GLM-4.7 今すぐSiliconFlowで：高度なコーディング、推論＆ツール使用能力

2025/12/23

私たちは、Z.aiの最新のフラッグシップModelであるGLM-4.7が、Day 0サポート付きでSiliconFlowで利用可能になったことを嬉しく思います。先代のGLM-4.6と比較して、このリリースはコーディング、複雑な推論、ツールの利用において大きな進歩をもたらし、Claude Sonnet 4.5やGPT-5.1のような業界リーダーと競って、またはそれを超えるパフォーマンスを提供します。

現在、SiliconFlowは全てのGLMモデルシリーズをサポートしており、GLM-4.5、GLM-4.5-Air、GLM-4.5V、GLM-4.6、GLM-4.6V、そして今GLM-4.7が含まれています。

SiliconFlow Day 0サポートの内容：

競争力のある価格: GLM-4.7 $0.6/M tokens (Input) および $2.2/M tokens (Output)
205Kコンテキストウィンドウ: 複雑なコーディングタスク、深文書分析、拡張されたエージェンティックワークフローに対処します。
Anthropic & OpenAI互換API: Claude Code、Kilo Code、Cline、Roo Code、および他の主流エージェントワークフローにシームレスに統合し、複雑なタスクにおいて大幅な改善を実現します。

GLM-4.7の特長

GLM-4.7、あなたの新しいコーディングパートナーで、以下の機能を備えています：

コア・コーディングの卓越性

GLM-4.7は多言語エージェンティックコーディングとターミナルベースのタスクで新たな基準を設定します。先代と比較して改善が著しい：

73.8% (+5.8%) SWE-bench Verifiedで達成
66.7% (+12.9%) SWE-bench Multilingualで達成
41% (+16.5%) Terminal Bench 2.0で達成

Modelは現在、「行動前の思考」をサポートしており、Claude Code、Kilo Code、Cline、Roo Codeなどの主流エージェントフレームワークで、複雑なタスクにおいてより信頼性の高いパフォーマンスを実現します。

Vibe Coding

GLM-4.7はユーザーインターフェースの品質で大きな飛躍を遂げました。よりクリーンでモダンなウェブページを生成し、より正確なレイアウトとサイズのプレゼンテーションのスライドを生成します。プロトタイプ作成やプレゼンテーション作成の際に、ビジュアルOutputの品質が明らかに向上しました。

高度なツール利用

ツールの利用が大幅に向上しました。τ²-BenchやBrowseCompを使用したWebブラウジングタスクなどのマルチステップベンチマークで、GLM-4.7はClaude Sonnet 4.5やGPT-5.1 Highを上回り、複雑で現実のワークフローに対する優れた能力を示します。

複雑な推論能力

数学的および推論能力は大幅に向上し、GLM-4.7はGLM-4.6と比較してHLE (Humanity's Last Exam) ベンチマークで42.8% (+12.4%)を達成しました。さらに、Chat、クリエイティブライティング、役割演技シナリオなどの多くの他のシナリオでも大幅な改善が見られます。

コーディング、創造性、複雑な推論のいずれにおいても— GLM-4.7があなたのワークフローにもたらすものを今すぐ確認してください。

すぐに始めましょう

探索する: SiliconFlow PlaygroundでGLM-4.7を試す。
統合する: OpenAI/Anthropic対応APIを利用。完全なAPI仕様はSiliconFlow APIドキュメントで探してください。

import requests

url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "zai-org/GLM-4.7",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an assistant"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "What's the weather like in America?"
        }
    ],
    "stream": True,
    "max_tokens": 4096,
    "enable_thinking": True,
    "temperature": 1,
    "top_p": 0.95
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)