Z.ai: GLM 4.7 z-ai/glm-4.7

Модель Z.ai: GLM 4.7 от ZAI (семейство glm-4) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

203K

контекст, токенов

40 ₽

за 1 млн входных токенов

175 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 4.7

Оптимальна для сложных агентных и кодинговых задач, где важна стабильность многошагового рассуждения и большой контекст.

GLM-4.7 — флагманская модель от Z.ai (ZhipuAI), относящаяся к семейству GLM-4. Модель сфокусирована на двух ключевых направлениях: улучшенных возможностях программирования и более стабильном многошаговом рассуждении. Контекстное окно составляет около 200 000 токенов, что позволяет работать с объёмными кодовыми базами, длинными документами и сложными цепочками инструкций.

Отличительная черта GLM-4.7 — встроенный механизм внутреннего рассуждения (reasoning), который особенно проявляется при выполнении агентных задач: модель способна планировать последовательность шагов, отслеживать промежуточные результаты и корректировать стратегию на ходу. Это делает её заметно более надёжной в сценариях, где требуется не просто сгенерировать ответ, а пройти через несколько зависимых этапов — например, написать код, выполнить его логическую проверку и предложить рефакторинг.

Семейство GLM развивается китайской командой ZhipuAI и исторически демонстрирует сильные результаты на задачах, связанных с кодом и структурированными данными. GLM-4.7 продолжает эту линию, добавляя акцент на стабильность при длинных агентных цепочках.

Когда брать эту модель

✓ Агентные пайплайны с многошаговым планированием и выполнением задач
✓ Генерация, ревью и рефакторинг кода на различных языках программирования
✓ Работа с длинными документами и большими кодовыми базами благодаря контексту ~200k токенов
✓ Задачи, требующие цепочки рассуждений: отладка, декомпозиция сложных проблем
✓ Интеграция в инструменты разработчика и IDE-ассистенты

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй этот Python-репозиторий (вставлен полный код), найди потенциальные узкие места в производительности и предложи пошаговый план рефакторинга с объяснением каждого изменения.

Использование Z.ai: GLM 4.7 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-4.7",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-4.7",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);