GLM 4.7 是一款先進的 3580 億參數 AI 模型，專為推理、知識分析與長篇內容生成而打造。具備高達 20.3 萬 Token 的上下文視窗、專屬「思考」模式以及結構化輸出支援，能處理小型模型難以勝任的複雜任務。再也不必煩惱昂貴的 GPU 架設成本——透過 API 存取，您能立即發揮其完整效能，僅需為實際使用量付費。無論您需要即時聊天、多步驟推理，還是大規模文件處理，GLM 4.7 都能滿足需求。
GLM 4.7 模型概覽
| 規格 | 數值 |
|---|---|
| 總參數 | 3583 億（每次前向傳播僅激活 320 億） |
| 架構 | GLM 4 MoE Transformer（160 個路由專家 + 1 個共享專家，每個 Token 激活 8 個） |
| 上下文視窗 | 202,752 Token |
| 最大輸出 Token 數 | 12.8 萬至 13.1 萬（依供應商而定） |
| 精度 | bfloat16（提供 FP8 變體） |
| 授權 | MIT |
| 特殊功能 | 交錯/保留/逐輪思考模式、函數呼叫、結構化輸出 |
GLM 4.7 基準測試效能
| 基準測試 | GLM 4.7 | Claude Sonnet 4.5 | GPT-5-High | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 84.3 | 88.2 | 87.5 | 85.0 |
| GPQA-Diamond | 85.7 | 83.4 | 85.7 | 82.4 |
| AIME 2025 | 95.7 | 87.0 | 94.6 | 93.1 |
| LiveCodeBench-v6 | 84.9 | 64.0 | 87.0 | 83.3 |
| SWE-bench Verified | 73.8 | 77.2 | 74.9 | 73.1 |
| Terminal Bench 2.0 | 41.0 | 42.8 | 35.2 | 46.4 |
| τ²-Bench (tool use) | 87.4 | 87.2 | 82.4 | 85.3 |
GLM 4.7 在通用知識、推理與數學基準測試中表現強勁且穩定——在 AIME 2025、LiveCodeBench-v6 等任務中得分尤其突出；但在工具使用與軟體工程基準測試（如 Terminal Bench 2.0、SWE-bench）中表現相對較弱。這表明 GLM 4.7 最適合推理密集型與知識驅動的應用場景，例如複雜問答或數據分析，但對於需要直接執行程式碼或與軟體工具互動的任務，可能不是最佳選擇。
為什麼 GLM 4.7 需要 API 存取？
自行託管 3580 億參數的 MoE 模型需要大量的 GPU 記憶體。無論每個 Token 激活多少參數，推理時完整的權重集都必須裝入 VRAM 中。下表顯示了各量化等級的硬體需求：
| 量化等級 | 所需 VRAM | 最低 H100 80GB 配置 |
|---|---|---|
| BF16（全精度） | 717 GB | 9 張 H100 |
| FP8 / Q8_0 | 381 GB | 5 張 H100 |
| Q4_K_M | 216 GB | 3 張 H100 |
| Q3_K_M | 171 GB | 3 張 H100 |
| Q2_K | 131 GB | 2 張 H100 |
自行託管 GLM 4.7 需要非常昂貴的 GPU——最小部署至少需要 2 張 H100，生產環境品質的 FP8 部署則需要 5 張 H100，導致基礎設施成本極高。使用 API 則能避免這些固定成本，僅按實際使用量計費，對於中等工作負載來說成本效益高得多。
如何選擇 GLM 4.7 API 供應商？
選擇 API 供應商時，關鍵在於五項指標：最大輸出 Token 數、輸入/輸出定價、延遲（首 Token 延遲時間）、吞吐量（每秒 Token 數）以及上下文視窗支援。下表說明了各指標的定義及其對不同使用場景的影響：
| 指標 | 定義 | 重要性 |
|---|---|---|
| 最大輸出 Token 數 | 模型單次回覆可生成的最大 Token 數 | 限制長篇內容生成（文件、報告、程式碼重構） |
| 輸入成本 | 每 100 萬輸入 Token（提示詞 + 上下文）的價格 | 在長上下文使用場景（程式碼庫分析、多檔案程式碼審查）中佔據主要成本 |
| 輸出成本 | 每 100 萬輸出 Token（生成的回覆）的價格 | 在高輸出場景（程式碼生成、內容創作）中主導成本 |
| 快取讀取 | 重複使用快取的提示詞前綴的折扣費率 | 降低重複系統提示詞與長上下文重複使用的成本 |
| 延遲（TTFT） | 首 Token 延遲時間（秒） | 對即時聊天與互動式介面至關重要。低於 0.7 秒感覺即時；高於 2 秒會導致使用者流失 |
| 吞吐量 | 串流過程中每秒生成的 Token 數 | 影響長輸出的感知速度 |
核心要點： 長上下文工作流程（程式碼庫分析、文件處理）應優先考慮輸入成本與上下文視窗支援。高輸出場景（程式碼生成、內容創作）則以輸出成本與吞吐量為優先。即時應用（聊天、編碼助手）首要要求是 TTFT 低於 1 秒。當相同的長系統提示詞在多個請求中重複使用時，快取讀取定價的重要性會顯著提升。
GLM 4.7 API 供應商比較
各 GLM 4.7 供應商各有獨特優勢：
- Novita AI 快取成本低、延遲短，非常適合互動式應用場景；
- SiliconFlow 支援最長的上下文視窗與最高的 Token 容量，適合長篇文件處理或大型程式碼庫場景；
- Z.ai（官方） 透過官方管道提供可靠、穩定的效能；
- Atlas Cloud 輸出成本最低，上下文限制均衡，對於內容或程式碼生成等高輸出場景來說成本效益極高。
Novita AI：速度快、成本效益高、吞吐量高
選項 A：使用 Playground
認識 GLM 4.7 最簡單的方式，就是直接在 Novita AI Playground 中試用。您可以在 Novita AI Playground 中立即與 GLM 4.7 互動——無需設定、無需寫程式。只要註冊帳號、開啟 Playground，就能即時測試提示詞。新帳號註冊後即可獲得免費額度，您可以馬上體驗這個模型。
選項 B：透過 API 整合
使用 Novita AI 的统一 REST API，將 GLM 4.7 連接至您的應用程式。
在 Novita AI 取得 API 金鑰
步驟 1：建立或登入您的帳號
造訪 [https://novita.ai](https://novita.ai) 註冊新帳號，或登入您現有的帳號
步驟 2：前往金鑰管理頁面
登入後，找到「API 金鑰」選項
步驟 3：建立新金鑰
點擊「新增金鑰」按鈕。
步驟 4：立即儲存您的金鑰
金鑰生成後請立即複製並儲存；它通常只會顯示一次，之後無法再次取得。請將金鑰存放在安全的位置，例如密碼管理器或加密筆記中
直接 API 整合
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)
使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流程
透過即插即用整合構建複雜的代理系統——支援透過原生函數呼叫實現交接、路由與工具使用，同時具備完整的長上下文視窗，能勝任複雜的多步驟任務。
選項 C：連接第三方平台
如果您已經在使用代理框架或開發者工具建構應用，Novita AI 的設計能讓您以最低的摩擦度接入：
- 代理框架與應用建構工具： 跟隨 Novita 的逐步整合指南，連接熱門工具如 Continue、AnythingLLM、LangChain 與 Langflow。
- Hugging Face Hub： Novita 在 Hugging Face 上被列為 推理供應商，您可以透過 Hugging Face 的供應商工作流程與生態系統執行支援的模型。
- OpenAI 相容 API： Novita 的 LLM 端點 相容 OpenAI API 標準，能輕鬆遷移現有的 OpenAI 風格應用，並連接眾多 OpenAI 相容工具（Cline、**Cursor、**Trae 與 Qwen Code）。
- Anthropic 相容 API（Claude Code 工作流程）： Novita 也提供 Anthropic SDK 相容的存取方式，讓您可以將 Novita 支援的模型整合至 Claude Code 風格的代理編碼工作流程中。
- OpenCode（內建供應商）： Novita AI 現已直接整合至 OpenCode 中作為 支援的供應商，使用者无需手動設定即可在 OpenCode 中選擇 Novita。
SiliconFlow：超長上下文、最大吞吐量
SiliconFlow 是一家雲端供應商，託管眾多第三方 LLM（包含 GLM 4.7），非常注重長上下文與高吞吐量。非常適合大規模文件處理、長程式碼庫，或需要高效處理大量並行請求的應用場景。
Z.AI（官方）：完整功能集與官方可靠性
Z.AI（官方）是 GLM 系列的首家平台，透過官方 API 提供 GLM 4.7 的存取。作為主要的上游供應商，它通常提供最完整的功能集，包含先進的推理與編碼能力，以及新模式或「思考」功能的早期存取權。其目標是服務注重模型品質、穩定性，以及與最新 GLM 版本保持同步的生產環境使用場景。
Atlas Cloud：低輸出成本、均衡效能
Atlas Cloud 是一個多模型推理平台，將其 GLM 4.7 服務定位為成本效益高、均衡的選擇。它強調低輸出 Token 價格，同時提供具競爭力的延遲、上下文長度與吞吐量，非常適合大規模內容或程式碼生成的工作負載。
結論
有了各供應商的獨特優勢，部署 GLM 4.7 從未如此簡單：
- Novita AI： 速度快、成本效益高、吞吐量高——非常適合互動式應用。
- SiliconFlow： 超長上下文與最大吞吐量，適合超大文件或程式碼庫。
- Z.ai（官方）： 完整功能集與官方可靠性，適合生產環境部署。
- Atlas Cloud： 低輸出成本與均衡效能，適合大規模工作負載。
只要選擇合適的 API，開發者就能充分發揮 GLM 4.7 的完整潛力——構建更智慧的應用、加速工作流程，在無基礎設施負擔的情況下大規模交付成果。
常見問題
哪個 GLM 4.7 API 供應商最適合互動式應用？
對於即時聊天、編碼助手或多步驟代理工作流程，Novita AI 提供最低的延遲與高吞吐量，讓互動感覺即時，同時能控制成本。
我能輕鬆將 GLM 4.7 整合到現有應用中嗎？
當然可以。Novita AI 提供 OpenAI API，以及 LangChain、Langflow 與代理 SDK 等熱門框架的整合指南——因此您无需重寫程式碼即可接入 GLM 4.7。
Novita AI 是一個 AI 與代理雲端平台，協助開發者與新創公司以高效能、高可靠性與高成本效益建構、部署與擴展模型與代理應用。
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