GLM 4.7 vs Sonnet 4.5: Novo modelo AI barato bate benchmarks de código?
GLM 4.7 chegou por apenas R$29 ao ano, prometendo superar outros gigantes em benchmarks e preço. Mas será que resolve os problemas da versão anterior? Vale para desenvolvedores? Veja a análise técnica, exemplos reais de código e por que isso pode mudar seu trabalho com IA. Dados honestos, sem hype!
Por que isso é importante
Modelos de inteligência artificial para código estão cada vez mais acessíveis, mas a promessa nem sempre bate com a prática. O GLM 4.7 custa menos de R$30 por ano e desafia líderes como Claude e Sonnet nos principais benchmarks. Saber se esse modelo entrega de verdade pode mudar como squads inteiros lidam com produtividade, custo e escolha de ferramentas de IA em 2025.
GLM 4.7: barato demais para ser verdade?
O plano de IA mais em conta do ano baixou para R$29 anuais, promete superar 73% dos resultados no SweBench e compete com Sonnet 4.5 e GPT-5 no topo dos rankings. Mas será só preço ou realmente entrega? A comunidade de devs reagiu forte – o laboratório abriu Q&A público e benchmarkou tudo para provar. Hora de ir além do marketing.
A evolução: o que mudou da versão 4.6 para a 4.7?
A versão anterior do GLM 4.6 tinha limites claros: lentidão, arquitetura preguiçosa e respostas imprecisas. Agora, a 4.7 aposta em pós-treinamento personalizado, foco explícito em geração de código robusto e benchmarks agressivos contra o topo do mercado. Segundo usuários e o próprio laboratório, o upgrade não foi só visual: a arquitetura de código ficou mais sólida e a geração, mais lógica.
⚠️Atenção
Ainda há relatos de lentidão em codegen, mesmo com o novo modelo. O desempenho melhorou em “pensamento responsável”, mas em projetos grandes pode demorar mais do que Claude ou Sonnet, afetando entregas rápidas.
Benchmarks: supera hype ou engana?
O destaque do GLM 4.7 está nos números duros. Em testes no SweBench, supera consistentemente boa parte dos concorrentes no plano básico. Em tarefas de geração de código, oferece até 120 prompts por US$3 contra 10 a 40 do código Claude, diferença absurda para quem precisa testar e iterar. E no plano anual, o custo cai ainda mais.
ℹ️Fique de olho
As taxas promocionais dobram depois do primeiro mês. Se for usar intensamente, considere logo os planos anuais, pois a diferença final é muito maior que parece à primeira vista.
Arquitetura de código: a surpresa do GLM
Um dos grandes pontos testados foi a capacidade real do modelo em montar projetos Next.js e UIs escaláveis – não só entender prompt, mas implementar código pronto para backend. O GLM 4.7 se destacou ao reunir mock data em um só arquivo, facilitando trocas futuras. Claude, mesmo com uma UI visualmente mais polida, repetiu imports em múltiplos componentes, complicando refatoração real.
⚠️Atenção
Apesar das melhorias em qualidade de código, o GLM 4.7 ainda falha ao ignorar algumas instruções de prompt ou criar estruturas redundantes. Dependência total do modelo autônomo ainda é arriscada.
Ferramentas extras: os servidores MCP
O novo plano introduziu ferramentas MCP externas, ativadas por API separada, ampliando possibilidades. Esses plugins focam em tarefas avançadas de código e revisão, aumentando o valor do plano. Para integrá-los, basta conexão via chave, facilitando para quem já usa fluxo com Cloud Code ou automação.
❌Alerta
Ferramentas MCP não são integradas nativamente. Se o deploy da sua stack depender dessa integração em produção, analise limites de uso e possíveis delays entre servidores diferentes.
Teste real: UI de streaming do zero
Pedimos ao modelo construir a home de uma plataforma tipo Netflix usando Next.js, Framer Motion e componentes ShadCN pré-instalados. O GLM entregou design bom, mas pecou com largura quebrada e uso exagerado de emojis. Sonnet trouxe interface sóbria e mais alinhada ao padrão web que conhecemos.
Qualidade de código e lógica
Na hora de analisar arquitetura e lógica, o GLM surpreendeu: concentrou mocks, manteve separação adequada e preparou melhor integração backend. Pode precisar de ajustes visuais, mas para times que vão crescer a base, a escolha facilita manutenção e crescimento.
⚠️Atenção
O modelo ainda toma decisões que fogem ao contexto do prompt, especialmente em fluxos mais livres. A recomendação é sempre revisar saída antes de integrar ou automatizar deploys.
Em que cenários vale a pena migrar?
Para desenvolvedores individuais ou squads com orçamento apertado, o novo plano do GLM 4.7 oferece custo-benefício inédito. Se o trabalho é focado em geração e revisão de código, pode gerar volume e explorar automações sem gastar como nos big players. Para projetos críticos ou uso 100% autônomo, alerta: é preciso revisão manual.
✅Dica
Para times que querem escalar testes, protótipos e MVPs, use GLM no core do desenvolvimento e valide as soluções visuais com Sonnet ou Claude depois. Assim, economiza sem abrir mão de qualidade.
Resumo dos pontos mais importantes
1. GLM 4.7 barateou drasticamente o acesso a IA de código e desafiou líderes em benchmarks técnicos. 2. Melhorias na arquitetura de código e pós-treinamento tornaram o modelo mais confiável para automação e integração backend. 3. Ferramentas MCP ampliam possibilidades, mas exigem integração extra e análise dos limites. 4. O problema de lentidão persiste em tarefas longas, mas o modelo agora demonstra mais lógica durante o processo. 5. Para squads ágeis e times de produto, a combinação de preço baixo e volume de prompts desbloqueia cenários inéditos de prototipação e revisão. 6. Não é recomendado para automação total; sempre revise antes da entrega.
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