如何免费使用 GLM-4.7：完整指南

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如何免费使用 GLM-4.7：完整指南

GLM-4.7 是由知谱 AI (Z.ai) 推出的最新开源大语言模型，它在 AI 社区引起了巨大反响。拥有 3550 亿参数（活跃参数 320 亿）、超大 20 万上下文窗口，以及令人瞩目的编程能力（SWE-bench 取得 73.8%），已经成为一个强有力的专有模型替代方案，如 Claude Sonnet 4.5。最棒的是？你可以通过多个平台免费访问 GLM-4.7。本指南将带你了解所有合法且免费的 GLM-4.7 使用方式。

为什么值得尝试 GLM-4.7

GLM-4.7 代表了开源 AI 的重大进步：

卓越的编程表现： SWE-bench 得分 73.8%，LiveCodeBench 得分 84.9%
超大上下文窗口： 20 万 tokens，适合复杂长上下文任务
保留思考过程： 跨会话保持推理块，提升连续性
MIT 许可证： 完全开源，支持商业用途
多语言支持： 英文和中文均表现优异
工具使用能力： τ²-Bench 得分 87.4%，适合智能代理工作流
性价比高： 显著低于闭源方案的成本

方法一：OpenRouter 免费额度

可获得内容

OpenRouter 提供多种 AI 模型的统一 API，包括 GLM-4.7，配备实验性质的免费额度。

访问步骤：

访问 openrouter.ai
创建免费账户
进入“账户设置”，生成 API Key
查看模型页面确认 GLM-4.7 是否可用（标记为 zai/glm-4.7 或类似名称）
使用 OpenAI 兼容 SDK，配置 OpenRouter 的基础 URL

免费套餐特点（截至 2025 年 4 月）：

免费模型每天 50 次请求
每分钟最多 20 次请求
充值最低 10 美元后可扩展到每天 1000 次请求

API 示例代码：

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": "Write a Python function to sort an array"}],
  max_tokens=1000
)

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

专业建议：

在 OpenRouter 控制台监控使用量，确保不超限
GLM-4.7 在编程任务表现优异，优先用于相关应用
合并请求，减少 API 调用次数

方法二：Vercel AI Gateway

通过 Vercel 免费访问

Vercel 已将 GLM-4.7 集成到其 AI Gateway，方便开发者无缝访问。

配置步骤：

访问 vercel.com 并注册免费账户
创建新项目或使用现有项目
进入 AI Gateway 设置
添加 GLM-4.7 作为服务提供者（模型 ID：zai/glm-4.7）
使用 Vercel AI SDK 简化集成

Vercel AI SDK 示例：

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: 'Explain how Mixture-of-Experts architecture works',
});

console.log(result.text);

优势：

内置限流与缓存
方便与 Next.js 项目集成
免费套餐适合业余项目
流畅的部署流程

方法三：Hugging Face 推理 API

免费推理访问

Hugging Face 托管 GLM-4.7，支持免费推理 API 供试验。

入门步骤：

访问 huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
注册免费 Hugging Face 账户
（如需）接受模型用户协议
在设置中生成访问令牌
通过推理 API 端点调用

API 示例：

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": "Write a detailed explanation of machine learning concepts",
})

免费额度限制：

每小时大约 300 次请求
排队时间因负载浮动
适合试验和原型开发

方法四：使用 GGUF 本地部署

本地运行 GLM-4.7

为了完全隐私和无限使用，可利用 GGUF 格式运行量化版本 GLM-4.7。

准备条件：

拥有足够内存的电脑（推荐 32GB 及以上）
安装 Ollama 或 llama.cpp
从 Hugging Face 下载 GGUF 模型

使用 Ollama：

# 为 GLM-4.7 创建 Modelfile
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

# 创建模型
ollama create glm-4.7 -f Modelfile

# 运行模型
ollama run glm-4.7 "Write a Python script for data analysis"

使用 llama.cpp：

# 下载并编译 llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# 运行模型
./main -m GLM-4.7-GGUF/glm-4.7.Q4_K_M.gguf \
  -p "Explain quantum computing in simple terms" \
  -n 512 \
  -c 200000

优势：

完全隐私（数据不出机器）
无限使用，无速率限制或 API 费用
可自定义量化级别
支持离线运行

硬件需求：

最低：16GB 内存（使用 4 位量化）
推荐：32GB 以上内存，体验更流畅
GPU 加速可选，但推荐以提升推理速度

方法五：OpenCode AI 聊天

通过 OpenCode 对话式访问

OpenCode 提供简易的聊天界面，支持包括 GLM-4.7 在内的 AI 模型交互。

使用步骤：

访问 OpenCode 平台
新建对话
从模型下拉菜单选择 GLM-4.7（如可用）
开始与模型聊天

使用场景：

快速编码协助
帮助调试
代码解读
学习编程概念

优势：

无需 API Key
直观的聊天界面
适合非技术用户
方便试验

方法六：Z.ai 官方平台

直接从源头访问

Z.ai（GLM-4.7 创建者）提供直接访问其模型的平台服务。

开始使用：

访问 z.ai
创建免费账户
进入 GLM-4.7专区
通过 Web 界面或 API 使用模型
查看是否有免费套餐或促销活动

API 示例：

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": "Help me understand neural networks"}
  ]
}

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

免费套餐信息：

Z.ai 通常为新用户提供一定免费额度
请关注官网最新促销
免费套餐可能有限制日/月调用次数

方法七：Puter.js 集成

免费无服务器访问

Puter.js 提供“用户付费”模式，无需 API Key 或服务器搭建即可访问 AI 功能。

使用步骤：

在 HTML 文件中引入 Puter.js：

<script src="https://js.puter.com/v2/"></script>

通过其接口调用 GLM-4.7：

puter.ai.chat(
  "Write a function to implement binary search",
  { model: "z-ai/glm-4.7" }
).then(response => {
  console.log(response);
  puter.print(response, {code: true});
});

优势：

不需要 API Key
使用者自付费用
适合客户端应用
无需维护服务器基础设施

注意： 请查阅 Puter 官方文档确认最新支持模型及 GLM-4.7 的可用性。

最大化免费使用

智能使用策略

1. 优化请求：

根据任务选择合适模型大小
提供具体提示减少 token 消耗
将复杂任务拆分为更小聚焦的查询

2. 实现缓存：

缓存常见问答的响应
使用 TTL（存活时间）管理缓存
减少重复 API 调用达 60%

3. 批处理操作：

合并相关查询至单次请求
批量处理大量操作
降低 API 调用开销

4. 选择合适平台：

OpenRouter 适合 API 调用，免费额度优
Vercel AI Gateway 适合 Next.js 项目
Hugging Face 适合试验开发
本地部署适合隐私和无限使用

常见限制及应对

速率限制：

问题： 免费套餐请求次数有限
方案： 使用请求排队、多个平台或本地部署

上下文窗口限制：

问题： 部分平台免费版本限制上下文长度
方案： 优先使用支持 20 万上下文的平台或本地部署

排队时间：

问题： 推理 API 可能遇到排队延迟
方案： 选择非高峰时段使用，或本地部署绕开

性能基准

基准测试	GLM-4.7 分数	GPT-4o	Claude Sonnet 4.5
SWE-bench	73.8%	71.8%	72.0%
LiveCodeBench	84.9%	82.1%	83.5%
τ²-Bench	87.4%	85.2%	86.1%
Terminal Bench 2.0	41%	38%	39%

数据来源于多项基准测试汇总

GLM-4.7 最佳使用场景

1. 代码生成与调试：

编写生产级代码
复杂问题调试
代码重构
生成测试用例

2. 智能代理工作流：

配合 Claude Code、Cline 或 Roo Code
构建自动化辅助开发工具
打造 AI 驱动的编码流程

3. 多语言应用：

支持英语和中文
跨语言代码翻译
本地化任务处理

4. 长上下文推理：

分析大型代码库
审阅长篇文档
处理多文件项目

集成示例

与 Cursor (AI 代码编辑器)：

// 通过 OpenRouter 配置 Cursor 使用 GLM-4.7
// 设置 → 模型 → 添加自定义模型
Model ID: zai/glm-4.7
Base URL: https://openrouter.ai/api/v1
API Key: your_openrouter_key

与 VS Code (Continue 扩展)：

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