【GLM-4.7】コーディングと推論が進化したZ.aiの最新モデルを徹底解説！

2025年12月23日、Z.aiは最新の大規模言語モデル「GLM-4.7」を公開しました！

GLM-4.7は、コーディング能力と複雑な推論能力を大幅に強化したフラッグシップモデルで、公式でも「コーディング・推論・エージェント機能が大幅に向上した最新モデル」として紹介されています。

そこで本記事では、GLM-4.7の概要や性能、具体的な使い方、検証結果などを徹底的に解説します。

ぜひ、最後までご覧ください！

GLM-4.7の概要

GLM-4.7は、Z.aiが開発したオープンソースの言語モデルで、主にプログラミング支援や高度な会話用途を想定しています。

テキスト入力のみに対応し、最大20万トークンまでの長文コンテキストを保持して出力を生成可能です。

前バージョンのGLM-4.6からは、「プログラミング能力」と「マルチステップ推論」がより安定化されており、複数回の対話や長いドキュメント生成においても一貫性が向上しているとのことです。

GLM-4.7は、GLM Coding Planというサブスクリプションを通じて提供され、基本プランは月額3ドルから利用可能です。契約すると、対応IDE（Claude Code、Cline、OpenCode、Roo Codeなど）上で、自動的にGLM-4.7が使用できるようになります。

なお、GLM-4.6について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

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GLM-4.7の性能

GLM-4.7は、各種ベンチマークで従来モデルを上回る結果を出しています。

公式発表によると、数学・推論能力を測るHLE（Humanity’s Last Exam）では42.8%を達成し、GLM-4.6から約+12.4%の大幅向上となっています。

コーディングタスクでも、SWE-bench Verifiedで73.8%（+5.8%）、多言語版SWE-benchで66.7%（+12.9%）をマークし、ターミナル操作ベンチマークでも41.0%（+10.0%）と高スコアを記録しました。

さらに、ツール連携能力も強化されていて、複数ステップのWeb検索タスク（τ²-Bench）やブラウザ操作タスク（BrowseComp）でもそれぞれ87.4%（+12.2%）、67.5%（+10.0%）と優れた性能を誇っています。

また、競技プログラミングや数学のベンチマークでも実力を発揮しています。

たとえば、AIME 2025ではGLM-4.7が95.7%、GLM-4.6が93.9%、GPQAでは85.7%対81.0%というように、いずれも前モデルを上回る成績です。

これらの結果から、GLM-4.7は、コード生成・デバッグや複雑な推論タスクで高い精度を発揮することが証明されています。

GLM-4.7のライセンス

GLM-4.7は、MITライセンスで公開されており、商用利用や改変、再配布などが広く許諾されています。

MITライセンスは非常に寛容なオープンソースライセンスで、事実上ほとんどの利用行為が許可されます。

ただし、MITライセンス自体は、特許に関する権利許諾を明示していないため、特許技術を実装する際は別途検討が必要です。また、改変や再配布時には元の著作権表示を保持する義務があります。

GLM-4.7の料金

GLM-4.7は、GLM Coding Planというサブスク形式で提供されます。

プランは複数用意されていて、基本的なライトプランは月額3ドルから利用可能となっています。

サブスク加入後は、対応IDE（Claude CodeやClineなど）上で自動的にGLM-4.7が利用可能になり、5時間ごとに利用枠がリセットされる仕組みです。

支払い方法や使用量レポートなどの詳細は、Z.ai公式サイトのプラン詳細ページを参照してください。

GLM-4.7の使い方

GLM-4.7の使い方は主に、①Z.ai Chat、②コーディングツール、③API経由、の3通りがあります。

①Z.ai Chat

まずWebブラウザで、Z.ai Chat（chat.z.ai）にアクセスし、無料アカウントを作成します。

ログイン後、画面上部のモデル選択メニューから「GLM-4.7」を選択するだけで、すぐ利用可能になります。

以降は自然言語で質問を入力すると、通常のチャットと同様にGLM-4.7が応答します。日本語入力にも対応しており、手軽に最新AIモデルを試せるのが特徴です。

②コーディングツール

GLM Coding Plan（加入はこちらから）に加入すると、対応するコーディングツール（Claude Code、Cline、OpenCode、Roo Codeなど）でGLM-4.7を利用できます。

各ツールの設定画面からGLM-4.7を選択すると、コード自動生成や補完機能がGLM-4.7ベースに切り替わるようです。

ツールと組み合わせることで実務的な開発効率が飛躍的に向上するかと思います。

③API経由

APIでGLM-4.7を呼び出すことも可能です。

Z.aiの開発者ダッシュボードでAPIキーを取得し、チャット補完エンドポイント（https://api.z.ai/api/paas/v4/chat/completions）にHTTPリクエストを送ります。

リクエストボディには"model": "glm-4.7"を含め、"messages"フィールドにプロンプトを指定します。公式Python SDKも提供されており、以下のように簡単に呼び出せます。

from zai import ZaiClient
client = ZaiClient(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "商品について説明してください"}],
    thinking={"type": "enabled"},
    max_tokens=2048
)
print(response.choices[0].message.content)

必要に応じてストリーミング応答や複数ターン会話を設定でき、thinkingパラメータで「深い思考（Deep Thinking）モード」を有効化すると長い推論が必要なタスクでより慎重に回答します。

API利用については、Z.ai公式ドキュメントに詳細な例が掲載されているので、適宜参照しましょう。

GLM-4.7を使ってみた

それでは、実際にZ.ai ChatでGLM-4.7を試してみましょう。

Webサイト制作タスク

動物紹介サイト用のシンプルなウェブページを作成して

プロンプトを投げると、HTML/CSSコードを生成し、数十秒ほどで以下のページをプレビュー付きで表示してくれました。

デザイン性も高く、コーディング能力や推論能力に長けていることが分かりますね。

他にもスクリプトのデバッグやアルゴリズム実装、複雑なコーディングシーンでも活躍してくれると思いますので、気になる方は、ぜひ試してみてください。

まとめ

GLM-4.7は、Z.aiの最新フラッグシップLLMであり、コーディング支援や複雑推論に特化して性能を飛躍的に向上させました。

MITライセンスの下で自由に利用できるので、商用・研究問わず幅広いシーンで活用できると思います。

開発者コミュニティでも注目の新モデルとなっているので、公式ドキュメントや最新情報を参考にしながら活用を検討すると良いでしょう。

気になった方は、ぜひ一度試してみてください！

最後に

いかがだったでしょうか？

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