Was passiert ist: GLM-4.7-Flash-Coder

GLM-4.7-Flash-Coder, a 30B mixture-of-experts model, improved agentic coding performance from 33.15% to 41.65% on SWE-rebench-V2 with 14% lower inference cost.

Warum es zählt: GLM-4.7-Flash-Coder

Engineers building code-generation agents or evaluating smaller models against larger competitors should assess this model's cost-performance tradeoff for their specific workloads.

Achtung: GLM-4.7-Flash-Coder

The model was trained on successful trajectories from a teacher model using rejection sampling; performance on novel or out-of-distribution tasks remains unclear.

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GLM-4.7-Flash-Coder

White Circle · Veröffentlicht am 21. September 2026 · 3 Min. Lesezeit

In 30 Sekunden

Was passiert ist: GLM-4.7-Flash-Coder, a 30B mixture-of-experts model, improved agentic coding performance from 33.15% to 41.65% on SWE-rebench-V2 with 14% lower inference cost.
Warum es zählt: Engineers building code-generation agents or evaluating smaller models against larger competitors should assess this model's cost-performance tradeoff for their specific workloads.
Achtung: The model was trained on successful trajectories from a teacher model using rejection sampling; performance on novel or out-of-distribution tasks remains unclear.

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