如何存取 GLM-4.7：網頁介面、API、本地部署與 IDE 整合

GLM-4.7 與 GLM-4.6 對比：核心升級一覽
GLM-4.7 的適用場景？
GLM-4.7 入門指南：你的存取選項
最快速路徑：在 Novita AI 上體驗 GLM-4.7

本指南將為你介紹 四種實用的 GLM-4.7 存取方式——從適合快速測試的網頁介面，到符合嚴格資料落地規範的本地部署。我們將特別聚焦 透過 Novita AI 的 API 存取，GLM-4.7 在此以 zai-org/glm-4.7 的形式提供，透過 無伺服器端點 存取——你只需幾分鐘就能從想法落地為可用的整合，無需管理推論基礎設施。

閱讀完畢後，你將清楚哪種存取方式最適合你的工作負載，並獲得可直接複製到應用程式中的逐步 API 設定，立刻開始使用 GLM-4.7 開發。

GLM-4.7 與 GLM-4.6 對比：核心升級一覽

GLM-4.7 與 GLM-4.6 維持相同的 標題級 上下文限制——200K 上下文視窗 與 最高 128K 輸出長度，但 GLM-4.7 的最大提升出現在生產環境應用最重視的領域——自主代理工作流程 與 端到端程式碼執行。你可以透過 Novita 快速體驗 GLM-4.7。

基準測試結果顯示，GLM-4.7 相較 GLM-4.6 的最大提升集中在 自主代理、工具呼叫工作流程 與 端到端程式碼執行 兩大領域。

工具使用與代理工作流程提升最顯著

τ²-Bench：75.2 → 87.4（+12.2）
BrowseComp（含上下文管理）：57.5 → 67.5（+10.0）

實際程式碼開發可靠性提升

SWE-bench 驗證版：68.0 → 73.8（+5.8）

終端機風格編碼代理效能大幅躍升

Terminal Bench 2.0：24.5 → 41.0（+16.5）

結合工具的複雜推理能力顯著增強

HLE（含工具）：30.4 → 42.8（+12.4）

GLM-4.7 的適用場景？

以下為符合 GLM-4.7 特性的高價值應用場景：

自主編碼助手

「規劃 → 實作 → 測試 → 修復」循環流程
多檔案重構、終端機風格任務、長時間程式開發場景

工具呼叫代理（搜尋 + 瀏覽 + 結構化輸出）

可收集資料來源、比對結果並回傳結構化摘要的研究代理

美觀度更高的前端生成

登陸頁、UI 元件、符合設計規範的版面配置生成

辦公自動化（PPT 大綱、海報、精修寫作）

更可靠的格式與版面一致性，產出更完善的「可直接使用」草稿

GLM-4.7 入門指南：你的存取選項

通常你有四種實用的選擇：

先試用：Novita 網頁遊樂場（最適合新手）

如果你想快速測試提示詞、觀察 GLM-4.7 的回應表現，Novita 提供一鍵式網頁體驗。

立即試用 GLM-4.7！

透過 API 開發：官方端點 vs Novita AI 無伺服器（適合開發者）

適合場景： 生產環境應用、優化成本的初創團隊、希望透過單一統一 API 存取多個模型的開發團隊。

如果你需要 無伺服器擴展、相容 OpenAI 的呼叫方式、以及用量計費，GLM-4.7 已上線 Novita AI，模型名稱為 zai-org/glm-4.7。

💡Novita AI 特色：

無伺服器：立即執行，僅為實際使用量付費

計費方案：輸入權杖 $0.6 / 百萬，輸出權杖 $2.2 / 百萬

長上下文 + 大輸出：204,800 上下文長度，最高 131,072 輸出長度

支援函式呼叫、結構化輸出、推理功能

逐步教學：透過 Novita AI 的 API 使用 GLM-4.7

使用 Novita AI 的 相容 OpenAI 的統一 REST API，將 GLM-4.7 整合到你的應用程式中。

步驟 1：登入並存取模型庫 造訪 https://novita.ai/：登入（或註冊） 你的 Novita AI 帳號，並導航至模型庫頁面。

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：啟用免費試用 啟動免費試用，體驗 GLM-4.7 的推理能力、長上下文處理與性價比表現。

步驟 4：取得 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） 以下為使用 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)

這個設定讓你可以控制推理深度、權杖使用量與生成行為——在需要透過逐輪推理管理成本與延遲的場景中特別實用。

自行部署：進階使用者的本地推論方案

適合場景： 離線工作負載、資料落地限制、自訂推論堆疊。

GLM-4.7 已在 Hugging Face 上以 MIT 授權開源，官方模型卡片包含本地部署指引（支援 vLLM、SGLang、transformers 框架）以及相關框架支援說明。

GPU / VRAM 需求（快速參考）

本地部署 GLM-4.7 時，VRAM 是硬性限制。所需的 GPU 記憶體主要取決於 量化位元寬度（位元越低，所需 VRAM 越少），再加上少量的執行階段開銷預留空間。

以下為實用參考（模型大小 + 估計所需 VRAM + 推薦 GPU 配置）：

位元寬度	量化方式	模型大小	估計所需 VRAM	推薦 GPU	總 VRAM
1-bit	TQ1_0	84.5 GB	~86 GB	NVIDIA L4 ×4	96 GB
1-bit	IQ1_S	97.2 GB	~99 GB	NVIDIA A100 ×2	160 GB
1-bit	IQ1_M	108 GB	~110 GB	—	—
3-bit	Q3_K_XL	159 GB	~161 GB	NVIDIA L40S ×4	192 GB
3-bit	Q3_K_M	171 GB	~173 GB	NVIDIA L40S ×4	192 GB
4-bit	IQ4_XS	192 GB	~194 GB	NVIDIA A100 ×4	320 GB
8-bit	Q8_0	381 GB	~383 GB	NVIDIA A100 ×8	640 GB
16-bit	BF16	717 GB	~719 GB	NVIDIA H200 ×8	1128 GB

經驗法則： 請預留 比「記憶體需求」數字稍高的 VRAM（用於框架/執行階段開銷、KV 快取增長、批次處理等）。對於大多數「進階使用者本地部署」場景，3-4 位元量化是最務實的起點，而 8/16 位元量化通常需要多 GPU 伺服器。

整合至工具：IDE 代理、工具呼叫與應用框架

適合場景： 自帶 IDE 代理、多代理系統、工具呼叫型應用程式。

GLM-4.7 被明確說明在主流編碼代理環境中表現優異（例如 Claude Code 風格的工作流程）。

在 Novita AI 上，你可以將 GLM-4.7 整合到已支援 OpenAI 相容 API 的現有工具中（平台模型頁面也列出對 Anthropic API 的支援）。

如果你正在使用自主編碼設定，GLM-4.7 可作為主流 IDE 助手與編碼代理的底層模型：

Claude Code：支援強大多步驟推理的進階自主編碼工作流程
Qwen Code：針對開發任務優化的專業 AI 編碼工具
Cline (VS Code)：直接整合至 VS Code 的 AI 助手，支援迭代式編碼與工具執行
Cursor IDE：提供無縫 AI 編碼體驗的現代化 IDE
Trae：適合指令式工作流程的終端機型 AI 開發助手
Codex CLI：用於規劃、編輯與快速自動化的指令列 AI 助手
Kilo：輕量型 AI 編碼代理/助手，支援專案間的快速編輯、重構與程式碼庫問答
OpenCode：開源、本地優先的編碼助手/代理，支援自訂工作流程與工具整合

如何在這些工作流程中使用 GLM-4.7：

將供應商/基礎 URL 設定為 Novita 的 OpenAI 相容端點
選擇模型：zai-org/glm-4.7

最快速路徑：在 Novita AI 上體驗 GLM-4.7

如果你的目標是「今天就把 GLM-4.7 跑起來」且不想管理基礎設施，Novita AI 的無伺服器存取是最直接的路徑——特別是在你比較模型、優化花費、或需要快速上線的場景下。

立即試用 GLM-4.7！

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面輕鬆部署 AI 模型，同時也提供高性價比、可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

常見問題

GLM-4.7 是否免費？

在 Novita AI 上，GLM-4.7 採用量計費：輸入權杖 $0.6/百萬、快取讀取 $0.11/百萬、輸出權杖 $2.2/百萬。在 Z.ai 上，存取權通常打包在付費編碼方案中（每月 $3 起）。部分平台可能提供有限的試用額度，但 GLM-4.7 本身並非全平台免費。

GLM-4.7 的表現真的優秀嗎？

針對編碼與自主代理工作流程，其發行方將其定位為頂級開源模型。Z.ai 表示 GLM-4.7 在編碼與代理基準測試（例如 LiveCodeBench v6、SWE-bench 驗證版、BrowseComp、τ²-Bench）中表現優異，在多項指標上可與 Claude Sonnet 4.5 競爭。

GLM-4.7 是否支援視覺功能？

GLM-4.7 僅支援文字輸入。如果你需要視覺功能，請改用 GLM-V 系列模型（例如 GLM-4.6V 或 GLM-4.5V，各供應商對圖片輸入的支援情況可能不同）。

如何存取 GLM-4.7：網頁介面、API、本地部署與 IDE 整合

GLM-4.7 與 GLM-4.6 對比：核心升級一覽

GLM-4.7 的適用場景？