Z.ai
Chatta con GLM 4.7 online
Z.ai's fast open-weight coder — reasons before every tool call and keeps that reasoning across the whole job.
200K tokens
Contesto
8,192 tokens
Output massimo
Veloce
Velocità
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.
Come lo userai
Coding quotidiano
Generazione di codice e debug rapidi e precisi nei principali linguaggi.
Agenti che usano strumenti
Ragiona prima di ogni chiamata a uno strumento e mantiene il filo per tutta l'attività.
Sessioni lunghe
Il ragionamento conservato mantiene coerente un lavoro in più fasi dall'inizio alla fine.
Matematica e logica
Ottimo su matematica in stile olimpiadi e ragionamento strutturato.
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
Informazioni su GLM 4.7
GLM 4.7 è il modello di base open-weight di Z.ai, rilasciato il 22 dicembre 2025 e pensato per il lavoro di sviluppo reale: cicli di attività lunghi, uso frequente di strumenti e codice che deve essere corretto, non solo plausibile. Su NinjaChat, GLM 4.7 è incluso in tutti i piani, insieme al resto del catalogo di modelli.
Ciò che rende 4.7 distintivo è il suo modo di ragionare. Z.ai gli ha dato tre modalità di ragionamento che si percepiscono senza doverle configurare: ragiona prima di ogni risposta e di ogni chiamata a uno strumento, mantiene quel ragionamento da un turno all'altro così che una sessione lunga resti coerente, e può aumentare o ridurre il ragionamento turno per turno, così le domande veloci restano veloci. Il risultato è un modello che si comporta in modo stabile lungo un lavoro in più fasi, senza perdere la rotta.
È un coder davvero forte. Z.ai riporta 73,8% su SWE-bench Verified e 87,4% su τ²-Bench, il benchmark interattivo sull'uso degli strumenti, dove al lancio ha registrato il punteggio più alto tra i modelli aperti, oltre a 95,7% su AIME 2025 per la matematica. All'atto pratico questo si traduce in meno API inventate, diff più puliti e un comportamento migliore quando deve richiamare strumenti e interpretare ciò che ricevono in risposta.
GLM 4.7 gestisce circa 200K token di contesto sull'infrastruttura di NinjaChat, abbastanza per una codebase di dimensioni consistenti o per un ampio insieme di documenti, ed è veloce: per questo molti lo tengono come modello di tutti i giorni e passano a uno più pesante solo quando serve. GLM 5 e GLM 5.2 stanno sopra di lui nella famiglia; 4.7 è la via di mezzo pragmatica, e i suoi pesi sono aperti se un giorno volessi eseguirlo per conto tuo.
Come usare GLM 4.7
Da zero al primo risultato in meno di un minuto.
01
Crea un account NinjaChat e scegli un piano
02
Apri la chat e seleziona GLM 4.7 dall'elenco dei modelli
03
Chiedi codice, un refactor o un'analisi passo passo
04
Tieni l'attività in un unico thread: porta con sé il suo ragionamento tra i turni
05
Passa a GLM 5.2 o Claude quando un problema richiede più profondità
Consigli per risultati migliori
- Incollagli l'output dell'errore così com'è: fa il debug partendo dalle prove
- Chiedigli di usare strumenti o di cercare quando la risposta dipende dai fatti
- È veloce: itera a piccoli passi invece di scrivere un unico prompt enorme
- Per ragionamenti impegnativi, digli di riflettere più a lungo in quel turno
GLM 4.7 vs le alternative
Confronti onesti — dove {model} vince, e dove no.
vs GLM 5.2
Vedi modelloPiù veloce ed economico per il coding e la chat di tutti i giorni
GLM 5.2 offre più profondità su progettazione di sistemi e ragionamento lungo
vs Claude Sonnet 5
Vedi modelloPesi aperti e ottimi punteggi sull'uso degli strumenti a un costo inferiore
Sonnet 5 è più rifinito nella scrittura e ha ecosistemi di strumenti più ampi
vs DeepSeek V4
Vedi modelloRagionamento conservato tra i turni e i migliori risultati sull'uso degli strumenti tra i modelli aperti
DeepSeek V4 offre una finestra di contesto più ampia e prezzi diversi
Domande frequenti
Oltre la chat — immagini e video
Ogni piano NinjaChat include 50+ modelli, uno studio immagini completo e la generazione video.
GLM 4.7, e altri 50.
Un solo abbonamento copre tutti i modelli di NinjaChat, GLM 4.7 compreso.
