GLM 4.7 é INSANO Para Desenvolvimento de Software...

하이라이트

• GLM 4.7 foi lançado pela ZAI com preço extremamente competitivo de $29 por ano, atingindo 73% no SWE bench, comparável ao Sonnet 4.5

• Melhorias principais vieram através de pós-treinamento, não mudança de arquitetura, com otimização específica para Claude Code

• GLM 4.7 agora demonstra pensamento explícito dentro do Claude Code, resolvendo um problema crítico que o 4.6 tinha

• Planos de preço oferecem muito mais prompts que Claude: $3 oferece 120 prompts no GLM Code versus 10-40 no plano de entrada do Claude

• Em testes práticos, GLM 4.7 implementou arquitetura de código superior ao Sonnet 4.5 apesar de design UI ligeiramente inferior

• O modelo ainda apresenta limitações de autonomia e velocidade na geração de código, não sendo adequado para desenvolvimento completamente autônomo

• Recomendação final é aproveitar o plano de $29 anuais como complemento, especialmente para desenvolvedores que já usam Claude

타임라인

1. 00:00 - 01:00

   Apresentação do GLM 4.7 e Contexto de Lançamento

   O vídeo abre com a apresentação do novo modelo GLM 4.7 da ZAI, lançado por apenas $29 por ano, alegando atingir 73% de desempenho no SWE bench, equiparável ao Sonnet 4.5 da Anthropic. O timing do lançamento não é aleatório, pois a ZAI está em processo de abertura de capital e buscando penetração no mercado ocidental, inclusive realizando Q&A ao vivo no Reddit, algo nunca feito por laboratórios de IA chineses. O vídeo faz parte da série 'Debunked' do canal AI Labs, que tira a tagarelice de marketing e testa ferramentas de IA com resultados honestos. Há questões legítimas sobre se o modelo 4.7 realmente corrigiu os problemas reais do 4.6 anterior.

2. 01:00 - 02:00

   Melhorias Técnicas e Recursos do GLM 4.7

   O novo modelo foi principalmente melhorado através de pós-treinamento, sem mudanças na arquitetura base, e está altamente otimizado para Claude Code como framework prioritário da ZAI. GLM 4.7 está superando muitos modelos de ponta, incluindo GPT-5, especialmente em benchmarks de codificação. O time adicionou novas ferramentas MCP (Model Context Protocol) que funcionam como servidores separados, requerendo apenas uma chave de API para operação. Os limites de uso são praticamente os mesmos do 4.6, mas apresentam uma diferença gigante em relação aos planos da Claude: no plano de entrada, recebe-se 10-40 prompts no Claude Code contra 120 prompts por apenas $3 no GLM Code, uma vantagem que aumenta significativamente nos planos superiores.

3. 02:00 - 03:00

   Comparação de Preços e Limites de Uso

   A análise de preços revela diferenças substanciais nos limites de prompts entre os serviços. O plano anual de Claude de $200 oferece até 800 prompts em uma janela de 5 horas, enquanto o GLM oferece 2.400 prompts pelo mesmo período por apenas $30. Todas essas taxas têm desconto no primeiro mês e depois dobram, mas o plano anual oferece muito mais acessibilidade. O benchmarks também incluem o teste 'Última Exame da Humanidade' (Humanity's Last Exam), um benchmark não saturado onde a maioria dos modelos novos pontua baixo porque é genuinamente difícil. Essa desproporção de custo versus capacidade coloca o GLM 4.7 como uma opção extremamente competitiva para desenvolvimento com IA.

4. 03:00 - 04:00

   Testes Práticos de Interface de Usuário e Design

   O testador usou um prompt focado em lógica de design para ambos os modelos criarem uma plataforma de revisão de código alimentada por IA. O Sonnet 4.5 criou uma interface mais polida sem emojis, seguindo melhor os padrões de design. O GLM 4.7 criou um design sólido mas cometeu erros de dimensionamento que quebraram artefatos, e usou emojis desnecessários na interface. Os modelos foram testados com um projeto Next.js pré-configurado com Framer Motion e componentes ShadCN, solicitando a construção de uma página principal para uma plataforma de streaming estilo Netflix. Apesar do design UI superior do Claude, o teste revelaria que a qualidade da arquitetura de código seria um fator surpresa nos resultados.

5. 04:00 - 05:00

   Problemas Identificados e Melhorias do GLM 4.7

   Um problema crítico do GLM 4.6 era a velocidade extremamente lenta na geração de código, que na experiência do testador não foi resolvido no 4.7, ainda sendo muito lento. Porém, houve uma mudança importante: enquanto o 4.6 não pensava dentro do Claude Code, o 4.7 agora demonstra pensamento explícito e audível durante a geração, uma correção significativa. O modelo também apresenta limitações de autonomia, ignorando instruções claras de contexto e optando por criar seu próprio aplicativo Next.js em vez de implementar o existente. Apesar dessas peculiaridades, a qualidade final do código gerado foi melhor que o esperado, com GLM 4.7 implementando uma arquitetura superior ao colocar dados simulados em um arquivo centralizado, facilitando futuras migrações para dados reais do backend.

6. 05:00 - 06:04

   Análise Comparativa de Qualidade de Código e Recomendações

   Enquanto o Claude criou uma UI visualmente superior, a investigação do código revelou que GLM 4.7 implementou arquitetura melhor, com importações centralizadas que facilitarão manutenção futura versus a abordagem do Claude com importações distribuídas em cada componente. Em termos de arquitetura básica e qualidade de código, GLM surpreendeu positivamente, representando um salto gigantesco comparado aos problemas do 4.6. Dados os resultados dos testes, o vídeo recomenda que todos obtenham o plano de $29 por ano, especialmente considerando quem já tem planos Claude de $20. Porém, a recomendação final é clara: GLM 4.7 não é adequado para codificação completamente autônoma, tendo ainda peculiaridades que desaconselham depender unicamente dele, funcionando melhor como ferramenta complementar que pode ser corrigida e melhorada posteriormente.