GLM-4.7-Flash est le modèle de classe 30B de Z.ai qui équilibre performances et efficacité. Il est en outre optimisé pour le codage agentique, avec des capacités de codage, une planification de tâches sur le long terme et une collaboration avec les outils renforcées, et il atteint des performances de premier plan parmi les modèles open source de même taille sur plusieurs classements publics de benchmarks. Il prend en charge l'appel de fonctions (utilisation d'outils), la mise en cache des prompts et la recherche web. Fenêtre de contexte : 200K tokens, sortie : 128K. Cette variante est gratuite : les tokens en entrée comme en sortie sont facturés $0. Disponible via les protocoles OpenAI et Anthropic sur Ofox.
Tarifs
| Type | Prix |
|---|---|
| Tokens d'entrée | $0/M |
| Tokens de sortie | $0/M |
| Recherche web | $0.01/R |
Exemples de code
from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="https://api.ofox.ai/v1",api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",)response = client.chat.completions.create(model="z-ai/glm-4.7-flash:free",messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],)print(response.choices[0].message.content)
Benchmarks
Z.ai: GLM-4.7-Flash (Free) obtient 1368 dans la catégorie générale du classement texte LMArena (contrôle de style), se classant 162e sur 374 modèles sur la base de 11 720 votes de préférence humaine (mis à jour le 2026-07-12).
| Catégorie | Score Arena | IC à 95 % | Rang | Votes |
|---|---|---|---|---|
| Général | 1368 | 1362–1374 | 162e sur 374 | 11 720 |
| Prompts difficiles | 1387 | 1379–1394 | 159e sur 374 | 6 515 |
| Programmation | 1423 | 1412–1435 | 154e sur 369 | 2 686 |
| Mathématiques | 1366 | 1345–1387 | 162e sur 362 | 715 |
| Écriture créative | 1313 | 1299–1327 | 183e sur 372 | 1 809 |
| Suivi d'instructions | 1351 | 1341–1361 | 167e sur 374 | 3 171 |
| Chinois | 1434 | 1406–1461 | 120e sur 344 | 442 |
Source : LMArena · CC BY 4.0 · Mis à jour le 2026-07-12 · Méthodologie ↗ · Les rangs comparent les modèles au sein de chaque catégorie du classement texte LMArena (contrôle de style). Les scores proviennent d'évaluations de préférence humaine tierces, et non d'OFOX.