Перейти к основному содержанию

Как бесплатно использовать GLM-4.7: Полное руководство

BlogsGLM-4.7AIFree TierОколо 6 мин

Как бесплатно использовать GLM-4.7: Полное руководство

GLM-4.7, новейшая открытая большая языковая модель от Zhipu AI (Z.ai), произвела фурор в AI-сообществе. С 355 миллиардами параметров (32 миллиарда активных), огромным контекстным окном в 200K токенов и впечатляющими возможностями кодирования — достигая 73,8% на SWE-bench — она позиционируется как мощная альтернатива проприетарным моделям, таким как Claude Sonnet 4.5. И самое лучшее? Вы можете получить доступ к GLM-4.7 бесплатно через несколько платформ. Это руководство проведет вас по всем легитимным способам использования GLM-4.7 без затрат.

Почему стоит попробовать GLM-4.7

GLM-4.7 представляет собой значительный прорыв в области открытого искусственного интеллекта:

  • Отличная производительность в кодинге: 73,8% на SWE-bench, 84,9% на LiveCodeBench
  • Огромное контекстное окно: 200K токенов для сложных задач с длинным контекстом
  • Сохранение мышления: удерживает логические блоки рассуждений между диалогами для лучшей связности
  • Лицензия MIT: полностью открытый исходный код для коммерческого использования
  • Многоязычная поддержка: отлично справляется как с английскими, так и с китайскими задачами
  • Возможности работы с инструментами: 87,4% на τ²-Bench для агентных рабочих процессов
  • Экономичность: значительно дешевле закрытых альтернатив

Метод 1: Бесплатные кредиты OpenRouter

Что вы получаете

OpenRouter предоставляет единый API для множества AI-моделей, включая GLM-4.7, с бесплатным тарифом для экспериментов.

Пошаговый доступ:

  1. Перейдите на openrouter.ai
  2. Зарегистрируйтесь бесплатно
  3. Перейдите в «Настройки аккаунта» и создайте API-ключ
  4. Проверьте страницу моделей на наличие GLM-4.7 (обозначен как zai/glm-4.7 или подобным образом)
  5. Используйте OpenAI-совместимый SDK с базовым URL OpenRouter

Особенности бесплатного тарифа (на апрель 2025 года):

  • 50 запросов в день на бесплатных вариантах моделей
  • Ограничение скорости: 20 запросов в минуту
  • Можно расширить до 1000 запросов в день при минимальном балансе $10

Пример использования API:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
  api_key="your_openrouter_api_key"
)

response = client.chat.completions.create(
  model="zai/glm-4.7",
  messages=[{"role": "user", "content": "Напишите функцию на Python для сортировки массива"}],
  max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

Полезные советы:

  • Отслеживайте использование через панель OpenRouter, чтобы не выходить за рамки бесплатного лимита
  • Используйте GLM-4.7 для задач кодирования, где она особенно сильна
  • Объединяйте запросы, чтобы минимизировать число API вызовов, если возможно

Метод 2: Vercel AI Gateway

Бесплатный доступ через Vercel

Vercel интегрировал GLM-4.7 в свой AI Gateway, предоставляя разработчикам удобный доступ.

Процесс настройки:

  1. Зарегистрируйтесь бесплатно на vercel.com
  2. Создайте новый проект или используйте существующий
  3. Перейдите в настройки AI Gateway
  4. Добавьте GLM-4.7 как провайдера (ID модели: zai/glm-4.7)
  5. Используйте Vercel AI SDK для простой интеграции

Пример с Vercel AI SDK:

import { generateText } from 'ai';
import { createOpenAI } from '@ai-sdk/openai';

const glm = createOpenAI({
  baseURL: 'https://openrouter.ai/api/v1',
  apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY,
});

const result = await generateText({
  model: glm('zai/glm-4.7'),
  prompt: 'Объясните, как работает архитектура Mixture-of-Experts',
});

console.log(result.text);

Преимущества:

  • Встроенное ограничение скорости и кэширование
  • Легкая интеграция с проектами на Next.js
  • Бесплатный тариф доступен для хобби-проектов
  • Упрощенный процесс развертывания

Метод 3: Hugging Face Inference API

Бесплатный доступ к инференсу

Hugging Face размещает GLM-4.7 с бесплатным API инференса для экспериментов.

Начало работы:

  1. Перейдите на huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
  2. Зарегистрируйтесь бесплатно на Hugging Face
  3. Примите соглашение пользователя модели (если требуется)
  4. Создайте токен доступа в настройках
  5. Используйте endpoint Inference API

Пример API:

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/zai-org/GLM-4.7"
headers = {"Authorization": "Bearer your_hf_token"}

def query(payload):
	response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
	return response.json()
	
output = query({
	"inputs": "Напишите подробное объяснение концепций машинного обучения",
})

Ограничения бесплатного тарифа:

  • Ограничение скорости примерно 300 запросов в час
  • Время ожидания в очереди может варьироваться в зависимости от нагрузки сервера
  • Лучшее использование — для экспериментов и прототипирования

Метод 4: Локальный запуск с GGUF

Запуск GLM-4.7 локально

Для полной приватности и неограниченного использования вы можете запускать квантованные версии GLM-4.7 локально в формате GGUF.

Требования:

  • Компьютер с достаточным объёмом оперативной памяти (рекомендуется 32ГБ+ для комфортной работы)
  • Установленные Ollama или llama.cpp
  • Скачайте модель GGUF с Hugging Face

Использование Ollama:

# Создайте Modelfile для GLM-4.7
echo "FROM ./GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf" > Modelfile
echo "PARAMETER temperature 0.7" >> Modelfile
echo "PARAMETER top_p 0.9" >> Modelfile
echo "PARAMETER num_ctx 200000" >> Modelfile

# Создайте модель
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# Запустите модель
ollama run glm-4.7 "Напишите скрипт на Python для анализа данных"

Использование llama.cpp:

# Скачайте и соберите llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# Запустите модель
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Объясните квантовые вычисления простыми словами" \
  -n 512 \
  -c 200000

Преимущества:

  • Полная приватность (данные никогда не покидают ваше устройство)
  • Отсутствие ограничений по скорости и затрат на API
  • Настраиваемые уровни квантования
  • Возможность работы в офлайн-режиме

Требования к железу:

  • Минимум: 16 ГБ ОЗУ для 4-битного квантования
  • Рекомендуется: 32 ГБ+ для более плавной работы
  • Ускорение на GPU опционально, но желательно для быстрой инференции

Метод 5: OpenCode AI Chat

Общение через OpenCode

OpenCode предоставляет удобный чат-интерфейс для взаимодействия с AI-моделями, включая GLM-4.7.

Шаги доступа:

  1. Перейдите на платформу OpenCode
  2. Начните новый диалог
  3. Выберите GLM-4.7 из списка моделей (если доступна)
  4. Начните общение с моделью

Сценарии использования:

  • Быстрая помощь в кодировании
  • Отладка кода
  • Объяснения кода
  • Изучение программирования

Преимущества:

  • Не требуется API-ключ
  • Интуитивно понятный чат-интерфейс
  • Идеально для пользователей без технических знаний
  • Отлично подходит для экспериментов

Метод 6: Официальная платформа Z.ai

Прямой доступ от разработчиков

Z.ai, создатель GLM-4.7, предлагает прямой доступ к своим моделям через собственную платформу.

Начало работы:

  1. Перейдите на z.ai
  2. Зарегистрируйтесь бесплатно
  3. Найдите раздел GLM-4.7
  4. Используйте модель через веб-интерфейс или API
  5. Проверьте наличие бесплатного тарифа или акций

Пример API:

import requests

API_URL = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions"
headers = {
  "Authorization": "Bearer your_zai_api_key",
  "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
  "model": "glm-4.7",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Помогите мне понять нейронные сети"}
  ]
}

response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Информация о бесплатном тарифе:

  • Z.ai обычно предоставляет бесплатные кредиты для новых пользователей
  • Следите за текущими акциями на их сайте
  • Бесплатный тариф может иметь дневные или месячные ограничения

Метод 7: Интеграция Puter.js

Бесплатный безсерверный доступ

Puter.js предлагает уникальную модель «пользователь платит за собственное использование», где можно использовать AI через их платформу без ключей API и настройки серверов.

Начало работы:

  1. Добавьте Puter.js в ваш HTML:
<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>
  1. Используйте GLM-4.7 через их интерфейс:
puter.ai.chat(
  "Напишите функцию для бинарного поиска",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

Преимущества:

  • Не нужны API-ключи
  • Пользователь оплачивает собственное использование
  • Идеально для клиентских приложений
  • Не требуется серверная инфраструктура

Примечание: Ознакомьтесь с документацией Puter для получения актуальной информации о поддерживаемых моделях и доступности GLM-4.7.

Максимизация бесплатного использования

Стратегии умного использования

1. Оптимизируйте запросы:

  • Используйте подходящий размер модели для задачи
  • Формулируйте промты максимально конкретно, чтобы снизить количество токенов
  • Делите сложные задачи на более мелкие целенаправленные запросы

2. Внедрите кэширование:

  • Кэшируйте ответы на часто задаваемые вопросы
  • Используйте TTL (время жизни) для обновления кеша
  • Снижайте повторные вызовы API до 60%

3. Пакетная обработка:

  • Объединяйте несколько связанных запросов в один
  • Используйте пакетную обработку при массовых операциях
  • Минимизируйте накладные расходы API

4. Выбирайте подходящую платформу:

  • OpenRouter для API с хорошим бесплатным тарифом
  • Vercel AI Gateway для проектов на Next.js
  • Hugging Face для экспериментов
  • Локальный запуск для приватности и неограниченного использования

Типичные ограничения и решения

Ограничения скорости:

  • Проблема: ограничение количества запросов в минуту/день на бесплатных тарифах
  • Решение: реализуйте очередь запросов, используйте несколько платформ или запускайте локально

Контекстное окно:

  • Проблема: у некоторых платформ есть ограничения по размеру контекста в бесплатных тарифах
  • Решение: используйте полный 200K контекст GLM-4.7 на поддерживаемых платформах или локально

Время ожидания в очереди:

  • Проблема: бесплатные API инференса могут иметь задержки
  • Решение: используйте в непиковое время или переключайтесь на локальный запуск

Результаты тестирования производительности

ТестРезультат GLM-4.7GPT-4oClaude Sonnet 4.5
SWE-bench73.8%71.8%72.0%
LiveCodeBench84.9%82.1%83.5%
τ²-Bench87.4%85.2%86.1%
Terminal Bench 2.041%38%39%

Данные собраны из нескольких тестов производительности

Лучшие сценарии использования GLM-4.7

1. Генерация и отладка кода:

  • Написание кода промышленного качества
  • Отладка сложных проблем
  • Рефакторинг существующего кода
  • Генерация тестовых случаев

2. Агентные рабочие процессы:

  • Работа с Claude Code, Cline или Roo Code
  • Создание автоматизированных ассистентов для кодирования
  • Разработка инструментов разработки на базе AI

3. Многоязычные приложения:

  • Поддержка английского и китайского языков
  • Перевод кода между языками
  • Локализация

4. Длинные рассуждения в контексте:

  • Анализ больших кодовых баз
  • Обзор объемной документации
  • Обработка многомодульных проектов

Примеры интеграций

С Cursor (AI-редактор кода):

// Настройка Cursor для использования GLM-4.7 через OpenRouter
// Настройки → Модели → Добавить пользовательскую модель
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

С VS Code (расширение Continue):

// .vscode/settings.json
{
  "continue.model": "zai/glm-4.7",
  "continue.apiBaseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
  "continue.apiKey": "your_openrouter_key"
}

Безопасность и лучшие практики

Безопасность API ключей

  • Никогда не сохраняйте ключи API в системе контроля версий
  • Используйте переменные окружения для хранения ключей
  • Регулярно меняйте ключи
  • Следите за использованием для предотвращения несанкционированного доступа

Ответственное использование

  • Соблюдайте условия пользования платформ
  • Не злоупотребляйте бесплатными тарифами в коммерческих целях
  • Рассмотрите возможность перехода на платные планы для продакшена
  • Упоминайте модель в своих проектах

Конфиденциальность данных

  • Изучайте политику хранения данных на облачных платформах
  • Для чувствительных данных используйте локальный запуск
  • Ознакомьтесь с политиками конфиденциальности платформ
  • При необходимости реализуйте очистку данных

Когда стоит задуматься о платных планах

Признаки необходимости платного доступа:

  • Частое достижение лимитов бесплатного тарифа
  • Требуется гарантированная доступность для продакшена
  • Нужна высокая скорость отклика
  • Создаете коммерческие приложения
  • Требуются продвинутые функции, такие как дообучение

Варианты обновления:

  • OpenRouter: оплата по факту с конкурентными ценами
  • Z.ai Coding Plan: $3/месяц для уровня кода Claude
  • Vercel Pro: расширенные возможности AI Gateway
  • Самостоятельный хостинг: развертывание на собственной инфраструктуре

Рекомендация по хостингу:
Для продакшен-развертываний с масштабируемостью рассмотрите AI-оптимизированные облачные решения LightNode с выделенными GPU и бесшовным масштабированием для хостинга GLM-4.7.

Устранение распространённых проблем

Ошибка «Модель недоступна»:

  • Попробуйте использовать в непиковое время
  • Убедитесь, что модель поддерживается на выбранной платформе
  • Переключитесь на альтернативную платформу
  • Проверьте корректность ID модели

Превышение лимита запросов:

  • Дождитесь сброса лимита
  • Реализуйте очередь запросов
  • Используйте несколько ключей API (если разрешено)
  • Рассмотрите локальный запуск для высоких нагрузок

Проблемы с памятью при локальном запуске:

  • Используйте более агрессивное квантование (например, Q4_K_M вместо Q8_0)
  • Уменьшите размер контекстного окна
  • Закройте другие приложения для освобождения RAM
  • Подумайте об использовании GPU-ускорения

Медленная инференция при локальном запуске:

  • Включите GPU-ускорение, если доступно
  • Используйте более низкий уровень квантования
  • Снизьте максимальное количество токенов
  • Используйте более мощное оборудование

Заключение

GLM-4.7 предлагает выдающиеся возможности для кодирования, рассуждения и агентных задач — с доступом через множество бесплатных тарифов и открытых вариантов развертывания. Будь вы разработчиком в поисках альтернативы Claude, исследователем, экспериментирующим с современными моделями, или энтузиастом в мире AI — найдется бесплатный способ, который подойдет именно вам.

Рекомендации для быстрого старта:

  • Новички: начните с OpenRouter или Hugging Face Inference API
  • Разработчики: используйте Vercel AI Gateway для плавной интеграции
  • Пользователи, ценящие приватность: развертывайте локально с помощью GGUF
  • Экспериментаторы: попробуйте несколько платформ, чтобы найти любимую
  • Продакшен-пользователи: обновляйтесь до платных тарифов или используйте LightNode для самостоятельного хостинга

Помните: хотя бесплатный доступ щедр, поддерживайте платформы и открытое ПО, которые считаете полезными, покупая платные планы, внося вклад в сообщества или упоминая GLM-4.7 в своих проектах.

GLM-4.7 символизирует демократизацию мощных AI-возможностей. Используя эти методы бесплатного доступа, вы можете создавать, экспериментировать и инновационно развиваться без финансовых барьеров. Будущее AI открыто, и GLM-4.7 ведет этот процесс.

Готовы развернуть GLM-4.7 в масштабе?
Ознакомьтесь с GPU-оптимизированными облачными решениями LightNode для хостинга AI-приложений с выделенными ресурсами и корпоративной производительностью.

Сэкономьте на дешевом VPS-хостинге。