2025年12月22日、Zhipu AI (Z.ai) は GLM-4.7 を正式にリリースしました。これは同社の General Language Model (GLM) ファミリーにおける最新イテレーションで、オープンソースAIモデルの世界で世界的な注目を集めています。このモデルはコーディングや推論タスクの能力を前進させただけでなく、主要なベンチマークにおいて GPT-5.2 や Claude Sonnet 4.5 といった専有モデルの優位にも挑戦しています。
GLM-4.7 は、高性能AIが実世界の開発・研究・エンタープライズのワークフローに不可欠となる競争環境に参入しました。そのリリースは、技術面・戦略面の双方で、**オープンソース大規模言語モデル（LLM）**にとって重要なマイルストーンとなります。
GLM 4.7 とは？
GLM は汎用言語モデルの略で、Zhipu AIが開発する大規模言語モデルのシリーズです。高い性能とオープンソースとしてのアクセス性の両立で知られています。GLM 系列は、推論、マルチモーダルタスク、コーディング、ツール活用型ワークフローを支えるよう段階的に洗練されてきており、GLM-4.5 や GLM-4.6 などの旧版も高い能力で評価されています。
GLM-4.7 は GLM-4 系列の最新バージョンです。単なる小規模なパッチではなく、意味のあるアーキテクチャの改良と学習の改善を導入し、プログラミング、推論、ツール使用、マルチモーダル生成といった中核タスクで測定可能な向上をもたらします。重要なのは、オープンソースとしてリリースされており、プロプライエタリなロックインなしに、開発者・研究者・企業ユーザーが幅広く利用できる点です。
主な特徴は次のとおりです。
- “think before act” メカニズム：出力を行う前に推論やツール実行の手順を計画することで、精度と信頼性を高めます。
- より広範なマルチモーダル機能：テキスト推論を視覚情報や構造化データへ拡張。
- エンドツーエンドのワークフローに対する強化：ツール呼び出しやエージェント的挙動を含む一連の処理をサポート。
GLM 4.7 の新機能は？GLM 4.6 と比較してどうか？
高度なコーディング機能
GLM-4.7 の目玉は、特に多言語・多段ステップのプログラミングシナリオにおけるコーディング性能の大幅な前進です。
| ベンチマーク | GLM-4.7 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 73.8% | 68.8% |
| SWE-bench Multilingual | 66.7% | 53.8% |
| Terminal Bench 2.0 | 41% | 23.5% |
ベンチマークデータによると、GLM-4.7 は次を達成しています。
- SWE-bench Verified で 73.8%（GLM-4.6 からの顕著な伸び）
- SWE-bench Multilingual で 66.7%（+12.9%）：言語間での対応力が向上
- Terminal Bench 2.0 で 41%（+16.5%）：コマンドラインやエージェント文脈での性能向上
これらの数値は、コード品質と安定性の大幅な進歩を示しており、実際の開発環境で AI ツールを活用する開発者にとって重要な要素です。初期の実運用トライアルでも、GLM-4.7 は前版よりも複雑なフロントエンドからバックエンドにわたるタスクをより確実に完遂することが示されています。
推論とツール使用の強化
GLM-4.7 は推論パイプラインを複数のモードに構造化しています。
- インターリーブ型推論：各応答やツール呼び出しの前に推論を行い、出力前に計画します。
- 保持型推論：ターンをまたいで推論コンテキストを保持し、長時間タスクでの性能を高め、重複計算を減らします。
- ターンレベル制御：要求ごとに推論の深さを動的に調整します。
これにより推論系ベンチマークでの性能が向上しています。たとえば HLE（「Humanity’s Last Exam」）ベンチマークでは 42.8% を達成し、GLM-4.6 から41%の改善を示しました。評価によっては、同様の指標で GPT-5.1 を上回るという報告もあります。
単なる数値を超えて、これらの改善は分析的な質問、数学的推論、構造化された指示への追従において、より一貫性があり正確な出力へとつながります。
出力の美観とマルチモーダル機能の改善
GLM-4.7 はコーディングと推論に重点を置きつつ、より広いコミュニケーションタスクでも改善が見られます。
- チャット品質：より自然で文脈認識に優れた応答
- クリエイティブライティング：スタイルの多様性とエンゲージメントが向上
- ロールプレイや没入型の対話：より人間らしい体験
- Web & UI コード生成：より洗練されたモダンなUI、良好なレイアウトと美観を備えた出力
- ビジュアル出力：スライド、ポスター、HTML デザインの生成品質（フォーマットや構造）が向上
- マルチモーダル対応：テキストおよび他の入力タイプの取り扱いを強化し、適用領域を拡大
これらの定性的なアップグレードにより、GLM-4.7 は開発者向けの特化モデルにとどまらず、より汎用的なAIユーティリティへと近づいています。
GLM-4.7 が重要な理由
GLM-4.7 の登場は、テクノロジー、ビジネス、AI研究全般にわたり大きな意味を持ちます。
高度AIの民主化
高性能モデルをオープンソースかつ寛容なライセンスで提供することで、GLM-4.7 はスタートアップ、学術機関、個人開発者が過大なコストなくイノベーションを起こすための障壁を下げます。
クローズドな専有モデルとの競争
17カテゴリ（推論、コーディング、エージェントタスク）にわたる比較ベンチマークでは:
- GLM-4.7 は GPT-5.1-High や Claude Sonnet 4.5 に対して競争力を維持。
- オープンな設定で複数のハイエンドモデルを上回ります。
これは単なる小幅な改善ではなく、意味のある飛躍であることを示しています。
特にコーディングと推論における GLM-4.7 の性能は、OpenAI の GPT シリーズや Anthropic の Claude といった専有フレームワークの優位に挑み、いくつかのベンチマークで同等またはそれ以上の結果を提示しています。
その結果、AI の競争は一段と激化し、より速いイノベーション、より良い価格体系、より多様なAI提供を促す可能性があります。
AI 競争における戦略的含意
GLM-4.7 の性能は、AI 能力の既存の序列に挑戦します。
- オープンモデルのベンチマーク最前線を押し広げる
- 実運用タスクで世界の専有リーダーと競合する
- 特にソフトウェア開発や推論集約型ドメインで専門ワークフローの水準を引き上げる
この文脈において、GLM-4.7 は単なる技術的前進ではなく、AI エコシステム進化の戦略的マイルストーンといえます。
GLM-4.7 の実運用ユースケースは？
コーディングアシスタントとコパイロット
主な採用シナリオには、IDE アシスタント、プルリクエストの要約、リファクタリング自動化ツール、インテリジェントなコードレビュー支援などが含まれます。コード合成とターミナル対話の改善により、モデルがリポジトリ内の成果物に対して複数ステップの変更を実行・提案する「“assistant as developer”」パターンにも適しています。
エージェント型自動化とオーケストレーション
GLM-4.7 のエージェント機能の強化は、オーケストレーションタスクに適しています。自動デプロイメントスクリプト、CI パイプラインのアシスタント、是正措置を提案するシステム監視エージェント、ログ・コード・設定を横断して原因を推論し修正案を提示するトリアージボットなどです。「think before act」により、この種の文脈でノイズの多い、または安全でないツール呼び出しが減少します。
長いコンテキストを要する知識業務
法規制レビュー、テクニカルデューデリジェンス、研究の統合、複数文書の要約などは長いコンテキスト能力の恩恵を受けます。GLM-4.7 は拡張セッション状態を維持し、より大きなコーパスを横断的に統合でき、クロスドキュメントの Q&A やシステムレベルの分析といったワークフローを可能にします。
多言語エンジニアリングとドキュメント
英語と中国語（およびその他の対応言語）で活動するチームは、ドキュメント翻訳、ローカライズされたコードコメント、グローバルな開発者オンボーディングに GLM-4.7 を活用できます。多言語ベンチマークは、言語間での精度とコンテキスト処理の改善を示しており、国際的なプロダクトチームに有用です。
プロトタイピングと研究
エージェントアーキテクチャ、ツールチェーン、新しい評価手法を試す研究チームにとって、GLM-4.7 のオープン配布は、急速な実験と、他のオープンモデルや専有ベースラインとの再現可能な比較の障壁を下げます。
結論:
GLM-4.7 は AI の世界における画期的なリリースです。
- クローズドシステムが支配してきた性能領域へオープンソースモデルを押し上げます。
- コーディング、推論、エージェント型ワークフローで実用的かつ具体的な改善をもたらします。
- アクセス性と適応性により、開発者・研究者・企業にとって魅力的なプラットフォームを提供します。
要するに、GLM-4.7 は単なるモデルのアップグレードではなく、オープンAIにおける進歩の戦略的指標であり、現状に挑戦しつつ、開発者と組織が実現できる可能性の地平を広げます。
まずは GLM 4.7 と GLM 4.6 の機能を Playground で試し、詳細は API guide を参照してください。アクセス前に、CometAPI にログインし API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は統合を支援するため、公式価格よりはるかに低い価格を提供しています。
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