Zurück zum Blog
KI-Modelle

GLM 4.7 von Zhipu AI: Das Coding-Modell einfach erklärt

13. Januar 2026
9 Min. Lesezeit

1. Was ist GLM 4.7 in einfachen Worten?

GLM 4.7 ist ein grosses Sprachmodell von Zhipu AI – vergleichbar mit ChatGPT, aber mit einem klaren Fokus:

  • sehr stark im Programmieren (Coding),
  • gut im Schritt-für-Schritt-Denken (Reasoning),
  • als Open-Weight-Modell verfügbar (kann lokal laufen),
  • zusätzlich per günstiger Cloud-API nutzbar.

Der Name bedeutet:

  • GLM = General Language Model (allgemeines Sprachmodell),
  • 4.7 = eine spätere Version der vierten Generation mit klaren Verbesserungen beim Coding.

Sie müssen die Technik dahinter nicht verstehen. Wichtig ist: GLM 4.7 kann Text und Code lesen, Code schreiben und komplexe Aufgaben logisch aufdröseln.

---

2. Worin ist GLM 4.7 besonders gut?

2.1 Coding und Softwareentwicklung

GLM 4.7 ist vor allem als Coding-Modell bekannt. Es kann:

  • Code in vielen Sprachen schreiben (z.B. Python, JavaScript, Java, C#, Go),
  • mehrere Dateien und Module gleichzeitig berücksichtigen,
  • bestehenden Code verbessern (refaktorieren, vereinfachen),
  • Tests erzeugen, z.B. Unit-Tests,
  • Fehler erklären und Lösungsvorschläge machen.

Für Sie heisst das: Entwicklerinnen und Entwickler erledigen Standardaufgaben schneller und haben mehr Zeit für fachlich wichtige Entscheidungen.

2.2 Schritt-für-Schritt-Denken (Reasoning)

GLM 4.7 ist darauf optimiert, mehrere Denk-Schritte hintereinander stabil durchzuführen.

Typische Aufgaben:

  • längere Berechnungen und Ableitungen,
  • planen, welche Schritte in welcher Reihenfolge nötig sind,
  • Varianten vergleichen und begründen, warum eine Lösung besser ist.

Das Modell „denkt“ intern in mehreren Schritten und fasst das Ergebnis zu einer Antwort zusammen.

2.3 Grosser Kontext – viel Input auf einmal

GLM 4.7 kann lange Eingaben verarbeiten. Praktisch bedeutet das:

  • ganze Dateien oder sogar kleine Projekte können am Stück analysiert werden,
  • das Modell verliert den Überblick weniger schnell als kleinere Modelle.

Das hilft z.B. bei:

  • der Analyse eines Code-Repository,
  • dem Verständnis umfangreicher Dokumentationen,
  • dem Vergleich mehrerer Entwürfe.

2.4 Offene Gewichte + Cloud-API

GLM 4.7 gibt es in zwei grundlegenden Nutzungsformen:

1.Cloud-API (z.B. über Z.ai oder OpenRouter)

- schnelle Anbindung,

- Bezahlung pro Nutzung (Token),

- kein eigener Server nötig.

2.Open Weights / Self-Hosting

- Modellgewichte können heruntergeladen und auf eigener Hardware betrieben werden,

- volle Datenkontrolle,

- sinnvoll für sensible oder interne Daten.

---

3. Typische Einsatzszenarien

3.1 Für einzelne Entwickler oder Hobby-Projekte

  • Code-Vorschläge direkt im Editor (z.B. VS Code-Integration),
  • kleine Tools oder Skripte schneller schreiben,
  • neue Programmiersprachen lernen mit Beispielen und Erklärungen,
  • bestehende Projekte aufräumen: „Mache diesen Code kürzer und verständlicher.“

3.2 Für Teams und Unternehmen

  • Code-Review-Unterstützung: erste Prüfung durch GLM 4.7, danach Review durch Menschen,
  • Dokumentation: technische Texte aus bestehendem Code generieren,
  • Wissens-Assistent: Fragen zu internem Code beantworten,
  • Prototyping: Funktionsmuster schneller entwickeln und testen.

3.3 Für Bildung und Training

  • Programmierunterricht mit interaktivem Assistenten,
  • Aufgaben erzeugen, Lösungen erklären lassen,
  • typische Fehler verständlich aufbereiten.

---

4. Grenzen und Vorsichtspunkte

4.1 Es macht Fehler – wie jedes LLM

GLM 4.7 kann trotz guter Qualität danebenliegen:

  • erfundene Funktionen oder falsche API-Aufrufe,
  • Code, der logisch wirkt, aber im Detail nicht läuft,
  • falsche Annahmen über Ihr System oder Ihre Umgebung.

Deshalb ist wichtig:

  • immer testen: Code kompilieren, ausführen, Tests laufen lassen,
  • bei sicherheitskritischen Themen (Security, Finanzen, Medizin) besonders vorsichtig sein.

4.2 Sprache: sehr stark in Englisch und Chinesisch

GLM 4.7 ist optimiert für:

  • Englisch,
  • Chinesisch.

Deutsch funktioniert, ist aber nicht der Hauptfokus. Für saubere deutsche Business-Texte oder rechtliche Dokumente sollte immer ein Mensch den finalen Text prüfen.

4.3 Recht, Datenschutz und Standortfragen

Da Zhipu AI ein chinesischer Anbieter ist, müssen Organisationen prüfen:

  • Wo laufen die Server des gewählten API-Anbieters (z.B. EU, USA, Asien)?
  • Passen Datenflüsse und Verträge zur eigenen Compliance (z.B. DSGVO)?
  • Ist ein Betrieb im eigenen Rechenzentrum mit offenen Gewichten sinnvoller?

---

5. Wie Sie GLM 4.7 schnell ausprobieren

5.1 Im Browser

1.Einen Anbieter wählen, der GLM 4.7 im Web-Interface anbietet.
2.Erste einfache Prompts testen, z.B.:

- „Erkläre diesen Python-Code in einfachen Worten.“

- „Schreibe eine Funktion, die eine Liste von Zahlen sortiert und Duplikate entfernt.“

3.Antworten kritisch prüfen und bei Bedarf nachhaken: „Zeige mir Schritt für Schritt, wie du auf die Lösung kommst.“

5.2 Per API

1.API-Zugang bei Z.ai oder einem Proxy wie OpenRouter einrichten.
2.Einen API-Key in einer Testanwendung (z.B. kleines Script oder interner Bot) hinterlegen.
3.Klein anfangen: erst Chat, dann Coding-Hilfen, dann komplexere Aufgaben.

5.3 Lokal betreiben

1.Modellgewichte von einer Plattform wie Hugging Face laden.
2.Ein Laufzeitsystem (z.B. vLLM, LM Studio oder ähnliches) installieren.
3.Prüfen, ob genügend GPU-Speicher vorhanden ist.

Diese Variante lohnt sich, wenn Sie sensible Daten haben oder langfristig API-Kosten sparen wollen.

---

6. Für wen lohnt sich GLM 4.7 besonders?

Gut geeignet für:

  • Personen und Teams, die viel Code schreiben oder warten,
  • Unternehmen, die ein leistungsfähiges, aber günstiges Coding-Modell suchen,
  • Organisationen, die offene Gewichte und Self-Hosting schätzen.

Weniger geeignet, wenn:

  • fast nur nicht-technische Textaufgaben in Sprachen wie Deutsch im Fokus stehen,
  • sehr strenge Compliance-Vorgaben nur bestimmte Cloud-Regionen zulassen und Self-Hosting keine Option ist,
  • keinerlei technisches Know-how vorhanden ist und auch nicht eingekauft werden soll.

---

7. Fazit: Ein starkes Modell für Code und komplexes Denken

GLM 4.7 ist ein ernstzunehmendes KI-Modell mit klaren Stärken:

  • sehr gut für Coding und strukturiertes, mehrstufiges Denken,
  • grosse Kontexte, offene Gewichte und günstige API-Konditionen,
  • flexibel einsetzbar – von Hobby-Projekten bis zu professionellen Teams.

Wer bereit ist, Ergebnisse zu prüfen und die rechtlichen Rahmenbedingungen sauber zu klären, bekommt mit GLM 4.7 einen starken Baustein für die eigene KI-Landschaft.