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GLM-4.7 與 Claude Sonnet 4.5 對比：你該怎麼選擇？

作者 / / AI Model Comparison / 6 分鐘閱讀
GLM-4.7 與 Claude Sonnet 4.5 對比：你該怎麼選擇？
目錄
  1. GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 基本介紹
  2. GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 基準測試表現
  3. GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet：速度與延遲
  4. GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet：定價
  5. 如何在 Novita AI 上使用 GLM 4.7
  6. 總結

2025 年底，前沿模型領域開始轉向「混合推理（Hybrid Reasoning）」——這類模型會在生成回覆前先停頓「思考」。這個時代的兩大旗艦模型分別是 Anthropic 的 Claude 4.5 Sonnet 和 Z.AI 的 GLM-4.7。Claude 專注於具備原生電腦控制能力的專有代理（agentic）卓越表現，而 GLM-4.7 則提供了強大的開源權重替代方案，兼具獨特的成本優勢與領先的數學能力。

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GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 基本介紹

兩款模型都將「思維鏈（Chain of Thought, CoT）」推理直接整合到生成流程中，但它們的架構與部署方式有所不同。
功能特性 GLM-4.7 Claude 4.5 Sonnet
開發方 Z.AI（開源權重） Anthropic（閉源）
發布日期 2025 年 12 月 22 日 2025 年 9 月 29 日
架構 3580 億參數混合專家模型（MoE） 專有混合推理模型
上下文窗口 20 萬輸入 / 12.8 萬輸出 20 萬輸入 / 6.4 萬輸出

GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 基準測試表現

GLM4.7 與 Claude Sonnet 4.5 基準測試對比：代理任務、推理與編程

數學 / 奧林匹克風格推理

  • AIME 2025：GLM-4.7 得分 95.7，Claude 得分 87.0（GLM 領先 +8.7）

編程（基準測試型）

  • LiveCodeBench-v6：GLM-4.7 得分 84.9，Claude 得分 64.0（GLM 領先 +20.9）

真實場景軟體工程

  • SWE-bench Verified：GLM-4.7 得分 73.8，Claude 得分 77.2（Claude 領先 +3.4）

代理終端任務

  • Terminal Bench 2.0：GLM-4.7 得分 41.0，Claude 得分 42.8（Claude 領先 +1.8；兩者非常接近）

工具使用 / 互動式工具調用

  • τ²-Bench：GLM-4.7 得分 87.4，Claude 得分 87.2（幾乎打平）
  • HLE（含工具）：GLM-4.7 得分 42.8，Claude 得分 32.0（GLM 領先 +10.8）

網頁任務 / 瀏覽型評估

  • BrowseComp：GLM-4.7 得分 52.0，Claude 得分 24.1（GLM 領先 +27.9）
  • BrowseComp（含上下文管理）：GLM-4.7 得分 67.5（同一表格中該列未回報 Claude 的數據）

💡解讀：

  • 若你的優先需求是數學推理與基準測試型編程，GLM-4.7 表現大幅領先（AIME、LiveCodeBench 測試）。
  • 若你的優先需求是真實場景軟體工程，Claude 在 SWE-bench Verified 測試中領先。
  • 在互動式工具使用方面，表現較為混合：τ²-Bench 兩者打平，但已公開的表格中 GLM-4.7 在工具增強型 HLE 與 BrowseComp 測試中分數更高。

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GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet：速度與延遲

GLM4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 的延遲（首個回覆詞元耗時）

GLM4.7 與 Claude 4.5 Sonnet 的輸出速度

🤖核心結論：

GLM-4.7 在「靈敏」回覆方面有輕微優勢，而在深度推理場景下兩者表現相近——因此優化感知速度的關鍵主要在於控制模型進入長思考的時機，而非僅從解碼速度層面選擇兩者。

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GLM-4.7 與 Claude 4.5 Sonnet：定價

GLM-4.7 具備顯著的成本優勢。下表對比了 Novita AI 的 GLM-4.7 定價與 Anthropic 官方 API 定價。
模型 供應商 輸入價格（每百萬詞元） 輸出價格（每百萬詞元）
GLM-4.7 Novita AI $0.60 $2.20
Claude 4.5 Sonnet Anthropic $3.00 $15.00

🎉定價影響：

GLM-4.7 的輸入價格比 Claude 4.5 Sonnet 便宜 5 倍，輸出價格便宜約 6.8 倍。對於需要大量推理（會生成更多輸出詞元）的應用場景，GLM-4.7 能大幅降低運營成本。

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如何在 Novita AI 上使用 GLM 4.7

Novita AI 提供靈活且對開發者友好的 GLM-4.7 接入方式，讓你能在學術研究、生產環境、代理 AI 工作流程等多個場景中使用這款高性能混合推理模型。無論你是探索高等數學、大規模代碼生成，還是構建高性價比的自動化系統，Novita AI 都能提供快速上手的基礎設施。

選項 1：使用線上 Playground

（現已上線，無需編程）

  • 即時接入：註冊帳號後即可在幾秒內開始體驗 GLM-4.7。
  • 互動介面：實時測試提示詞、切換推理行為、檢視長上下文輸出結果。
  • 模型對比：可將 GLM-4.7 與其他旗艦模型對比，評估推理深度、成本效益與輸出品質。

Playground 非常適合在將模型接入生產系統前，進行原型驗證、提示詞實驗，以及評估 GLM-4.7 在數學、工具使用、高品質代碼生成方面的優勢。

前往 Playground！

選項 2：透過 API 接入

（適用於開發者）

你可以透過 Novita AI 的 OpenAI 相容統一 API 將 GLM-4.7 接入你的應用程式。

步驟 1：登入並進入模型庫

登入（或註冊）你的 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，根據你的工作負載需求選擇 GLM-4.7。

步驟 3：開啟免費試用

啟用免費試用，體驗 GLM-4.7 的推理、長上下文與性價比特性。

步驟 4：獲取 API 金鑰

開啟設定頁面，生成並複製你的 API 金鑰用於身份驗證。

步驟 5：安裝並呼叫 API（Python 範例）

以下是一個使用 Python 呼叫聊天補全 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)

這個配置讓你可以控制推理深度、詞元使用量與生成行為——在需要透過逐輪思考管理成本與延遲的場景下特別實用。

選項 3：使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流程

以 GLM-4.7 作為推理或工具專長代理，構建複雜的多代理系統：

  • 即插即用整合：可在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 GLM-4.7。
  • 高級代理模式：支援路由、交接、工具調用，以及混合「思考 / 非思考」模式。
  • 高性價比擴展：非常適合大規模代理集群或大量數學推理任務。

這種方式非常適合將 GLM-4.7 與其他模型結合使用——例如用 GLM-4.7 處理數學推理與結構化編程，同時將作業系統層級的任務委派給其他代理。

選項 4：連接第三方平台

  • 開發工具：透過 Novita AI 的 OpenAI 相容 API，將 GLM-4.7 與 IDE 及 AI 編程工具（如 Cursor、Trae、Qwen Code、Cline）整合。
  • 編排框架：透過官方連接器，將 GLM-4.7 連接至 LangChain、Dify、CrewAI、Langflow 等其他編排平台。
  • Hugging Face 生態系：Novita AI 是 Hugging Face 的官方推理供應商，確保與開源機器學習生態系的廣泛相容性。

總結

當你優先考慮真實場景軟體工程成效（例如 SWE-bench Verified 測試領先），且你的產品依賴 Anthropic Computer Use 工具支援的電腦互動能力時，Claude Sonnet 4.5 是更優的選擇。

當你想要一款開源權重模型，在數學推理、基準測試型編程、多項工具/瀏覽型評估中都有優異的公開表現，同時享受 Novita 定價下的巨大價格優勢時，GLM-4.7 是非常有吸引力的選擇。

常見問題

GLM 比 Sonnet 更好嗎？ GLM-4.7 在成本、數學能力與本地部署方面更優，而 Claude 4.5 Sonnet 在可靠性、電腦使用功能與企業安全方面更勝一籌。 若你追求低成本、大規模編程、高等數學能力，或需要自行部署，請選擇 GLM-4.7。 若你需要最可靠的編程代理、強大的電腦使用工具，以及嚴格的安全/合規性，請選擇 Sonnet。

GLM 4.7 是什麼？ GLM-4.7 是 Z.ai 的旗艦 LLM，定位為強化編程能力與更穩定的多步驟推理/執行，並以官方開源權重模型形式發布（可在 Hugging Face 下載）。

Claude Sonnet 4.5 是什麼？ Claude Sonnet 4.5 是 Anthropic Claude 系列中的通用旗艦模型，主打日常生產使用與複雜任務處理，可透過 Claude API 以 claude-sonnet-4-5 名稱調用，定價為每百萬輸入詞元 3 美元 + 每百萬輸出詞元 15 美元起。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便部署 AI 模型，同時也提供高性價比、可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。

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