GLM 4.7 dans Claude Code :
Le Test Backend Qui Surprend !
Z.AI débarque sur Claude Code avec son modèle GLM 4.7. Peut-il vraiment rivaliser avec les modèles Anthropic pour le développement backend ? Verdict après un test grandeur nature.
Vous avez probablement entendu parler de GLM 4.7, le nouveau modèle de Z.AI qui fait beaucoup parler de lui dans la communauté des développeurs. Mais peut-il vraiment tenir la route face aux mastodontes comme Claude pour du développement backend sérieux ? C’est exactement ce que nous allons découvrir ensemble dans ce test complet.
L’idée est simple : utiliser GLM 4.7 directement dans Claude Code pour construire une vraie fonctionnalité, de A à Z, exactement comme on le ferait avec Claude. Pas de traitement de faveur, pas d’ajustements spéciaux. Un test équitable pour voir ce que ce modèle « économique » a vraiment dans le ventre.
🔧 Installation : Z.AI Simplifie les Choses
Première bonne surprise : Z.AI a récemment simplifié le processus d’installation. Fini les configurations compliquées, une simple commande suffit maintenant pour configurer GLM 4.7 dans Claude Code.
Configuration simplifiée
Z.AI met régulièrement à jour ses méthodes d’intégration. La nouvelle procédure permet de configurer le modèle en quelques secondes avec votre clé API. Le système détecte automatiquement la base URL de Z.AI et configure tout pour vous.
Pour vérifier que tout fonctionne correctement, la commande status dans Claude Code vous confirmera l’utilisation de la base URL Z.AI. Un détail important pour s’assurer qu’on utilise bien le bon modèle et non Claude par défaut.
🎯 Le Défi : Un Générateur d’Images à la Une
Pour ce test, le challenge était de créer une fonctionnalité complète pour Harbor SEO, un outil de blogging IA. L’objectif : développer un générateur d’images à la une (featured images) avec les spécifications suivantes :
Système de Templates
Création de templates personnalisables pour les images à la une avec gestion des logos.
Résolutions Variables
Possibilité pour l’utilisateur de définir la résolution souhaitée pour ses images.
Playground Dédié
Interface complète pour travailler et prévisualiser les images à la une.
Intégration Articles
Affichage des articles existants avec génération d’images en un clic.
C’est un projet qui touche à la fois au frontend et au backend, avec de la gestion d’état, des appels API, du scraping, et de la génération d’images. Pas vraiment un projet trivial pour tester les capacités réelles d’un modèle.
⏱️ Le Test en Action
Le prompt initial demandait au modèle de d’abord analyser l’ensemble du codebase existant (frontend et backend), puis de créer une nouvelle branche Git et d’implémenter la fonctionnalité complète.
GLM 4.7 génère automatiquement un sous-agent pour explorer et comprendre la structure existante du projet.
Le modèle commence à coder. Première erreur rencontrée, mais rapidement corrigée.
En ~30 minutes, une première version fonctionnelle est générée avec le système de templates.
Quelques problèmes de passage de données identifiés mais l’architecture globale fonctionne.
« Je ne m’attendais pas à ce qu’un modèle économique puisse même approcher ce niveau de résultat. C’est définitivement au niveau des anciens modèles Anthropic. »
📊 Les Résultats : Impressionnant mais Imparfait
Après environ 30 minutes de travail, GLM 4.7 a produit une implémentation fonctionnelle. Le système de templates marche, l’interface de prévisualisation est en place, et la génération d’images produit des résultats visuels.
Cependant, quelques problèmes subsistent : le passage des données entre les composants n’est pas toujours correct (notamment pour le logo et les templates), et certains éléments nécessitent des ajustements manuels. Rien de catastrophique, mais des choses qu’un modèle comme Claude aurait probablement mieux gérées du premier coup.
- Génération de sous-agents comme Claude
- Compréhension globale de l’architecture
- Implémentation rapide (~30 min)
- Utilisation correcte du bon modèle d’IA
- Prix imbattable
- Interface fonctionnelle générée
- Passage de props parfois défaillant
- Gestion du logo incomplète
- Transmission des templates à améliorer
- Nécessite des corrections manuelles
- Moins fiable que Claude sur les détails
Un score honorable pour un modèle économique. GLM 4.7 prouve qu’il peut gérer du développement backend réel, même si des ajustements restent nécessaires.
💡 Pour Qui Est Ce Modèle ?
GLM 4.7 s’adresse clairement aux développeurs qui veulent optimiser leurs coûts sans sacrifier totalement la qualité. Si vous faites beaucoup de coding assisté par IA, la facture peut vite grimper avec les modèles premium.
L’approche hybride recommandée
Utilisez GLM 4.7 pour le gros du travail de développement, puis passez sur Claude (environ 5$ de tokens) pour peaufiner et corriger les détails. Cette approche permet d’économiser significativement tout en maintenant un niveau de qualité professionnel.
Ce modèle se positionne clairement au niveau des anciens modèles Anthropic en termes de capacités et de nombre d’erreurs. C’est un bon compromis pour les projets où le budget est serré ou pour des tâches de développement plus routinières.
🎬 Conclusion
GLM 4.7 a dépassé les attentes. Pour un modèle aussi économique, réussir à produire une fonctionnalité backend/frontend complète en 30 minutes, même avec quelques bugs, c’est impressionnant.
Est-ce que ça remplace Claude pour les projets critiques ? Non. Est-ce que c’est une alternative viable pour réduire les coûts et accélérer le développement au quotidien ? Absolument.
La concurrence entre les modèles d’IA s’intensifie, et c’est une excellente nouvelle pour nous, développeurs. Z.AI montre qu’on peut proposer des outils performants à des prix compétitifs. À surveiller de près pour les prochaines versions.
📺 Regarder la Vidéo Complète
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