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GLM 4.7 FlashOPEN
Como um modelo SOTA de classe 30B, GLM-4.7-Flash oferece uma nova opção que equilibra desempenho e eficiência.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.15 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 69% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 3 de 15 modelos Z.AI rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para GLM 4.7 Flash, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor. Modo de medição: Reasoning.
Para o mesmo orçamento, o GLM 4.7 Flash oferece 24 vezes mais capacidade. Open weights também significam que você pode fazer self-host e não pagar nada por token.
Modelos neste nível custam $0.76 por 1M de tokens (mediana de 13) — este custa $0.15.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 e 6 a mais
Sobre este modelo
GLM 4.7 Flash é um modelo de IA open-weight da Z.AI. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é o GLM 4.7 Flash?
GLM 4.7 Flash é um modelo de linguagem de IA da Z.AI. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 23.3 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O GLM 4.7 Flash é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o GLM 4.7 Flash e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.06 por milhão de tokens de entrada e $0.4 por milhão de tokens de saída.
Para que o GLM 4.7 Flash é bom?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 58.1%, Humanity's Last Exam 7.6%, Long Context Reasoning 40.7%, SciCode 33.7%, IFBench 60.8%, τ²-Bench 98.8%, Terminal-Bench Hard 22%.
Posso auto-hospedar o GLM 4.7 Flash?
Sim. GLM 4.7 Flash tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.