Detail Profil Model AI GLM-4.7: Open-Weight Terbaik Saat Ini

GLM-4.7 adalah model open-weight generasi terbaru dari Zhipu AI (Z.AI), dirancang untuk koding multi-bahasa, penalaran bertahap, dan agen otomatis yang stabil. Diluncurkan secara open-source (MIT) dan dapat dijalankan lokal maupun via API

.

---

🧠 Jumlah Parameter

• 355 Miliar total (MoE)
• 32 Miliar parameter aktif per token – seimbang antara kedalaman & efisiensi

  .

---

🪟 Jendela Konteks

• 204.800 token input
• 131.072 token output (maks) – cukup untuk ±1.500 halaman dokumen atau 50.000 baris kode sekaligus

  .

---

📅 Data Cut-off

Desember 2025 – pengetahuan sampai akhir tahun 2025, memungkinkan jawaban atas peristiwa terkini

.

---

🔤 Input/Output

• Input: teks, gambar, audio, video, PDF
• Output: teks, gambar, kode, JSON, struktur data
• Thinking mode: bisa mengontrol token “berpikir” per-turn – hemat biaya saat tidak perlu dalil panjang

  .

---

✅ Kelebihan Utama

• 73.8 % SWE-bench Verified – unggul 5.8 poin vs GLM-4.6, mendekati Claude-Opus-4.5
• 95.7 % AIME 2025 – terdepan di model open-weight untuk matematika tingkat olimpiade
• Preserved Thinking: ingat alur penalaran antar-turn – cocok untuk agen jangka panjang
• Vibe coding: keluaran UI modern & slide lebih rapi vs pendahulu
• Harga super kompetitif: US $0.60 / jt input, $2.20 / jt output – di bawah Gemini-3 Pro maupun GPT-5.2 Pro

  .

---

🖼️ Image Input

✅ Penuh – baca diagram, mock-up, screenshot ≤30 MB

.

---

🖼️ Image Output

✅ YA – bisa generate gambar (ilustrasi, ikon, slide) langsung dari prompt

.

---

🎥 Video Output

❌ Tidak – hanya analisis video (frame/transkrip), tidak keluaran video

.

---

✅ Cocok untuk

• Copilot coding di IDE – refactor multi-file, terminal, git diff
• Agen riset – jelajah web, ringkas paper, buat technical report
• Front-end cepat – vibe-coding landing page atau slide deck
• Chatbot hemat – cost 3× lebih murah vs Sonnet-4.5
• Fine-tune lokal – bobot terbuka, dukungan vLLM & SGLang

  .

---

❌ Tidak cocok untuk

• Pembuktian matematika formal – masih kalah Claude-Opus-4.5
• Konteks >204 K – kalah Gemini 1 M
• Output video / 3D
• Rate-limit ketat – 600 req/menit, kurang untuk burst puluhan ribu QPS
• Bahasa daerah minor – performa utama di EN/CN, bahasa lain menurun.

---

🔄 Setara dengan

Model AI	Kelebihan utama
DeepSeek-V3.2	Lebih murah, tapi lambat (23 tps)
Claude-Sonnet-4.5	Lebih aman, tapi tidak open
Gemini-3 Flash	Konteks 1 M, tapi tidak open-weight

GLM-4.7 = open-weight terbaik saat ini untuk koding + agent + harga

.

---

💬 Pendapat pribadi

Saya melihat GLM-4.7 sebagai “Swiss-Army open model” – bisa koding, bisa gambar, bisa mikir bertahap, dan bisa di-host sendiri. Ia bukan yang paling dalam di satu bidang, tapi kombinasi terlengkap untuk tim yang ingin kontrol penuh tanpa ketergantungan vendor. Kalau kamu butuh AI coding partner yang murah, cepat, dan tidak terkunci, ini adalah pilihan pertama saat ini.

---

FAQ Model AI GLM-4.7

Apakah GLM-4.7 gratis?
Open-weight & MIT, tapi API cloud tetap berbayar $0.60 / jt input

.

Berapa kecepatan inferensi?
~55 token/s (cloud), 5-8 tps di RTX 4090 + RAM besar

.

Apakah bisa jalan di laptop?
GGUF 2-bit (135GB) bisa, butuh 24GB VRAM + 128GB RAM

.

Apakah mendukung tool calling?
Ya, format OpenAI-style, nilai τ²-Bench naik signifikan

.

Berapa konteks maksimal?
204.8K input, 131K output

.

Apakah bisa fine-tune?
Ya, bobot terbuka; contoh skrip tersedia di HuggingFace

.

Apakah lebih pintar dari DeepSeek-V3.2?
SWE-bench 73.8% vs 73.1%, matematika AIME 95.7% vs 94%

.

Apakah keluaran gambar bisa komersial?
Ya, lisensi MIT mengizinkan komersial

.

Apakah ada di Ollama?
GGUF 1-bit tersedia, jalankan: ollama run glm-4.7

.

Kapan GLM-4.8 rilis?
Belum diumumkan; fokus saat ini adalah GLM-4.7

Reference Source: https://llm-stats.com/models/glm-4.7 https://docs.z.ai/guides/overview/concept-param https://www.siliconflow.com/models/glm-4-7 https://medium.com/@leucopsis/a-technical-analysis-of-glm-4-7-db7fcc54210a