GLM-4.7 дегеніміз не
GLM-4.7 — Z.ai / Zhipu AI-дың соңғы флагмандық ашық-негізді ірі тілдік моделі (модель атауы glm-4.7). Ол әзірлеушілерге бағытталған «ойлайтын» модель ретінде орындалады және кодтау/агенттік тапсырмаларды орындау, көпқадамды пайымдау, құралдарды шақыру және ұзақ контекстті жұмыс процестері бойынша ерекше жақсартуларға ие. Бұл шығарылым үлкен контекстімен жұмыс істеуге (200K-қа дейін контекст), максималды шығару көлеміне (128K токенге дейін) және агенттік конвейерлерге арналған мамандандырылған «ойлау» режимдеріне басымдық береді.
Негізгі мүмкіндіктері
- Агенттік / құралдарды пайдалану жақсартулары: Құрамына енгізілген ойлау режимдері («Interleaved Thinking», «Preserved Thinking», кезек-деңгейлі басқару) модельге «әрекет етпес бұрын ойлануға», бірнеше кезек бойы пайымдауды сақтауға және құралдарды шақырғанда немесе көпқадамды тапсырмаларды орындағанда тұрақтылығы жоғары болуға мүмкіндік береді. Бұл сенімді агенттік жұмыс процестеріне (терминалдар, құрал тізбектері, веб-шолу) бағытталған.
- Кодтау және терминал құзыреті: Кодтау бенчмарктары мен терминалды автоматтандыру тапсырмаларында елеулі жақсару — жеткізуші бенчмарктары SWE-bench және Terminal Bench метрикаларында GLM-4.6-пен салыстырғанда айқын өсім көрсетеді. Бұл агенттік ортада көпкезекті код генерациясы, командаларды тізбектеу және қалпына келтіру сапасының артуына әкеледі.
- “Vibe coding” / фронтенд шығару сапасы: Жасалатын HTML, слайдтар және презентациялар үшін әдепкі UI/орналасу сапасы жақсартылды (тазарақ макеттер, өлшемдеу, жақсырақ визуалды әдепкілер).
- Ұзақ контекстті жұмыс процестері: 200K токендік контекст терезесі және контексті кэштеуге арналған құралдар; көп файлды код базалары, ұзын құжаттар және көпраундты агенттік сессиялар үшін қолайлы.
Бенчмарк көрсеткіштері
GLM-4.7 шығарушысы/ұстаушылары және қауымдастық бенчмарк кестелері кодтау, агенттік және құралдарды қолдану тапсырмаларында GLM-4.6-пен салыстырғанда айтарлықтай өсім және өзге заманауи модельдермен бәсекелі нәтижелер туралы хабарлайды. Таңдамалы сандар (дереккөз: ресми Hugging Face / Z.AI жариялаған кестелер):
- LiveCodeBench-v6 (кодтаушы агент бенчмаркі): 84.9 (ашық бастапқы SOTA ретінде көрсетілген).
- SWE-bench Verified (кодтау): 73.8% (GLM-4.6-дегі 68.0%-дан жоғары).
- SWE-bench Multilingual: 66.7% (+12.9% GLM-4.6-пен салыстырғанда).
- Terminal Bench 2.0 (агенттік терминал әрекеттері): 41.0% (4.6-ға қатысты айтарлықтай +16.5% жақсару).
- HLE (құралдармен кешенді пайымдау): Құралдармен бірге пайдаланғанда 42.8% (алдыңғы нұсқалармен салыстырғанда үлкен жақсару хабарланды).
- τ²-Bench (интерактивті құрал шақыру): 87.4 (ашық бастапқы SOTA деп хабарланған).
Әдеттегі қолдану жағдайлары және мысал сценарийлері
- Агенттік кодтау ассистенттері: Автоматты немесе жартылай автоматты код генерациясы, көпкезекті код түзетулері, терминалды автоматтандыру және CI/CD сценарийлеуі.
- Құралға негізделген агенттер: Веб-шолу, API оркестрациясы, көпқадамды жұмыс процестері (сақталған ойлау мен функция шақыруды қолдайды).
- Фронтенд және UI генерациясы: Веб-сайт қаңқасын автоматты құру, слайд жинақтары, жақсартылған эстетика мен орналасуы бар постерлер.
- Зерттеу және ұзақ контекстті тапсырмалар: Құжаттарды қысқаша мазмұндау, әдебиеттерді синтездеу және ұзын құжаттар бойынша іздеумен күшейтілген генерация (мұнда 200k токен терезесі пайдалы).
- Интерактивті оқу агенттері / кодтау тьюторлары: Сессия бойы алдыңғы пайымдау блоктарын есте сақтайтын сақталған пайымдаумен көпкезекті оқыту.
GLM 4.7 API-іне қол жеткізу және пайдалану тәсілі
1-қадам: API кілтін алу үшін тіркелу
cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI консоліне кіріңіз. Интерфейс үшін қатынау деректемелері — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басыңыз, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.
2-қадам: MiniMax M2.1 API-ге сұраулар жіберу
API сұрауын жіберу үшін “glm-4.7” endpoint-ын таңдаңыз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесін біздің веб-сайттағы API құжатынан ала аласыз. Ыңғайлылық үшін сайтта Apifox тесті де бар. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтіне ауыстырыңыз. Қайда шақыру керек: Chat-стиліндегі API-лер.
Сұрағыңыз немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель соған жауап береді. Жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз.
3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру
Жауапты алу үшін API жауаптарын өңдеңіз. Өңдеуден кейін API тапсырма күйін және