GLM-4.7
GLM · glm-4.7
成熟的 GLM 模型,适用于可靠的编码、推理和结构化智能体任务
成熟的 GLM 模型,适用于可靠的编码、推理和结构化智能体任务
中国大陆 / 全球 · 按适用条件分档计价
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| 不分档 | 0.7386 CNY/ 百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_max:200 | 0.4 CNY/ 百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_min:200 | 0.6 CNY/ 百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内,输入 32,000 Token 以上 | 0.8 CNY/ 百万 Token |
| 不分档 | 4.029 CNY/ 百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_max:200 | 2 CNY/ 百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_min:200 | 3 CNY/ 百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内,输入 32,000 Token 以上 | 4 CNY/ 百万 Token |
| 不分档 | 14.77 CNY/ 百万 Token |
|---|---|
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_max:200 | 8 CNY/ 百万 Token |
| 输入 32,000 Token 以内,output_tokens_min:200 | 14 CNY/ 百万 Token |
| 输入 200,000 Token 以内,输入 32,000 Token 以上 | 16 CNY/ 百万 Token |
| 不分档 | 0 CNY/ 百万 Token |
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中国大陆 / 全球 · 采集于 2026-10-02 · 查看价格来源
不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
按第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数,只跟当前在售的模型排名,每个模型按它最强的推理档位算:前 15% 为旗舰,15%–40% 为高端,40%–70% 为中端,其余为入门。只比能力,不看价格。它有 2 个推理档位的成绩,名次按最强的一档算;想看省钱的档位,看选模型页的性价比榜。
科学难题、数学和没见过的新题,看它想得清不清楚。
研究生水平的物理、化学、生物难题。拿它做研究、分析复杂问题时看这项。
普通人一眼能答对、模型却容易掉坑的常识题。看它日常对话靠不靠谱。
答得对不对、会不会编造,查资料和写正式内容时最要紧。
简短的事实问答,答错或编造都扣分。拿它查资料、写要求准确的内容时看这项。
自己动手写代码、改代码、跑通工程任务。标了「配工具」的成绩是模型加上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果会变,不算进上面的名次。
Artificial Analysis 用命令行工程任务和科学编程题测出的编程能力分。用它写代码时看这项。
让模型在命令行里独立完成装环境、改代码、跑测试等真实工程任务。用它写代码、做自动化时看这项。
厂商官方接口的实测中位数,看它回答快不快;不代表任何中转站线路的快慢。
厂商官方接口开始回答后,每秒能吐出多少 Token 的实测中位数。不代表中转站线路的快慢。
向厂商官方接口提问后,要等几秒才看到回答的第一个字(思考模型包括思考时间)的实测中位数。越短越好,不代表中转站线路。
这些评测停止更新、有成绩的模型太少或者和选购关系不大,成绩仅供参考,不影响上面的名次和用途筛选。
Epoch AI 把几十项前沿评测合成的一个能力指数,用来看模型整体有多强。
不再排行的原因:综合能力已改按 Artificial Analysis 智能指数排名(覆盖的在售模型多一倍);Epoch 综合指数留作第二来源参考。
还没有人点评。用过的话,写下第一条真实体验,帮后来的人少踩坑。