ | ~161 ГБ | NVIDIA L40S ×4 | 192 ГБ |
| 3-бит | Q3_K_M | 171 ГБ | ~173 ГБ | NVIDIA L40S ×4 | 192 ГБ |
| 4-бит | IQ4_XS | 192 ГБ | ~194 ГБ | NVIDIA A100 ×4 | 320 ГБ |
| 8-бит | Q8_0 | 381 ГБ | ~383 ГБ | NVIDIA A100 ×8 | 640 ГБ |
| 16-бит | BF16 | 717 ГБ | ~719 ГБ | NVIDIA H200 ×8 | 1128 ГБ |
Правило: планируйте несколько больший объем VRAM, чем указано в значении «требуемая память» (накладные расходы фреймворка/времени выполнения, рост кэша KV, пакетную обработку и т.д.). Для большинства конфигураций локального обслуживания для опытных пользователей квантование 3–4 бита является наиболее практичной отправной точкой, в то время как для 8/16-битного квантования обычно требуются серверы с несколькими GPU.
Подключение: агенты IDE, вызов инструментов и фреймворки для приложений
Идеально подходит для: «использования собственного агента IDE», многоагентных систем, приложений с вызовом инструментов.
В официальном описании GLM-4.7 указано, что он хорошо работает в популярных средах для агентов написания кода (например, в рабочих процессах в стиле Claude Code).
На Novita AI вы можете интегрировать GLM-4.7 в существующие инструменты, которые уже поддерживают API, совместимые с OpenAI (а на странице модели Novita также указана поддержка API Anthropic на платформе).
Если вы используете агентную конфигурацию для написания кода, GLM-4.7 может выступать в качестве модели для популярных ассистентов IDE и агентов для написания кода:
- Claude Code: Продвинутые агентные рабочие процессы для написания кода с мощными многошаговыми рассуждениями
- Qwen Code: Специализированный ИИ-инструмент для написания кода, оптимизированный для задач разработки
- Cline (VS Code): ИИ-ассистент, интегрированный напрямую в VS Code для итеративного написания кода и выполнения инструментов
- Cursor IDE: Современная IDE с бесшовным опытом разработки с поддержкой ИИ
- Trae: Терминальный ИИ-ассистент для разработки, предназначенный для рабочих процессов, ориентированных на команды
- Codex CLI: ИИ-помощник для командной строки, предназначенный для планирования, редактирования и быстрой автоматизации
- Kilo: Легковесный ИИ-агент/ассистент для написания кода, предназначенный для быстрого редактирования, рефакторинга и ответов на вопросы по кодовой базе в рамках проектов
- OpenCode: Открытый локальный ассистент/агент для написания кода, поддерживающий настраиваемые рабочие процессы и интеграцию с инструментами
Как использовать GLM-4.7 в этих рабочих процессах:
- Укажите в качестве провайдера/базового URL бессерверную конечную точку Novita, совместимую с OpenAI
- Выберите модель:
zai-org/glm-4.7
Самый быстрый способ: попробуйте GLM-4.7 на Novita AI
Если ваша цель — «запустить GLM-4.7 уже сегодня» без управления инфраструктурой, бессерверный доступ от Novita AI обычно является самым прямым маршрутом — особенно если вы сравниваете модели, оптимизируете расходы или быстро выпускаете продукт.
Попробуйте GLM-4.7 прямо сейчас!
Novita AI — это облачная ИИ-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывать ИИ-модели с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для построения и масштабирования решений.
Часто задаваемые вопросы
GLM-4.7 бесплатный?
На Novita AI GLM-4.7 работает по модели оплаты за токен: $0.6 за миллион токенов (входные), $0.11 за миллион токенов (чтение из кэша) и $2.2 за миллион токенов (выходные)
На Z.ai доступ обычно предоставляется в рамках платного тарифного плана для разработчиков (от $3 в месяц).
Некоторые платформы могут предлагать ограниченные пробные периоды/квоты, но сам GLM-4.7 не является повсеместно «бесплатным».
GLM-4.7 действительно хорош? Для задач написания кода и агентных рабочих процессов его издатель позиционирует как топовую открытую модель. Z.ai сообщает о сильных результатах в бенчмарках для написания кода и агентных задач (например, LiveCodeBench v6, SWE-bench Verified, BrowseComp, τ²-Bench), и заявляет, что по нескольким показателям он конкурирует с Claude Sonnet 4.5.
Поддерживает ли GLM-4.7 обработку изображений? GLM-4.7 работает только с текстом. Если вам нужна поддержка изображений, используйте вместо него вариант GLM-V (например, GLM-4.6V или GLM-4.5V, которые поддерживают входные изображения в зависимости от провайдера).
