sayzardZ.ai (@Zai_org)
GLM-5-Turbo를 대상으로 한 GLM 코딩 플랜의 사용 한도가 3배로 상향되었다. 비혼잡 시간대(매일 2–6 AM ET 제외)에는 GLM-4.7과 동등한 고용량 처리 용량을 제공하며, 해당 프로모션은 4월 30일에 종료된다는 공지.
1PercentBetterToday (@1PercentBetterT)
GLM Pro 주간 쿼터가 리셋된 지 얼마 안 되어 이미 14%를 사용했고, GLM-4.7로 전환했음에도 토큰 소진이 빠르다고 보고했습니다(피크 때 3배, 비피크 때 2배). 작성자는 @Zai_org에 환불 및 쿼터 관련 문의를 제기했습니다.
1PercentBetterToday (@1PercentBetterT) on X
GLM Pro weekly quota just reset yesterday. Already at 14% usage zzz. - I switched to GLM-4.7 on Pro plan specifically to reduce token burn. Still burning through quota: - 3x consumption at peak - 2x consumption off-peak How do I get a refund? @Zai_org This math doesn't
AGI-Eval (@AGI_Evals)
수학 추론 벤치마크 AMO-Bench의 새 리더보드가 공개됨. GLM 4.7이 62.4% 정확도로 오픈소스 SOTA 기록을 달성했고, Qwen3-Max-Thinking이 65.1%로 1위를 차지하며 Gemini 3 Pro(63.1%)를 능가함. 오픈소스 모델들의 빠른 추론 성능 향상이 주목받음.
AGI-Eval (@AGI_Evals) on X
AMO-Bench (top math reasoning benchmark) updated leaderboard. It is worth noting that GLM 4.7 set a new open source SOTA with 62.4% accuracy and top token efficiency @Zai_org. Qwen3-Max-Thinking took the number one spot with 65.1% accuracy, beating Gemini 3 Pro (63.1%). The
AISatoshi (@AiXsatoshi)
GLM-4.7-Flash가 성능 면에서 만족스럽고 작업을 빠르게 처리해 준다는 긍정적 평가를 공유하며, 곧 출시될 것으로 기대되는 Qwen3.5에도 기대감을 표하고 있습니다.
DeepInfra (@DeepInfra)
DeepInfra가 GLM-4.7-Flash 벤치에서 @ArtificialAnlys를 제치고 처리량·지연·가격 면에서 우수한 성능을 주장했습니다. 보고된 수치: 105.7 tok/s, 0.24s TTFT, $0.14/1M. 발표자는 더 나은 커널이 동일 예산으로 더 높은 처리량을 준다고 강조해 AI 추론 인프라 최적화와 비용 효율성 관련 중요한 업데이트로 볼 수 있습니다.
Z.ai (@Zai_org)
GLM-4.5-Flash가 출시 14일 만에 Hugging Face에서 1백만 회 이상의 다운로드를 기록했습니다. 오픈소스 모델의 빠른 확산과 글로벌 개발자 커뮤니티의 활발한 채택을 보여주는 지표로 해석됩니다.
Cerebras (@cerebras)
GLM 4.7은 강력한 오픈소스 코딩 모델 중 하나이지만 많은 개발자가 올바르게 프롬프트하지 못한다는 지적과 함께, 모델 활용을 극대화하기 위한 10가지 규칙을 제시합니다. 예시로 지시를 앞부분에 배치(강한 최신성 편향)하고, 'must' 같은 확고한 표현을 사용하는 방법 등을 권장하고 있습니다.
Cerebras (@cerebras) on X
GLM 4.7 is one of the strongest open-source coding models available—but most developers aren't prompting it correctly. We put together 10 rules to help you get the most out of it: - Front-load instructions (it has a strong recency bias) - Use firm language: "must" and
Unsloth AI (@UnslothAI)
Claude Code를 이용해 인간 개입 없이 LLM을 학습시키는 데 성공했다고 보고하며, Claude Code와 OpenAI Codex를 활용한 로컬 LLM 설정 및 자동 학습 가이드를 공개했습니다. GLM-4.7-Flash를 서버에 연결해 에이전트형 코딩을 로컬에서 시작하라는 안내와 unsloth.ai의 가이드 링크를 포함합니다.
https://x.com/UnslothAI/status/2016901669792210970
#claudecode #openaicodex #glm4.7flash #llm #agentic
Unsloth AI (@UnslothAI) on X
We successfully trained an LLM without human intervention using Claude Code. We made a guide on how to do this with local LLMs via Claude Code and OpenAI Codex. Connect GLM-4.7-Flash to your server and start agentic coding locally! Guide: https://t.co/NXNX35i50r
Zixuan Li (@ZixuanLi_)
GLM-4.7이 출시된 지 38일밖에 되지 않았지만 AI 업계의 상황이 급변해 수년이 지난 것처럼 느껴진다는 소감입니다. 작성자는 매일이 흥분과 불안의 소용돌이라며 빠르게 변하는 모델 출시·생태계의 변동성을 언급하고 있습니다.
Bindu Reddy (@bindureddy)
미국에서 오픈소스 모델 'Trinity Large'을 공개했다는 소식. 게시자는 이를 GLM 4.5와 비교하며 리더보드에 곧 올릴 예정이라고 밝히고, 미국의 본격 참여를 환영하는 취지의 내용.
Bindu Reddy (@bindureddy) on X
When It Rains, It Pours... The US FINALLY dropped an open-source model called Trinity Large We will have it up on the leaderboard shortly. They say they are comparable to GLM 4.5 Maybe we should just celebrate the mere fact that the US has entered the arena. 🤷♀️