Z.ai
Chatea con GLM 4.7 en línea
Z.ai's fast open-weight coder — reasons before every tool call and keeps that reasoning across the whole job.
200K tokens
Contexto
8,192 tokens
Salida máxima
Rápido
Velocidad
Straight from GLM 4.7
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
if not intervals:
return []
intervals.sort(key=lambda x: x[0])
merged = [intervals[0]]
for current in intervals[1:]:
last = merged[-1]
if current[0] <= last[1]:
last[1] = max(last[1], current[1])
else:
merged.append(current)
return merged
# Tests
assert merge_intervals([[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]) == [[1,6],[8,10],[15,18]]
assert merge_intervals([[1,4],[4,5]]) == [[1,5]]
assert merge_intervals([]) == []
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by DeepInfra as glm-4.7. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
Para qué lo usarás
Programación diaria
Generación de código y depuración rápidas y precisas en los principales lenguajes.
Agentes con herramientas
Razona antes de cada llamada a herramientas y lo mantiene durante toda la tarea.
Sesiones largas
El razonamiento conservado mantiene coherente una tarea de varios pasos de principio a fin.
Matemáticas y lógica
Sólido en matemáticas de estilo olimpiada y razonamiento estructurado.
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
Acerca de GLM 4.7
GLM 4.7 es el modelo fundacional de pesos abiertos de Z.ai, publicado el 22 de diciembre de 2025 y pensado para el trabajo de desarrollo real: ciclos de tareas largos, uso frecuente de herramientas y código que tiene que ser correcto, no solo verosímil. En NinjaChat, GLM 4.7 está incluido en todos los planes, junto con el resto del catálogo de modelos.
Lo que distingue a 4.7 es su forma de pensar. Z.ai le dio tres modos de razonamiento que se notan sin tener que configurarlos: razona antes de cada respuesta y de cada llamada a herramientas, conserva ese razonamiento entre turnos para que una sesión larga se mantenga coherente, y puede subir o bajar el nivel de razonamiento en cada turno para que las preguntas rápidas sigan siendo rápidas. El resultado es un modelo que se comporta de forma estable a lo largo de una tarea de varios pasos en lugar de irse por las ramas.
Es un programador realmente sólido. Z.ai reporta un 73,8 % en SWE-bench Verified y un 87,4 % en τ²-Bench, el benchmark interactivo de uso de herramientas, donde logró la puntuación más alta de cualquier modelo abierto en el momento de su lanzamiento, además de un 95,7 % en AIME 2025 en matemáticas. En la práctica eso se traduce en menos APIs inventadas, diffs más limpios y mejor comportamiento cuando tiene que llamar a herramientas y leer lo que devuelven.
GLM 4.7 maneja unos 200K tokens de contexto en la infraestructura de NinjaChat, suficiente para una base de código considerable o un conjunto largo de documentos, y es rápido, por eso mucha gente lo usa como su modelo del día a día y solo escala a uno más pesado cuando hace falta. GLM 5 y GLM 5.2 están por encima dentro de la familia; 4.7 es el punto intermedio pragmático, y sus pesos son abiertos por si algún día quieres ejecutarlo por tu cuenta.
Cómo usar GLM 4.7
De cero a tu primer resultado en menos de un minuto.
01
Crea una cuenta de NinjaChat y elige un plan
02
Abre el chat y elige GLM 4.7 en la lista de modelos
03
Pídele código, una refactorización o un análisis paso a paso
04
Mantén la tarea en un mismo hilo; conserva su razonamiento entre turnos
05
Escala a GLM 5.2 o Claude cuando un problema requiera más profundidad
Consejos para mejores resultados
- Dale el mensaje de error literal; depura a partir de la evidencia
- Pídele que llame a herramientas o busque cuando la respuesta dependa de datos concretos
- Es rápido: itera en pasos pequeños en lugar de un único prompt enorme
- Para razonamiento exigente, dile que piense más tiempo en ese turno
GLM 4.7 vs las alternativas
Comparativas honestas — dónde gana {model} y dónde no.
vs GLM 5.2
Ver modeloMás rápido y más económico para programación y chat del día a día
GLM 5.2 tiene más profundidad en diseño de sistemas y razonamiento largo
vs Claude Sonnet 5
Ver modeloPesos abiertos y buenas puntuaciones en uso de herramientas a menor coste
Sonnet 5 está más pulido en escritura y tiene ecosistemas de herramientas más amplios
vs DeepSeek V4
Ver modeloRazonamiento conservado entre turnos y los mejores resultados de uso de herramientas entre modelos abiertos
DeepSeek V4 ofrece una ventana de contexto mayor y precios distintos
Preguntas frecuentes
Más allá del chat — imágenes y video
Todos los planes de NinjaChat incluyen 50+ modelos, un estudio completo de imágenes y generación de video.
GLM 4.7, y 50 más.
Una sola suscripción cubre todos los modelos de NinjaChat, GLM 4.7 incluido.
