Op 22 december 2025 heeft Zhipu AI (Z.ai) GLM-4.7 officieel uitgebracht, de nieuwste iteratie in zijn General Language Model (GLM)-familie — en trok daarmee wereldwijde aandacht in de wereld van open-source AI-modellen. Dit model verbetert niet alleen de mogelijkheden op het gebied van coderen en redeneren, maar daagt in belangrijke benchmarks ook de dominantie uit van propriëtaire modellen zoals GPT-5.2 en Claude Sonnet 4.5.
GLM-4.7 betreedt een competitief landschap waarin high-performance AI cruciaal is voor ontwikkeling in de echte wereld, onderzoek en enterprise-workflows. De release markeert een belangrijke mijlpaal voor open-source grote taalmodellen (LLMs) — zowel technologisch als strategisch.
Wat is GLM 4.7?
GLM staat voor General Language Model — een serie grote taalmodellen ontwikkeld door Zhipu AI, bekend om de balans tussen sterke prestaties en open-source toegankelijkheid. De GLM-lijn is stapsgewijs verfijnd om redeneren, multimodale taken, coderen en tool-gestuurde workflows te ondersteunen, waarbij eerdere versies zoals GLM-4.5 en GLM-4.6 al bekendstaan om hun hoge capaciteiten.
GLM-4.7 is de nieuwste versie in de GLM-4-lijn. In tegenstelling tot een kleine patch introduceert het betekenisvolle architectuurwijzigingen en trainingsverbeteringen die meetbare winst opleveren in kern-AI-taken: programmeren, redeneren, toolgebruik en multimodale generatie. Belangrijk is dat het als open source is uitgebracht, waardoor ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven brede toegang krijgen zonder propriëtaire lock-in.
Enkele onderscheidende kenmerken zijn:
- Een “think before act”-mechanisme, waarbij het model redeneer- en toolstappen plant vóórdat het outputs produceert — wat de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid verbetert.
- Breder multimodaal vermogen, waarbij tekstredeneren wordt uitgebreid naar visuele en gestructureerde data.
- Sterkere ondersteuning voor end-to-end-workflows, inclusief tool-aanroepen en agentisch gedrag.
Wat is er nieuw in GLM 4.7? Hoe verhoudt het zich tot GLM 4.6?
Geavanceerde codeermogelijkheden
Een van de belangrijkste verbeteringen in GLM-4.7 is een duidelijke stap vooruit in codeerprestaties — met name bij scenario’s met meerdere programmeertalen en meerstapsontwikkeling.
| Benchmark | 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% |
Volgens benchmarkgegevens behaalt GLM-4.7:
- 73.8% op SWE-bench Verified, een duidelijke sprong ten opzichte van GLM-4.6.
- 66.7% op SWE-bench Multilingual (+12.9%), wat verbeterde cross-language competentie aantoont.
- 41% op Terminal Bench 2.0 (+16.5%), wat wijst op betere prestaties in command-line- en agentcontexten.
Deze cijfers tonen substantiële vooruitgang in zowel codekwaliteit als stabiliteit — een belangrijke factor voor ontwikkelaars die AI-tools in echte coderingsomgevingen gebruiken. Vroege praktijkproeven laten ook zien dat GLM-4.7 complexe taken van front-end tot back-end betrouwbaarder voltooit dan zijn voorganger.
Verbeterd redeneren en toolgebruik
GLM-4.7 structureert zijn redeneer-pijplijn in meerdere modi:
- Interleaved reasoning, het model redeneert vóór elk antwoord of elke tool-aanroep en plant dus vóór elke output.
- Retained reasoning, behoudt de redeneercontext over meerdere beurten, verbetert de prestaties bij langlopende taken en vermindert herhaalde berekening.
- Turn-level control, past de diepte van het redeneren dynamisch per verzoek aan.
Dit levert sterkere prestaties op redeneringsbenchmarks op. Zo behaalde GLM-4.7 op de HLE (“Humanity’s Last Exam”)-benchmark 42.8%, een verbetering van 41% ten opzichte van GLM-4.6 — en naar sommige maatstaven presteert het beter dan GPT-5.1 op vergelijkbare maatstaven.
Naast kale cijfers vertalen deze verbeteringen zich in meer coherente en accurate outputs voor analytische vragen, wiskundig redeneren en gestructureerde instructienaleving.
Verbeterde output-esthetiek en multimodale mogelijkheden
Hoewel GLM-4.7 sterk blijft inzetten op codering en redeneren, is het ook verbeterd in bredere communicatietaken:
- Chatkwaliteit is natuurlijker en contextbewuster.
- Creatief schrijven toont betere stilistische variatie en betrokkenheid.
- Role playing en meeslepende dialogen voelen menselijker aan.
- Web- & UI-codegeneratie: Produceert schonere en modernere gebruikersinterfaces, met betere lay-out en esthetische kwaliteit.
- Visuele output: Betere generatie van slides, posters en HTML-ontwerpen met verbeterde opmaak en structuur.
- Multimodale ondersteuning: Verbeterde verwerking van tekst en andere invoertypen voor bredere toepassingsdomeinen.
Deze kwalitatieve upgrades brengen GLM-4.7 dichter bij algemene AI-bruikbaarheid — niet alleen een specialisatiemodel voor ontwikkelaars.
Waarom is GLM-4.7 belangrijk?
De lancering van GLM-4.7 heeft significante implicaties voor technologie, business en het bredere AI-onderzoek:
Democratisering van geavanceerde AI
Door een model met hoge prestaties volledig open source en toegankelijk onder permissieve licenties te maken, verlaagt GLM-4.7 de drempels voor startups, academische groepen en onafhankelijke ontwikkelaars om te innoveren zonder prohibitieve kosten.
Concurrentie met gesloten propriëtaire modellen
In vergelijkende benchmarks over 17 categorieën (redeneren, coderen, agenttaken):
- GLM-4.7 blijft concurrerend met GPT-5.1-High en Claude Sonnet 4.5.
- Het overtreft verschillende andere high-tier modellen in open settings.
Dit onderstreept niet slechts incrementele winst — maar betekenisvolle sprongen in prestaties.
De prestaties van GLM-4.7 — vooral in coderen en redeneren — dagen de dominantie uit van propriëtaire frameworks (zoals OpenAI’s GPT-serie en Anthropic’s Claude), met vergelijkbare of superieure resultaten in verschillende benchmarks.
Dit intensiveert de concurrentie in het AI-landschap en kan leiden tot snellere innovatie, betere prijsmodellen en meer diversiteit in AI-aanbod.
Strategische implicaties voor AI-concurrentie
De prestaties van GLM-4.7 dagen traditionele hiërarchieën in AI-capaciteit uit:
- Het duwt de benchmarkprestaties onder open modellen naar voren.
- Concurreert met wereldwijde propriëtaire leiders in taken uit de echte wereld.
- Verhoogt de lat voor gespecialiseerde AI-workflows, vooral in softwareontwikkeling en domeinen met zwaar redeneren.
In deze context is GLM-4.7 niet slechts een technische stap vooruit — maar een strategische mijlpaal in de evolutie van het AI-ecosysteem.
Wat zijn praktijktoepassingen voor GLM-4.7?
Code-assistenten en copilots
Primaire adoptiescenario’s zijn assistenten voor geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE), samenvatters van pull requests, geautomatiseerde refactoringtools en intelligente hulpen voor codereviews. De verbeterde codesynthese en terminalinteractie van het model maken het geschikt voor “assistant as developer”-patronen waarin het model meerstapswijzigingen aan artefacten in de repository uitvoert of voorstelt.
Agentische automatisering en orkestratie
De agentische verbeteringen van GLM-4.7 zijn geschikt voor orkestratietaken: geautomatiseerde deployscripts, CI-pijplijnassistenten, systeemmonitoring-agents die herstelstappen voorstellen, en triagebots voor pijplijnen die kunnen redeneren over logs, code en configuratie-artefacten om fixes voor te stellen. De “think before act”-capaciteit vermindert in deze contexten lawaaierige of onveilige tool-aanroepen.
Kenniswerk met lange context
Juridische en regelgevingsreview, technische due diligence, onderzoeksynthese en samenvattingen over meerdere documenten profiteren van long-context-mogelijkheden. GLM-4.7 kan uitgebreide sessiestatus behouden en over grotere corpora synthetiseren, wat workflows mogelijk maakt zoals Q&A over meerdere documenten en systeemniveau-analyse.
Meertalige engineering en documentatie
Teams die werken in het Engels en Chinees (en andere ondersteunde talen) kunnen GLM-4.7 gebruiken voor documentvertaling, gelokaliseerd codecommentaar en onboarding van internationale ontwikkelaars. De meertalige benchmarks van het model duiden op verbeterde nauwkeurigheid en contexthantering over talen heen, wat nuttig is voor internationale productteams.
Prototyping en onderzoek
Voor onderzoeksteams die experimenteren met agentarchitecturen, toolchains of nieuwe evaluatiemethodologieën verlaagt de open distributie van GLM-4.7 de drempels voor snel experimenteren en reproduceerbare vergelijking met andere open modellen of propriëtaire baselines.
Conclusie:
GLM-4.7 is een mijlpaalrelease in de wereld van AI:
- Het stuwt open-sourcemodellen naar prestatiedomeinen die ooit werden gedomineerd door gesloten systemen.
- Het levert tastbare, praktische verbeteringen in coderen, redeneren en agentische workflows.
- De toegankelijkheid en aanpasbaarheid bieden een overtuigend platform voor ontwikkelaars, onderzoekers en ondernemingen.
Kortom, GLM-4.7 is niet zomaar een modelupgrade — het is een strategische marker van vooruitgang voor open AI, die de status quo uitdaagt en de grenzen verlegt van wat ontwikkelaars en organisaties kunnen bouwen.
Om te beginnen: verken de mogelijkheden van GLM 4.7 en GLM 4.6 in de Playground en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg er vóór toegang voor dat je bent ingelogd bij CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen. CometAPI biedt een prijs die veel lager ligt dan de officiële prijs om je te helpen integreren.
Klaar om te gaan?→ Gratis proefversie van GLM 4.7 !