Z.ai: GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash är en textgenereringsmodell från Z.ai, släppt av leverantören den 19 januari 2026. Z.ai beskriver den som en SOTA-modell i 30B-klassen som erbjuder ett nytt alternativ som balanserar prestanda och effektivitet, och noterar att den är ytterligare optimerad för agentiska kodningsanvändningsfall, med förstärkta kodningsförmågor och långsiktig uppgiftsplanering. Den tillhör textkategorin, så den är inriktad på språkuppgifter snarare än bild-, ljud- eller videarbete.

Modellen tar emot textinmatning och returnerar textutdata. Den har ett kontextfönster på 200 000 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma omfattande källfiler, dokumentationsuppsättningar eller långa konversationshistoriker i en enda förfrågan. Den maximala utmatningen är 117 964 tokens, så svar kan sträcka sig långt bortom ett kort svar när uppgiften kräver det. Eftersom leverantören lyfter fram agentisk kodning och långsiktig planering är modellen positionerad för arbete där den måste resonera över många steg snarare än att producera ett enda isolerat svar.

Dessa egenskaper antyder några praktiska användningsområden. Agentisk kodning är den tydligaste tillämpningen: läsa en kodbas, planera en sekvens av redigeringar och följa den planen genom en lång session. Långsiktig uppgiftsplanering följer av samma styrkor, till exempel att dela upp ett flerstegsjobb i ordnade steg och följa framstegen. Det stora kontextfönstret passar också för dokumentanalys, sammanfattning av långa indata och verktygsdrivna arbetsflöden där modellen anropar funktioner och införlivar deras resultat. Strukturerade utdata och resonemangskontroller gör den användbar i pipelines som behöver förutsägbara svarsformer snarare än fri prosa.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "z-ai/glm-4.7-flash". Eftersom gränssnittet följer OpenAI-formatet fungerar befintliga OpenAI-klientbibliotek och förfrågningsformer med en ändring av bas-URL och modell-id. Modellen stöder en bred uppsättning förfrågningsparametrar: temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, reasoning och include_reasoning. Den kombinationen täcker samplingskontroll, deterministiska körningar via seed, inspektion på tokennivå genom logprobs, samt arbetsflöden för verktyg eller strukturerade utdata.

En begränsning värd att notera är modalitet: in- och utdata är endast text, så uppgifter som involverar bilder eller ljud behöver en annan modell. Kontextfönstret på 200 000 tokens och utmatningstaket på 117 964 tokens är generösa men ändliga, så extremt stora indata behöver fortfarande delas upp eller hämtas. Om din arbetsbelastning inte involverar kodning, planering eller verktygsanvändning kan en enklare textmodell vara tillräcklig, men inom sitt angivna omfång är GLM 4.7 Flash byggd för exakt dessa agentiska och långkontextiga jobb.