Blog GLM 4.7
GLM-5 vs GLM-4.7 : ce qui a changé, ce qui compte et faut-il mettre à niveau ?
GLM-5, publié le 11 février 2026 par Zhipu AI (Z.ai), représente une avancée architecturale majeure par rapport à GLM-4.7 : échelle MoE plus vaste (≈744B contre ~355B de paramètres au total), capacité de paramètres actifs plus élevée, hallucinations mesurées plus faibles, et gains nets sur les benchmarks d’agents et de codage — au prix d’une complexité d’inférence accrue et (parfois) d’une latence supérieure.
Comment utiliser GLM-4.7-Flash en local ?
GLM-4.7-Flash est un membre MoE 30B A3B, léger et performant, de la famille GLM-4.7, conçu pour permettre un déploiement local et à faible coût pour la programmation, les workflows d’agents et le raisonnement général. Vous pouvez l’exécuter en local de trois manières pratiques : (1) via Ollama (environnement d’exécution local simple et géré), (2) via Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (déploiement serveur axé GPU), ou (3) via GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (adapté au CPU et à l’edge).
GLM-4.7 publié : qu’est-ce que cela signifie pour l’intelligence artificielle ?
Le 22 décembre 2025, Zhipu AI (Z.ai) a officiellement lancé GLM-4.7, la toute dernière itération de sa famille de modèles de langage général (GLM) — attirant l’attention mondiale dans le monde des modèles d’IA open source. Ce modèle améliore non seulement les capacités en programmation et en raisonnement, mais remet également en cause la domination de modèles propriétaires tels que GPT-5.2 et Claude Sonnet 4.5 dans les principaux benchmarks.