GLM-4.7 Dikeluarkan: Apa Maksudnya untuk Kecerdasan AI?

Pada 22 Disember 2025, Zhipu AI (Z.ai) secara rasmi melancarkan GLM-4.7, iterasi terbaharu dalam keluarga General Language Model (GLM) — menarik perhatian global dalam dunia model AI sumber terbuka. Model ini bukan sahaja memperkukuh keupayaan dalam tugas pengaturcaraan dan penaakulan, malah mencabar dominasi model proprietari seperti GPT-5.2 dan Claude Sonnet 4.5 dalam penanda aras utama.

GLM-4.7 memasuki landskap persaingan di mana AI berprestasi tinggi amat penting untuk pembangunan dunia sebenar, penyelidikan dan aliran kerja perusahaan. Pelancarannya menandakan detik penting bagi model bahasa besar (LLM) sumber terbuka — dari segi teknologi dan strategi.

Apakah GLM 4.7?

GLM bermaksud Model Bahasa Umum — siri model bahasa besar yang dibangunkan oleh Zhipu AI, terkenal kerana mengimbangi prestasi tinggi dengan kebolehcapaian sumber terbuka. Siri GLM telah diperkemas secara berperingkat untuk menyokong penaakulan, tugasan multimodal, pengaturcaraan dan aliran kerja berasaskan alat, dengan versi terdahulu seperti GLM-4.5 dan GLM-4.6 telah diiktiraf berkebolehan tinggi.

GLM-4.7 ialah versi terkini dalam barisan GLM-4. Berbeza daripada tampalan kecil biasa, ia memperkenalkan penambahbaikan seni bina dan latihan yang bermakna yang memberikan peningkatan boleh diukur merentasi tugasan AI teras: pengaturcaraan, penaakulan, penggunaan alat dan penjanaan multimodal. Yang penting, ia dikeluarkan sebagai sumber terbuka, membolehkan akses luas untuk pembangun, penyelidik dan pengguna perusahaan tanpa kekangan proprietari.

Beberapa ciri penentu termasuk:

• Mekanisme “berfikir sebelum bertindak”, di mana model merancang langkah penaakulan dan penggunaan alat sebelum menghasilkan output — meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan.
• Keupayaan multimodal yang lebih luas, memperluas penaakulan teks kepada data visual dan berstruktur.
• Sokongan lebih kukuh untuk aliran kerja hujung ke hujung, termasuk pemanggilan alat dan tingkah laku berasaskan agen.

Apa Yang Baharu dalam GLM 4.7? Bagaimana Ia Berbanding dengan GLM 4.6?

Keupayaan Pengaturcaraan Lanjutan

Salah satu penambahbaikan utama dalam GLM-4.7 ialah lonjakan ketara dalam prestasi pengaturcaraan — khususnya dalam mengendalikan senario pengaturcaraan berbilang bahasa dan berbilang langkah.

Menurut data penanda aras, GLM-4.7 mencapai:

• 73.8% pada SWE-bench Verified, lonjakan ketara berbanding GLM-4.6.
• 66.7% pada SWE-bench Multilingual (+12.9%), menunjukkan kecekapan rentas bahasa yang dipertingkat.
• 41% pada Terminal Bench 2.0 (+16.5%), menandakan prestasi lebih baik dalam konteks baris perintah dan agen.

Angka-angka ini menunjukkan kemajuan ketara dalam kualiti dan kestabilan kod — faktor penting untuk pembangun yang menggunakan alat AI dalam persekitaran pengaturcaraan sebenar. Ujian awal dunia sebenar juga menunjukkan GLM-4.7 menyiapkan tugasan kompleks dari front-end ke back-end dengan lebih boleh dipercayai berbanding pendahulunya.

Penaakulan dan Penggunaan Alat yang Dipertingkat

GLM-4.7 menyusun saluran penaakulannya kepada beberapa mod:

• Penaakulan berselang-seli, model berfikir sebelum setiap respons atau pemanggilan alat, merancang sebelum setiap output.
• Penaakulan terpelihara, mengekalkan konteks penaakulan merentas giliran, meningkatkan prestasi tugas berdurasi panjang, memelihara konteks dan mengurangkan pengiraan berulang.
• Kawalan pada aras giliran, yang menyesuaikan kedalaman penaakulan secara dinamik bagi setiap permintaan.

Ini menghasilkan prestasi lebih kukuh pada penanda aras penaakulan. Sebagai contoh, pada penanda aras HLE (“Humanity’s Last Exam”), GLM-4.7 mencapai 42.8%, peningkatan 41% berbanding GLM-4.6 — dan menurut sesetengah laporan mengatasi GPT-5.1 pada metrik serupa.

Di luar angka semata-mata, penambahbaikan ini diterjemahkan kepada output yang lebih koheren dan tepat untuk pertanyaan analitikal, penaakulan matematik, dan pematuhan arahan berstruktur.

Estetika Output dan Keupayaan Multimodal yang Dipertingkat

Walaupun GLM-4.7 kekal memberi tumpuan kuat pada pengaturcaraan dan penaakulan, ia juga bertambah baik dalam tugasan komunikasi yang lebih luas:

• Kualiti sembang lebih semula jadi dan peka konteks.
• Penulisan kreatif menampilkan kepelbagaian gaya dan penglibatan yang lebih baik.
• Main peranan dan dialog imersif terasa lebih menyerupai manusia.
• Penjanaan Kod Web & UI: Menghasilkan antara muka pengguna yang lebih kemas dan moden, dengan susun atur serta kualiti estetika yang lebih baik.
• Output Visual: Penjanaan slaid, poster dan reka bentuk HTML yang lebih baik dengan pemformatan serta struktur yang dipertingkat.
• Sokongan Multimodal: Pengendalian teks dan jenis input lain yang dipertingkat untuk domain aplikasi yang lebih luas.

Peningkatan kualitatif ini mendekatkan GLM-4.7 kepada utiliti AI tujuan umum — bukan sekadar model khusus untuk pembangun.

Mengapa GLM-4.7 Penting?

Pelancaran GLM-4.7 membawa implikasi yang signifikan merentas teknologi, perniagaan dan penyelidikan AI yang lebih luas:

Pendemokrasian AI Lanjutan

Dengan menjadikan model berprestasi tinggi ini sepenuhnya sumber terbuka dan boleh diakses di bawah pelesenan yang permisif, GLM-4.7 menurunkan halangan untuk syarikat pemula, kumpulan akademik dan pembangun bebas berinovasi tanpa kos yang membebankan.

Persaingan dengan Model Proprietari Tertutup

Dalam penanda aras perbandingan merentasi 17 kategori (penaakulan, pengaturcaraan, tugasan agen):

• GLM-4.7 kekal berdaya saing dengan GPT-5.1-High dan Claude Sonnet 4.5.
• Ia mengatasi beberapa model bertaraf tinggi lain dalam tetapan terbuka.

Ini menonjolkan bukan sekadar peningkatan beransur-ansur — malah lonjakan bermakna dalam prestasi.

Prestasi GLM-4.7 — khususnya dalam pengaturcaraan dan penaakulan — mencabar dominasi rangka kerja proprietari (seperti siri GPT oleh OpenAI dan Claude oleh Anthropic), menawarkan keputusan yang setanding atau lebih baik dalam beberapa penanda aras.

Ini memperhebat persaingan dalam landskap AI, berpotensi mendorong inovasi lebih pantas, model harga yang lebih baik, dan lebih kepelbagaian dalam penawaran AI.

Implikasi Strategik untuk Persaingan AI

Prestasi GLM-4.7 mencabar hierarki tradisional dalam keupayaan AI:

• Ia menolak sempadan prestasi penanda aras dalam kalangan model terbuka.
• Bersaing dengan peneraju proprietari global dalam tugasan dunia sebenar.
• Menaikkan piawaian bagi aliran kerja AI khusus, khususnya dalam pembangunan perisian dan domain yang bergantung berat pada penaakulan.

Dalam konteks ini, GLM-4.7 bukan sekadar langkah teknikal ke hadapan — tetapi satu pencapaian strategik dalam evolusi ekosistem AI.

Apakah kes penggunaan dunia sebenar untuk GLM-4.7?

Pembantu pengaturcaraan dan copilot

Senario penggunaan utama termasuk pembantu persekitaran pembangunan bersepadu (IDE), perumus pull request, alat pemfaktoran semula automatik, dan pembantu semakan kod pintar. Keupayaan sintesis kod dan interaksi terminal yang dipertingkat menjadikannya sesuai untuk corak “pembantu sebagai pembangun” di mana model melaksanakan atau mencadangkan perubahan berbilang langkah pada artifak repositori.

Automasi dan orkestrasi berasaskan agen

Penambahbaikan berasaskan agen GLM-4.7 sesuai untuk tugas orkestrasi: skrip penyebaran automatik, pembantu saluran paip CI, agen pemantauan sistem yang mencadangkan langkah pembaikan, dan bot triage saluran paip yang boleh berfikir merentasi log, kod dan artifak konfigurasi untuk mencadangkan pembetulan. Keupayaan “berfikir sebelum bertindak” mengurangkan panggilan alat yang bising atau tidak selamat dalam konteks ini.

Kerja pengetahuan dengan konteks panjang

Semakan perundangan dan peraturan, ketelitian wajar teknikal, sintesis penyelidikan, dan peringkasan berbilang dokumen mendapat manfaat daripada keupayaan konteks panjang. GLM-4.7 boleh mengekalkan keadaan sesi yang dilanjutkan dan melakukan sintesis merentasi korpus yang lebih besar, membolehkan aliran kerja seperti Q&A merentas dokumen dan analisis pada aras sistem.

Kejuruteraan dan dokumentasi berbilang bahasa

Pasukan yang beroperasi merentasi Bahasa Inggeris dan Bahasa Cina (serta bahasa lain yang disokong) boleh menggunakan GLM-4.7 untuk terjemahan dokumentasi, ulasan kod yang dilokalkan, dan onboarding pembangun antarabangsa. Penanda aras berbilang bahasa model ini menunjukkan ketepatan dan pengendalian konteks yang dipertingkat merentasi bahasa, yang berguna untuk pasukan produk antarabangsa.

Pembuatan prototaip dan penyelidikan

Bagi pasukan penyelidikan yang bereksperimen dengan seni bina agen, rantaian alat, atau metodologi penilaian baharu, pengedaran terbuka GLM-4.7 menurunkan halangan untuk percubaan pantas dan perbandingan boleh replikasi terhadap model terbuka lain atau garis dasar proprietari.

Kesimpulan:

GLM-4.7 ialah keluaran mercu tanda dalam dunia AI:

• Ia menolak model sumber terbuka ke alam prestasi yang sebelum ini dikuasai oleh sistem tertutup.
• Ia menyampaikan penambahbaikan praktikal yang nyata dalam dunia sebenar bagi pengaturcaraan, penaakulan dan aliran kerja berasaskan agen.
• Kebolehcapaian dan kebolehadaptasiannya menawarkan platform yang menarik untuk pembangun, penyelidik dan perusahaan.

Intinya, GLM-4.7 bukan sekadar peningkatan model — ia ialah penanda kemajuan strategik untuk AI terbuka, mencabar status quo sambil meluaskan sempadan perkara yang boleh dibina oleh pembangun dan organisasi.

Untuk bermula, terokai keupayaan GLM 4.7 dan GLM 4.6 dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda mengintegrasikan.

Sedia untuk bermula?→ Percubaan percuma GLM 4.7 !