Z.ai
Discutez avec GLM 4.7 en ligne
Z.ai's fast open-weight coder — reasons before every tool call and keeps that reasoning across the whole job.
200K tokens
Contexte
8,192 tokens
Sortie maximale
Rapide
Vitesse
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.
Ce pour quoi vous l'utiliserez
Code au quotidien
Génération de code et débogage rapides et précis dans les principaux langages.
Agents utilisant des outils
Un raisonnement avant chaque appel d'outil, conservé sur toute la tâche.
Sessions longues
Le raisonnement conservé garde une tâche en plusieurs étapes cohérente du début à la fin.
Mathématiques et logique
Solide sur les maths de type olympiades et le raisonnement structuré.
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
À propos de GLM 4.7
GLM 4.7 est le modèle de fondation à poids ouverts de Z.ai, sorti le 22 décembre 2025 et conçu pour le vrai travail de développement : longs cycles de tâches, appels d'outils fréquents et du code qui doit être juste plutôt que plausible. Sur NinjaChat, GLM 4.7 est inclus dans tous les forfaits, aux côtés du reste du catalogue de modèles.
Ce qui distingue la 4.7, c'est sa façon de réfléchir. Z.ai lui a donné trois modes de raisonnement que l'on ressent plus qu'on ne les configure : il raisonne avant chaque réponse et chaque appel d'outil, il conserve ce raisonnement d'un tour à l'autre pour qu'une longue session reste cohérente, et il peut monter ou baisser l'intensité du raisonnement à chaque tour pour que les questions rapides le restent. Résultat : un modèle qui reste stable tout au long d'une tâche en plusieurs étapes au lieu de dériver.
C'est un vrai bon développeur. Z.ai annonce 73.8% sur SWE-bench Verified et 87.4% sur τ²-Bench, le benchmark interactif d'utilisation d'outils, où il affichait le meilleur score de tous les modèles ouverts à sa sortie, ainsi que 95.7% sur AIME 2025 en mathématiques. À l'usage, cela se traduit par moins d'API inventées, des diffs plus propres et un meilleur comportement lorsqu'il doit appeler des outils et interpréter ce qui revient.
GLM 4.7 gère environ 200K tokens de contexte sur NinjaChat, de quoi couvrir une base de code conséquente ou un long corpus de documents, et il est rapide : c'est pourquoi beaucoup en font leur modèle du quotidien et ne passent à un modèle plus lourd qu'en cas de besoin. GLM 5 et GLM 5.2 le surplombent dans la famille ; la 4.7 occupe le milieu pragmatique, et ses poids sont ouverts si vous souhaitez un jour l'exécuter vous-même.
Comment utiliser GLM 4.7
De zéro à votre premier résultat en moins d'une minute.
01
Créez un compte NinjaChat et choisissez un forfait
02
Ouvrez le chat et choisissez GLM 4.7 dans la liste des modèles
03
Demandez du code, un refactoring ou une analyse étape par étape
04
Gardez la tâche dans un seul fil ; il conserve son raisonnement d'un tour à l'autre
05
Passez à GLM 5.2 ou Claude quand un problème demande plus de profondeur
Conseils pour de meilleurs résultats
- Donnez-lui le message d'erreur mot pour mot : il débogue à partir des preuves
- Demandez-lui d'appeler des outils ou de chercher quand la réponse dépend de faits
- Il est rapide : itérez par petites étapes plutôt qu'avec un prompt géant
- Pour un raisonnement exigeant, dites-lui de réfléchir plus longtemps sur ce tour
GLM 4.7 face aux alternatives
Comparaisons honnêtes — là où {model} excelle, et là où il ne le fait pas.
vs GLM 5.2
Voir le modèlePlus rapide et moins cher pour le code et la discussion au quotidien
GLM 5.2 va plus loin sur la conception de systèmes et le raisonnement long
vs Claude Sonnet 5
Voir le modèlePoids ouverts et excellents scores en utilisation d'outils, à moindre coût
Sonnet 5 est plus abouti à l'écrit et s'appuie sur des écosystèmes d'outils plus larges
vs DeepSeek V4
Voir le modèleRaisonnement conservé d'un tour à l'autre et meilleurs résultats des modèles ouverts en utilisation d'outils
DeepSeek V4 offre une fenêtre de contexte plus large et une tarification différente
Questions fréquentes
Au-delà du chat — images et vidéo
Chaque offre NinjaChat inclut 50+ modèles, un studio d'image complet et la génération vidéo.
GLM 4.7, et 50 autres.
Un seul abonnement couvre tous les modèles de NinjaChat, GLM 4.7 compris.
