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GLM-4.7 API：開發者快速入門指南

作者 / / LLM / 5 分鐘閱讀
GLM-4.7 API：開發者快速入門指南
目錄
  1. GLM-4.7 效能表現
  2. 為何 GLM-4.7 API 值得關注：開源與閉源模型的對比
  3. 為何選擇 Novita API
  4. 透過 Novita 訪問 GLM-4.7
  5. 總結

GLM-4.7 是 Z.AI 最新推出的旗艦級大語言模型，專為生產級工作流程設計：支援多步驟推理、智能體編程與工具調用，同時保留開發者依賴的長上下文處理能力。

這是一篇實用的 GLM-4.7 API 評測文章，我們將介紹 GLM-4.7 的優勢、最適合的應用場景，以及如何快速開始使用 GLM-4.7 API——特別是透過 Novita AI 的無伺服器、按 token 計費、OpenAI 相容端點。

立即試用 GLM 4.7！

GLM-4.7 效能表現

基準測試結果顯示，GLM-4.7 最顯著的提升體現在智能體工作流、工具調用與端到端編程領域，這正是 API 驅動的應用最敏感的場景。

長條圖標題為「大語言模型效能評測：智能體、推理與編程」，對比 GLM-4.7、GLM-4.6、DeepSeek-V3.2、Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1（高階版）在 8 項基準測試（AIME 25、LiveCodeBench v6、GPQA-Diamond、搭載工具的 HLE、SWE-bench Verified、Terminal Bench 2.0、τ²-Bench、BrowseComp）的表現。GLM-4.7 在關鍵智能體/工具與編程指標上領先 GLM-4.6，包括 τ²-Bench 87.4 分、BrowseComp 67.5 分、SWE-bench 73.8 分、Terminal Bench 41.0 分、HLE 42.8 分。
類別 基準測試 GLM-4.7 得分
工具調用與智能體工作流 τ²-Bench 87.4
BrowseComp（含上下文管理） BrowseComp (w/ Context Manage) 67.5
編程可靠性 SWE-bench Verified 73.8
終端式智能體執行 Terminal Bench 2.0 41
搭載工具的複雜推理 HLE (w/ Tools) 42.8

💡 核心優勢

長上下文處理：在基礎得分與上下文管理兩項指標上均領先 BrowseComp，表現出在長文件處理、網頁瀏覽與多源資訊整合方面的強勁能力。

推理能力：GLM-4.7 在該組別的 AIME 25 測試中排名第一，表明其高難度數學與邏輯推理表現優於其他同類模型。

編程能力：GLM-4.7 在 SWE-bench Verified 測試中取得 73.8 分，領先圖表中展示的所有開源模型。

智能體與工具調用：GLM-4.7 在 TerminalBench 2.0 測試中得分大幅提升，且在搭載工具的 HLE 測試中達到滿分，這正是需要操作工具、完成多步驟任務的智能體所必備的能力。

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為何 GLM-4.7 API 值得關注：開源與閉源模型的對比

當人們提到「開源模型」時，通常指的是開源權重模型：這類模型的權重檔案公開可用，能提供更高的可控性與可移植性。「閉源模型」則通常指僅能透過單一供應商的 API 訪問的模型。

開發者選擇開源模型的原因

開源模型具有吸引力，原因在於其能提供以下優勢：

  • 可控性與可復現性：支援版本鎖定，能長期保持行為一致性
  • 可移植性與選擇自由度：支援多供應商策略，也方便未來自行部署
  • 治理靈活性：根據組織需求，開源模型能簡化內部審核與部署限制流程

閉源模型仍受歡迎的原因

閉源模型則能提供以下優勢：

  • 開箱即用體驗：完善的封裝與工具鏈支援
  • 集中式迭代：功能更新與優化能快速全量上線

核心結論：如果 GLM-4.7 這類開源模型能在人類偏好排行榜上位居前列，這是一個強烈信號：開源模型不僅在成本上有優勢，在可直接上線的輸出品質上也能與閉源模型競爭。

❓ 現在實際問題來了：如何才能同時獲得開源模型的優勢，又保持整合流程的簡單性？

➡ 這時候 Novita 就能派上用場。

為何選擇 Novita API

Novita 能幫助團隊更快速地部署開源模型，提供以下能力：

  • OpenAI 相容 API：可輕鬆與現有 SDK 及工具鏈整合
  • 無伺服器推理：無需自行托管、擴展或管理 GPU 資源
  • 統一的熱門開源模型調用方式，包含 GLM-4.7

如果您的團隊希望採用開源模型，但不想自行維護基礎設施，Novita 能讓您輕鬆完成從評測→原型開發→生產上線的全流程。

模型能力（Novita 上的 GLM-4.7）

  • 上下文長度：204,800 token
  • 最大輸出長度：131,072 token
  • 支援函數調用、結構化輸出與推理功能

🙌準備好試用了嗎？Novita 上的 GLM-4.7 定價為每百萬輸入 token 0.6 美元、每百萬輸出 token 2.2 美元。如需查詢最新定價（及促銷活動資訊），請前往 Novita 定價頁面查看。

透過 Novita 訪問 GLM-4.7

步驟 1：登入並進入模型庫 登入（或註冊）您的 Novita AI 帳號，然後導航至模型庫頁面。

步驟 2：選擇 GLM-4.7 瀏覽可用模型列表，根據您的業務需求選擇 GLM-4.7。

步驟 3：開啟免費試用 啟用免費試用額度，體驗 GLM-4.7 的推理、長上下文處理與性價比特性。

步驟 4：獲取 API 金鑰 前往設定頁面，生成並複製您的 API 金鑰用於身份驗證。

步驟 5：安裝並調用 API（Python 範例） 以下是一個使用 Python 調用聊天補全 API 的簡單範例：

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)

此配置可讓您控制推理深度、token 使用量與生成行為，特別適合在需要管理成本與延遲的場景下，利用逐輪推理能力提升效率。

總結

Design Arena 最大的價值在於，它能透過人類偏好投票，將主觀的品質評判轉化為可量化的指標。在開源模型排行榜中，GLM-4.7 的領先評分表明，對於重視可直接上線的生成輸出品質、同時希望保留開源模型靈活性的團隊來說，它是一個極佳的選擇。

如果您希望快速將 GLM-4.7 投入生產環境，Novita 的 OpenAI 相容 API 能讓您以極少的程式碼修改完成快速整合，同時提供長上下文、大輸出量與結構化功能，完全符合現代應用的工作流程需求。

常見問題

什麼是 GLM 4.7？ GLM-4.7 是 Z.ai 的旗艦級大語言模型，定位為強化編程能力與提升多步驟推理/執行的穩定性，官方已發布對應的開源權重模型（可在 Hugging Face 下載）。

GLM-4.7 API 的應用場景有哪些？ GLM-4.7 API 常用於智能體工作流、工具調用，以及需要長上下文與穩定結構化輸出的編程任務。

如何快速訪問 GLM-4.7 API？ 您可以透過 OpenAI 相容端點（例如 Novita），搭配 API 金鑰與聊天補全 API 快速訪問 GLM-4.7。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便快速部署 AI 模型，同時也提供高性價比、高可靠性的 GPU 雲端資源，用於 AI 應用的構建與擴展。

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