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GLM-4.7 API：开发者快速入门指南

作者 / / LLM / 5 分钟阅读
GLM-4.7 API：开发者快速入门指南
目录
  1. GLM-4.7 性能表现
  2. 为什么 GLM-4.7 API 的故事很重要：开源模型 vs 闭源模型
  3. 为什么使用 Novita API
  4. 通过 Novita 访问 GLM-4.7
  5. 结论

GLM-4.7 是 Z.AI 最新的旗舰大型语言模型，专为生产级工作流打造：多步推理、智能代理编码和工具使用——同时不牺牲开发者所依赖的长上下文体验。

本文是一份实用的 GLM-4.7 API 评估。我们将介绍 GLM-4.7 的优势所在、最适用的场景，以及如何快速上手使用 GLM-4.7 API——尤其是通过 Novita AI 的无服务器、按 Token 付费、兼容 OpenAI 的接口。

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GLM-4.7 性能表现

基准测试结果表明，GLM-4.7 最大的改进体现在智能代理工作流、工具使用和端到端编码——这正是 API 驱动型应用最敏感的领域。

柱状图标题为“大语言模型性能评估：智能代理、推理与编码”，对比了 GLM-4.7、GLM-4.6、DeepSeek-V3.2、Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 (High) 在八项基准测试（AIME 25、LiveCodeBench v6、GPQA-Diamond、HLE with tools、SWE-bench Verified、Terminal Bench 2.0、τ²-Bench、BrowseComp）中的表现。GLM-4.7 在关键的智能代理/工具和编码指标上领先 GLM-4.6，包括 τ²-Bench 87.4、BrowseComp 67.5、SWE-bench 73.8、Terminal Bench 41.0 和 HLE 42.8。
类别 基准测试 GLM-4.7 得分
工具使用与智能代理工作流 τ²-Bench 87.4
BrowseComp (带上下文管理) 67.5
编码可靠性 SWE-bench Verified 73.8
终端式智能代理执行 Terminal Bench 2.0 41
带工具的硬推理 HLE (w/ Tools) 42.8

💡 擅长的领域

长上下文：无论是在基础得分还是带上下文管理的场景下，它在 BrowseComp 中均领先，表明其在长文档、网页浏览和多源信息综合方面表现强劲。

推理：GLM-4.7 在该组中排名 AIME 25 第一，表明其在高难度数学和逻辑性能上优于其他同类模型。

编码：GLM-4.7 在 SWE-bench Verified 上达到 73.8，领先于图表中展示的开源模型。

智能代理与工具：GLM-4.7 在 TerminalBench 2.0 上实现了重大飞跃，并在带工具的 HLE 中达到天花板，这正是需要操作工具并完成多步任务的智能代理所期望的。

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为什么 GLM-4.7 API 的故事很重要：开源模型 vs 闭源模型

当人们说“开源模型”时，通常指的是开放权重模型：模型权重可用，从而提供更多的控制权和可移植性。“闭源模型”通常指仅能通过单一提供商的 API 访问的模型。

为什么开发者选择开源模型

开源模型具有吸引力，因为它们可以提供：

  • 控制与可复现性： 版本固定，行为一致性好
  • 可移植性与可选性： 灵活支持多供应商策略或未来自托管
  • 治理灵活性： 根据组织不同，开源模型可以简化内部审核和部署限制

为什么闭源模型仍然受欢迎

闭源模型可以提供：

  • 开箱即用体验： 强大的封装和工具支持
  • 集中式迭代： 改进可以快速推出

关键要点： 如果像 GLM-4.7 这样的开源模型在人类偏好排行榜上领先，这强烈表明开源模型可以在即用型输出质量上竞争，而不仅仅是成本。

❓ 现在实际问题是：如何在保持集成简便的同时获得开源模型的优势？

➡ 这就是 Novita 的用武之地。

为什么使用 Novita API

Novita 帮助团队更快地交付开源模型，提供：

  • 兼容 OpenAI 的 API（易于集成现有 SDK 和工具）
  • 无服务器推理（无需托管、扩展或 GPU 运维）
  • 统一的方式调用包括 GLM-4.7 在内的流行开源模型

如果您的团队希望采用开源模型但不想运营基础设施，Novita 使您能够轻松地从评估 → 原型 → 生产。

模型能力（Novita 上的 GLM-4.7）

  • 上下文长度： 204,800 个 token
  • 最大输出： 131,072 个 token
  • 支持函数调用、结构化输出和推理

🙌准备好尝试了吗？Novita 上的 GLM-4.7 定价为 $0.60 / 1M 输入 tokens 和 $2.20 / 1M 输出 tokens。有关当前定价（以及任何促销更新），请参阅 Novita 定价页面。

通过 Novita 访问 GLM-4.7

步骤 1：登录并访问模型库

登录（或注册）您的 Novita AI 账户，然后导航至模型库。

步骤 2：选择 GLM-4.7

浏览可用模型，根据您的工作负载需求选择 GLM-4.7。

步骤 3：开始免费试用

激活您的免费试用，探索 GLM-4.7 的推理、长上下文和性价比特性。

步骤 4：获取 API 密钥

打开设置页面，生成并复制您的 API 密钥以进行身份验证。

步骤 5：安装并调用 API（Python 示例）

以下是一个使用 Python 调用 Chat Completions API 的简单示例：

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)

此设置允许您控制推理深度、token 使用和生成行为——在利用逐步思考管理成本和延迟时尤其有用。

结论

Design Arena 的最大价值在于，它通过人类偏好投票将主观质量转化为可衡量的信号。在开源排行榜中，GLM-4.7 的领先评分表明，对于那些既关心即用型生成输出质量又希望保持开源模型灵活性的团队来说，它是一个强有力的选择。

如果您想快速将 GLM-4.7 投入生产，Novita 兼容 OpenAI 的 API 让您仅需最小代码更改即可快速集成——同时提供适合现代应用工作流的长上下文、大输出和结构化功能。

常见问题解答

什么是 GLM 4.7？

GLM-4.7 是 Z.ai 的旗舰大语言模型，专为增强编程和更稳定的多步推理/执行而设计，并以官方开放权重模型发布（可在 Hugging Face 上获取）。

GLM-4.7 API 有什么用途？

GLM-4.7 API 常用于需要长上下文和稳定结构化输出的智能代理工作流、工具调用和编码任务。

如何快速访问 GLM-4.7 API？

您可以通过兼容 OpenAI 的端点（例如 Novita），使用您的 API 密钥和 Chat Completions API 来访问 GLM-4.7。

Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的简便方式，同时提供经济实惠且可靠的 GPU 云用于构建和扩展。

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