GLM-4.7, най-новият голям езиков модел с отворен код от Zhipu AI, беше официално пуснат, носейки значителни надстройки в кодирането, разсъжденията и агентното изпълнение. Изданието укрепва позицията на GLM като един от най-способните модели с отворен код за разработка на софтуер в реалния свят и работни процеси, управлявани от инструменти.

По-силни възможности за кодиране и агент

GLM-4.7 въвежда значими подобрения в производителността на програмирането, особено в многоезичното кодиране и работните потоци на агенти, базирани на терминали. Сега моделът поддържа надежден механизъм „помисли преди да действаш“ в популярни рамки за кодиране като Claude Code, TRAE, Kilo Code, Cline и Roo Code, което води до по-голяма стабилност при сложни, многоетапни задачи.

Ключовите подобрения включват:

  • Усъвършенствана производителност на кодиране: По-стабилно генериране и изпълнение на код в различни езици и среди.
  • Подобрена естетика на предния край: По-висококачествено генериране на уеб страници, слайдове и плакати, с по-добро оформление, визуален баланс и кохерентност на дизайна.
  • По-силно използване на инструмента: GLM-4.7 отбелязва 67,5 на теста за уеб задачи BrowseComp и постига 87,4 на τ²-Bench за използване на интерактивни инструменти – поставяйки ново ниво на изкуството с отворен код и надминавайки Claude Sonnet 4.5.
  • Подобрено разсъждение: В бенчмарка HLE („Последният изпит на човечеството“), GLM-4.7 достига 42,8%, подобрение с 41% спрямо GLM-4.6 и превъзхожда GPT-5.1.
  • По-естествена обща интелигентност: Разговорите са по-сбити и подобни на човешки, със забележимо подобрение в качеството на писане и потапяне в ролевата игра.
    Z1.jpeg
    В Code Arena, платформа за оценка на сляпо кодиране с над един милион участници по целия свят, GLM-4.7 се нарежда на първо място сред моделите с отворен код и на първо място сред китайските модели, надминавайки GPT-5.2.

Резултати от бенчмарк: Конкурентни с водещи затворени модели

В основните стандарти GLM-4.7 се приравнява тясно към Claude Sonnet 4.5 по отношение на производителността на кодирането:

  • SWE-bench-Verified: 73,8% (SOTA с отворен код)
  • LiveCodeBench v6: 84,9% (SOTA с отворен код, надхвърлящ Claude Sonnet 4.5)
  • SWE-bench Multilingual: 66,7% (+12,9%)
  • Терминална пейка 2.0: 41% (+16,5%)
    z2.png

Осезаеми печалби в развитието на реалния свят

1.1 Реални задачи по програмиране
В тестове, включващи 100 задачи за кодиране в реалния свят в рамките на средата на Claude Code – покриващи преден край, бек-енд и следване на инструкции – GLM-4.7 демонстрира ясни предимства спрямо GLM-4.6 както по отношение на стабилността, така и по отношение на доставянето. Разработчиците вече могат да организират работни потоци около пълното изпълнение на задачите, от разбирането на изискванията до готовия за производство резултат.
z3.png

1.2 Еволюция на контролируемото разсъждение
GLM-4.7 разширява своята система за разсъждение с три режима:

  • Преплетено мислене: Моделът разсъждава преди всеки отговор или извикване на инструмент, подобрявайки придържането към инструкциите и качеството на кода.
  • Запазено мислене: Разсъждаващите блокове продължават да съществуват в разговори с няколко хода, повишавайки ефективността на кеша и намалявайки разходите за дългосрочни задачи.
  • Контрол на мисленето на ниво ход: Разработчиците могат да превключват дълбочината на разсъждение на ход – като го деактивират за прости заявки, за да намалят забавянето, или го активират за сложни задачи, за да подобрят точността.

1.3 Изпълнение на комплексна задача
Моделът показва по-силна декомпозиция на задачите и интеграция на технологичен стек, като често произвежда завършени, изпълняваеми проекти с едно преминаване, с ясни инструкции за зависимост и изпълнение. Демонстрациите включват напълно генерирани интерактивни игри като заглавия в стил Plants vs. Zombies и преживявания, подобни на Fruit Ninja.

1.4 Преден дизайн и визуален изход
GLM-4.7 показва по-задълбочено разбиране на визуалния код и конвенциите на потребителския интерфейс. Изходите по подразбиране се отличават с подобрена структура на оформлението, хармония на цветовете и стилизиране на компонентите – намалявайки необходимостта от ръчна визуална фина настройка. В сценариите за продуктивност в офиса, точността на оформлението PPT 16:9 скочи от 52% на 91%, което прави резултатите до голяма степен „отворени и използвани“.

GLM план за кодиране Актуализиран с GLM-4.7

Планът за кодиране на GLM е надграден, за да включва GLM-4.7, предлагайки оптимизиран баланс между производителност, скорост и цена:

  • Пълна поддръжка на разсъждения в Claude Code за стабилно многоетапно изпълнение
  • Целеви оптимизации за умения, субагенти и работни процеси на Claude.md
  • Вградено визуално разбиране, търсене и четене в мрежата за кодиране от край до край
  • По-силен архитектурен дизайн и следване на инструкции, намаляване на халюцинациите в сценарии с дълъг контекст Като част от стартирането, всички платени потребители получават пропуск за опит, позволяващ на 3–7 поканени потребители да имат достъп до 7-дневен безплатен пробен период.

Широко приемане от разработчици и екосистемна поддръжка

Глобални платформи за разработчици отчетоха силни резултати:

  • TRAE подчерта подобрената стабилност и наличност на GLM-4.7 в неговото китайско издание.
  • Cerebras отбеляза, че GLM-4.6 е постигнал до 1000 жетона в секунда на своя хардуер, предоставяйки едно от най-бързите налични изживявания при кодиране.
  • YouWare отчете значителни подобрения в качеството на дизайна на предния край, завършването на сложни функции, паралелността на инструментите и спазването на инструкциите. Допълнителни положителни отзиви идват от Vercel, OpenRouter, CodeBuddy и независими разработчици.

Пълна интеграция на стека на z.ai и отворен достъп

GLM-4.7 вече е интегриран в z.ai с нов модул за умения, позволяващ унифицирана оркестрация на мултимодални компоненти като GLM-4.6V, GLM-ASR и GLM-TTS. Това позволява на разработчиците да създават по-богати, по-интерактивни приложения с по-плавни работни процеси от край до край. Опциите за достъп включват:

  • API: BigModel.cn
  • Онлайн: z.ai, Zhipu Qingyan (приложение и уеб)
  • Отворен код:
    • GitHub: zai-org/GLM-4.5
    • Прегръщащо лице: zai-org/GLM-4.7
    • Обхват на модела: ZhipuAI/GLM-4.7

Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта

By admin