GLM-4.7 Dirilis: Apa Artinya Ini bagi Kecerdasan AI?

Pada 22 Desember 2025, Zhipu AI (Z.ai) resmi merilis GLM-4.7, iterasi terbaru dalam keluarga General Language Model (GLM) — menarik perhatian global di dunia model AI sumber terbuka. Model ini tidak hanya meningkatkan kapabilitas pada tugas coding dan penalaran, tetapi juga menantang dominasi model proprietari seperti GPT-5.2 dan Claude Sonnet 4.5 pada tolok ukur kunci.

GLM-4.7 hadir di lanskap kompetitif di mana AI berkinerja tinggi sangat penting bagi pengembangan dunia nyata, riset, dan alur kerja perusahaan. Perilisannya menandai tonggak penting bagi model bahasa besar (LLM) sumber terbuka — baik secara teknologi maupun strategis.

Apa itu GLM 4.7?

GLM adalah singkatan dari General Language Model — serangkaian model bahasa besar yang dikembangkan oleh Zhipu AI, dikenal karena menyeimbangkan performa kuat dengan aksesibilitas sumber terbuka. Lini GLM telah disempurnakan secara bertahap untuk mendukung penalaran, tugas multimodal, coding, dan alur kerja yang didukung alat, dengan versi sebelumnya seperti GLM-4.5 dan GLM-4.6 yang sudah diakui berkualitas tinggi.

GLM-4.7 adalah versi terbaru dalam lini GLM-4. Berbeda dari tambalan minor sederhana, model ini menghadirkan penyempurnaan arsitektural dan peningkatan pelatihan yang bermakna, memberikan kenaikan terukur di lintas tugas AI inti: coding, penalaran, penggunaan alat, dan generasi multimodal. Yang penting, model ini dirilis sebagai sumber terbuka, memungkinkan akses luas bagi pengembang, peneliti, dan pengguna perusahaan tanpa keterikatan proprietari.

Beberapa karakteristik penentu meliputi:

• Sebuah mekanisme “think before act”, di mana model merencanakan langkah penalaran dan penggunaan alat sebelum menghasilkan keluaran — meningkatkan akurasi dan keandalan.
• Kapabilitas multimodal yang lebih luas, memperluas penalaran teks ke data visual dan terstruktur.
• Dukungan yang lebih kuat untuk alur kerja end-to-end, termasuk pemanggilan alat dan perilaku agen.

Apa yang Baru di GLM 4.7? Bagaimana Perbandingannya dengan GLM 4.6?

Kapabilitas Coding Lanjutan

Salah satu peningkatan utama di GLM-4.7 adalah lonjakan kinerja coding — terutama dalam menangani skenario pemrograman multibahasa dan multi-langkah.

Menurut data benchmark, GLM-4.7 mencapai:

• 73.8% pada SWE-bench Verified, lonjakan yang mencolok dari GLM-4.6.
• 66.7% pada SWE-bench Multilingual (+12.9%), menunjukkan peningkatan kompetensi lintas bahasa.
• 41% pada Terminal Bench 2.0 (+16.5%), mengindikasikan kinerja lebih baik dalam konteks command-line dan agen.

Angka-angka ini menunjukkan lompatan berarti dalam kualitas dan stabilitas kode — faktor penting bagi pengembang yang menggunakan alat AI di lingkungan coding nyata. Uji coba awal di dunia nyata juga mengungkap bahwa GLM-4.7 menyelesaikan tugas kompleks dari front-end hingga back-end dengan lebih andal dibanding pendahulunya.

Peningkatan Penalaran dan Penggunaan Alat

GLM-4.7 menyusun pipeline penalarannya ke dalam beberapa mode:

• Interleaved reasoning, model melakukan penalaran sebelum setiap respons atau pemanggilan alat, merencanakan sebelum setiap keluaran.
• Retained reasoning, mempertahankan konteks penalaran lintas giliran, meningkatkan kinerja tugas berdurasi panjang, yang mempertahankan konteks dan mengurangi komputasi berulang.
• Turn-level control, yang menyesuaikan kedalaman penalaran secara dinamis per permintaan.

Hal ini menghasilkan kinerja yang lebih kuat pada tolok ukur penalaran. Misalnya, pada benchmark HLE (“Humanity’s Last Exam”), GLM-4.7 mencapai 42.8%, 41% peningkatan dibanding GLM-4.6 — dan menurut sejumlah pihak melampaui GPT-5.1 pada metrik serupa.

Di luar angka mentah, peningkatan ini berbuah keluaran yang lebih koheren dan akurat untuk kueri analitis, penalaran matematis, dan kepatuhan instruksi terstruktur.

Peningkatan Estetika Output dan Kapabilitas Multimodal

Meski GLM-4.7 tetap sangat berfokus pada coding dan penalaran, model ini juga meningkat dalam tugas komunikasi yang lebih luas:

• Kualitas obrolan lebih natural dan sadar konteks.
• Penulisan kreatif menunjukkan variasi gaya dan keterlibatan yang lebih baik.
• Bermain peran dan dialog imersif terasa lebih manusiawi.
• Pembuatan Kode Web & UI: Menghasilkan antarmuka pengguna yang lebih bersih dan modern, dengan tata letak serta kualitas estetika yang lebih baik.
• Keluaran Visual: Pembuatan slide, poster, dan desain HTML yang lebih baik dengan pemformatan serta struktur yang meningkat.
• Dukungan Multimodal: Penanganan yang ditingkatkan untuk teks dan jenis input lainnya guna cakupan aplikasi yang lebih luas.

Peningkatan kualitatif ini membawa GLM-4.7 makin dekat ke kegunaan AI serbaguna — bukan sekadar model khusus untuk pengembang.

Mengapa GLM-4.7 Penting?

Peluncuran GLM-4.7 membawa implikasi signifikan di ranah teknologi, bisnis, dan riset AI yang lebih luas:

Demokratisasi AI Lanjutan

Dengan menjadikan model berkinerja tinggi ini sepenuhnya sumber terbuka dan dapat diakses di bawah lisensi permisif, GLM-4.7 menurunkan hambatan bagi startup, kelompok akademik, dan pengembang independen untuk berinovasi tanpa biaya yang memberatkan.

Kompetisi dengan Model Proprietari Tertutup

Dalam benchmark komparatif di 17 kategori (penalaran, coding, tugas agen):

• GLM-4.7 tetap kompetitif dengan GPT-5.1-High dan Claude Sonnet 4.5.
• Model ini melampaui beberapa model tingkat atas lainnya dalam pengaturan terbuka.

Ini menyoroti bukan hanya peningkatan bertahap — tetapi lompatan kinerja yang bermakna.

Kinerja GLM-4.7 — terutama dalam coding dan penalaran — menantang dominasi kerangka proprietari (seperti seri GPT dari OpenAI dan Claude dari Anthropic), menawarkan hasil yang sebanding atau superior pada sejumlah benchmark.

Ini memperketat persaingan di lanskap AI, berpotensi mendorong inovasi lebih cepat, model harga yang lebih baik, dan keragaman penawaran AI yang lebih luas.

Implikasi Strategis bagi Persaingan AI

Kinerja GLM-4.7 menantang hierarki tradisional dalam kapabilitas AI:

• Mendorong garis depan kinerja benchmark di antara model terbuka.
• Bersaing dengan pemimpin proprietari global dalam tugas dunia nyata.
• Menaikkan standar untuk alur kerja AI khusus, terutama dalam pengembangan perangkat lunak dan domain yang sarat penalaran.

Dalam konteks ini, GLM-4.7 bukan hanya langkah teknis ke depan — melainkan tonggak strategis dalam evolusi ekosistem AI.

Apa saja kasus penggunaan dunia nyata untuk GLM-4.7?

Asisten coding dan copilot

Skenario adopsi utama mencakup asisten integrated development environment (IDE), peringkas pull request, alat refactoring otomatis, dan pendamping ulasan kode cerdas. Sintesis kode dan interaksi terminal yang ditingkatkan membuat model ini cocok untuk pola “asisten sebagai pengembang” di mana model melakukan atau menyarankan perubahan multi-langkah pada artefak repositori.

Otomasi dan orkestrasi berbasis agen

Peningkatan kemampuan agen pada GLM-4.7 cocok untuk tugas orkestrasi: skrip deployment otomatis, asisten pipeline CI, agen pemantauan sistem yang mengusulkan langkah remediasi, dan bot triase pipeline yang dapat menalar lintas log, kode, dan artefak konfigurasi untuk mengusulkan perbaikan. Kapabilitas “think before act” mengurangi pemanggilan alat yang mengandung noise atau tidak aman dalam konteks ini.

Pekerjaan pengetahuan dengan konteks panjang

Tinjauan legal dan regulasi, due diligence teknis, sintesis riset, dan perangkuman multi-dokumen mendapat manfaat dari kapabilitas konteks panjang. GLM-4.7 dapat mempertahankan status sesi yang diperluas dan melakukan sintesis lintas korpus yang lebih besar, memungkinkan alur kerja seperti Q&A lintas dokumen dan analisis tingkat sistem.

Rekayasa dan dokumentasi multibahasa

Tim yang beroperasi lintas bahasa Inggris dan Tiongkok (serta bahasa lain yang didukung) dapat menggunakan GLM-4.7 untuk penerjemahan dokumentasi, komentar kode terlokalisasi, dan onboarding pengembang internasional. Benchmark multibahasa model ini menunjukkan peningkatan akurasi dan penanganan konteks lintas bahasa, yang berguna bagi tim produk internasional.

Prototyping dan riset

Bagi tim riset yang bereksperimen dengan arsitektur agen, rantai alat, atau metodologi evaluasi baru, distribusi terbuka GLM-4.7 menurunkan hambatan untuk eksperimen cepat dan perbandingan yang dapat direproduksi terhadap model terbuka lain atau baseline proprietari.

Kesimpulan:

GLM-4.7 adalah rilis landmark di dunia AI:

• Mendorong model sumber terbuka ke ranah kinerja yang dulu didominasi sistem tertutup.
• Memberikan peningkatan praktis yang nyata di dunia nyata dalam coding, penalaran, dan alur kerja berbasis agen.
• Aksesibilitas dan adaptabilitasnya menawarkan platform yang menarik bagi pengembang, peneliti, dan perusahaan.

Intinya, GLM-4.7 bukan sekadar peningkatan model — ini adalah penanda kemajuan strategis bagi AI sumber terbuka, menantang status quo sekaligus memperluas batasan tentang apa yang dapat dibangun oleh para pengembang dan organisasi.

Untuk memulai, jelajahi GLM 4.7 dan GLM 4.6 di Playground dan lihat panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga resmi untuk membantu Anda melakukan integrasi.

Siap memulai?→ Uji coba gratis GLM 4.7 !