GLM-4.7 lansert: Hva betyr dette for AI-intelligens?

Den 22. desember 2025 lanserte Zhipu AI (Z.ai) offisielt GLM-4.7, den nyeste iterasjonen i sin General Language Model (GLM)-familie — og vekket global oppmerksomhet i verden av AI-modeller med åpen kildekode. Denne modellen forbedrer ikke bare evnene innen koding og resonnement, men utfordrer også dominansen til proprietære modeller som GPT-5.2 og Claude Sonnet 4.5 i sentrale referansetester.

GLM-4.7 trer inn i et konkurransepreget landskap der høyytelses-AI er avgjørende for utvikling, forskning og virksomhetsarbeidsflyter i den virkelige verden. Lanseringen markerer en betydelig milepæl for åpne store språkmodeller (LLM-er) — både teknologisk og strategisk.

Hva er GLM 4.7?

GLM står for General Language Model — en serie store språkmodeller utviklet av Zhipu AI, kjent for å balansere sterk ytelse med tilgjengelighet som åpen kildekode. GLM-linjen er gradvis forbedret for å støtte resonnement, multimodale oppgaver, koding og verktøyaktiverte arbeidsflyter, med tidligere versjoner som GLM-4.5 og GLM-4.6 allerede anerkjent for høy kapasitet.

GLM-4.7 er den nyeste versjonen i GLM-4-linjen. I motsetning til en enkel mindre patch introduserer den meningsfulle arkitektoniske forbedringer og treningsforbedringer som gir målbare gevinster på kjerneoppgaver innen AI: programmering, resonnement, verktøybruk og multimodal generering. Viktig er det at den er utgitt som åpen kildekode, noe som gir bred tilgang for utviklere, forskere og virksomheter uten proprietær binding.

Noen av de mest sentrale egenskapene inkluderer:

• En «tenk før du handler»-mekanisme, der modellen planlegger resonnement og verktøytrinn før den produserer utdata — som forbedrer nøyaktighet og pålitelighet.
• Bredere multimodale muligheter, som utvider tekstreasonering til visuelle og strukturerte data.
• Sterkere støtte for ende-til-ende-arbeidsflyter, inkludert verktøykall og agentatferd.

Hva er nytt i GLM 4.7? Hvordan sammenlignes den med GLM 4.6?

Avanserte kodingsevner

En av hovedforbedringene i GLM-4.7 er et markant steg fremover i kodeytelse — særlig i håndtering av flerspråklige og flerstegs programmeringsscenarioer.

Ifølge benchmark-data oppnår GLM-4.7:

• 73.8% på SWE-bench Verified, et merkbart hopp fra GLM-4.6.
• 66.7% på SWE-bench Multilingual (+12.9%), som viser forbedret flerspråklig kompetanse.
• 41% på Terminal Bench 2.0 (+16.5%), som indikerer bedre ytelse i kommandolinje- og agentkontekster.

Disse tallene viser betydelige fremskritt i både kodekvalitet og stabilitet — en viktig faktor for utviklere som bruker AI-verktøy i faktiske kodeomgivelser. Tidlige forsøk i virkelige omgivelser viser også at GLM-4.7 fullfører komplekse oppgaver fra front-end til back-end mer pålitelig enn forgjengeren.

Forbedret resonnement og verktøybruk

GLM-4.7 strukturerer resonnementspipelinen i flere modi:

• Interleaved reasoning, modellen resonerer før hvert svar eller verktøykall og planlegger før hver utdata.
• Retained reasoning, beholder resonnementskonteksten på tvers av runder, noe som forbedrer ytelsen ved langvarige oppgaver og reduserer gjentatt beregning.
• Turn-level control, tilpasser resonnementsdybden dynamisk per forespørsel.

Dette gir sterkere ytelse på resonnementsbenchmarker. For eksempel oppnådde GLM-4.7 42.8% på HLE (“Humanity’s Last Exam”), en 41% forbedring over GLM-4.6 — og overgår ifølge enkelte målinger GPT-5.1 på lignende metrikker.

Utover rene tall omsettes disse forbedringene til mer sammenhengende og nøyaktige svar for analytiske forespørsler, matematisk resonnement og strukturert instruksjonsfølge.

Bedre utdataestetikk og multimodale evner

Selv om GLM-4.7 beholder et sterkt fokus på koding og resonnement, forbedres den også i bredere kommunikative oppgaver:

• Chat-kvalitet er mer naturlig og kontekstsensitiv.
• Kreativ skriving viser bedre stilistisk bredde og engasjement.
• Rollespill og immersive dialoger oppleves mer menneskelige.
• Web- og UI-kodegenerering: Produserer renere og mer moderne brukergrensesnitt, med bedre layout og estetikk.
• Visuelle utdata: Bedre generering av lysbilder, plakater og HTML-design med forbedret formatering og struktur.
• Multimodal støtte: Forbedret håndtering av tekst og andre inndatatyper for bredere bruksdomener.

Disse kvalitative oppgraderingene bringer GLM-4.7 nærmere allmenn AI-nytte — ikke bare som en spesialistmodell for utviklere.

Hvorfor er GLM-4.7 viktig?

Lanseringen av GLM-4.7 har betydelige implikasjoner på tvers av teknologi, business og bred AI-forskning:

Demokratisering av avansert AI

Ved å gjøre en høyytelsesmodell fullt åpen kildekode og tilgjengelig under en liberal lisens, senker GLM-4.7 barrierene for oppstartsbedrifter, akademiske miljøer og uavhengige utviklere som vil innovere uten prohibitive kostnader.

Konkurranse med lukkede proprietære modeller

I sammenlignende benchmarker på tvers av 17 kategorier (resonnement, koding, agentoppgaver):

• GLM-4.7 forblir konkurransedyktig med GPT-5.1-High og Claude Sonnet 4.5.
• Den overgår flere andre toppmodeller i åpne miljøer.

Dette fremhever ikke bare inkrementelle gevinster — men meningsfulle sprang i ytelse.

GLM-4.7s ytelse — spesielt innen koding og resonnement — utfordrer dominansen til proprietære rammeverk (som OpenAIs GPT-serie og Anthropics Claude), og tilbyr sammenlignbare eller bedre resultater i flere referansetester.

Dette intensiverer konkurransen i AI-landskapet og kan drive raskere innovasjon, bedre prismodeller og større mangfold i AI-tilbud.

Strategiske implikasjoner for AI-konkurranse

GLM-4.7s ytelse utfordrer tradisjonelle hierarkier i AI-kapasitet:

• Den skyver referansefronten blant åpne modeller.
• Konkurrerer med globale proprietære ledere i oppgaver i den virkelige verden.
• Hever lista for spesialiserte AI-arbeidsflyter, særlig i programvareutvikling og resonnementstunge domener.

I denne konteksten representerer GLM-4.7 ikke bare et teknisk skritt fremover — men en strategisk milepæl i AI-økosystemets utvikling.

Hva er bruksområder i den virkelige verden for GLM-4.7?

Kodeassistenter og copiloter

Primære adopsjonsscenarier omfatter IDE-assistenter, oppsummering av pull requests, automatiserte refaktoreringsverktøy og intelligente kodegjennomganger. Modellens forbedrede kodesyntese og terminalinteraksjon gjør den egnet for «assistent som utvikler»-mønstre der modellen utfører eller foreslår flerstegs endringer i depotets artefakter.

Agentbasert automatisering og orkestrering

GLM-4.7s agentbaserte forbedringer passer for orkestreringsoppgaver: automatiserte utrullingsskript, CI-pipeline-assistenter, systemovervåkingsagenter som foreslår utbedringstiltak, og pipeline-triage-boter som kan resonnere på tvers av logger, kode og konfigurasjonsartefakter for å foreslå rettinger. «Tenk før du handler»-evnen reduserer støyete eller utrygge verktøykall i slike sammenhenger.

Kunnskapsarbeid med lang kontekst

Juridisk og regulatorisk gjennomgang, teknisk due diligence, forskningssyntese og flerdokumentsammendrag drar nytte av langt kontekstvindu. GLM-4.7 kan opprettholde utvidet økttilstand og syntetisere på tvers av større korpus, noe som muliggjør arbeidsflyter som kryssdokument-spørsmål/svar og analyser på systemnivå.

Flerspråklig utvikling og dokumentasjon

Team som opererer på tvers av engelsk og kinesisk (og andre støttede språk) kan bruke GLM-4.7 for dokumentasjonsoversettelse, lokaliserte kodekommentarer og internasjonal utvikleronboarding. Modellens flerspråklige benchmarks indikerer forbedret nøyaktighet og konteksthåndtering på tvers av språk, noe som er nyttig for internasjonale produktteam.

Prototyping og forskning

For forskningsgrupper som eksperimenterer med agentarkitekturer, verktøykjeder eller nye evalueringsmetodologier, senker GLM-4.7s åpne distribusjon terskelen for rask eksperimentering og reproduserbare sammenligninger mot andre åpne modeller eller proprietære baseliner.

Konklusjon:

GLM-4.7 er en milepælsutgivelse i AI-verdenen:

• Den flytter åpne modeller inn i ytelsesområder som tidligere var dominert av lukkede systemer.
• Den leverer konkrete, praktiske forbedringer i koding, resonnement og agentiske arbeidsflyter.
• Tilgjengeligheten og tilpasningsevnen gjør den til en overbevisende plattform for utviklere, forskere og virksomheter.

I bunn og grunn er GLM-4.7 ikke bare en modelloppgradering — det er en strategisk markør for fremgang for åpen AI, som utfordrer status quo og utvider grensene for hva utviklere og organisasjoner kan bygge.

For å komme i gang kan du utforske mulighetene til GLM 4.7 og GLM 4.6 i Playground og se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og hentet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg å integrere.

Klar til å starte?→ Gratis prøve av GLM 4.7 !