Wydano GLM-4.7: Co to oznacza dla sztucznej inteligencji?

22 grudnia 2025 r. Zhipu AI (Z.ai) oficjalnie wypuściło GLM-4.7, najnowszą iterację swojej rodziny General Language Model (GLM) — przyciągając globalną uwagę w świecie otwartoźródłowych modeli AI. Ten model nie tylko rozwija możliwości w zadaniach programistycznych i rozumowania, ale także kwestionuje dominację zastrzeżonych modeli, takich jak GPT-5.2 i Claude Sonnet 4.5, w kluczowych benchmarkach.

GLM-4.7 wchodzi na konkurencyjny rynek, gdzie wysokowydajna AI jest kluczowa dla realnego rozwoju, badań i przepływów pracy w przedsiębiorstwach. Jego wydanie stanowi istotny kamień milowy dla otwartoźródłowych dużych modeli językowych (LLM) — zarówno technologicznie, jak i strategicznie.

Czym jest GLM 4.7?

GLM to skrót od General Language Model — serii dużych modeli językowych opracowanych przez Zhipu AI, znanych z równoważenia wysokiej wydajności z dostępnością open-source. Linia GLM była stopniowo udoskonalana, aby wspierać rozumowanie, zadania multimodalne, kodowanie oraz przepływy pracy z narzędziami, a wcześniejsze wersje, takie jak GLM-4.5 i GLM-4.6, były już uznawane za bardzo zdolne.

GLM-4.7 to najnowsza wersja w linii GLM-4. W przeciwieństwie do drobnej poprawki, wprowadza istotne udoskonalenia architektury i szkolenia, które przynoszą mierzalne zyski w kluczowych zadaniach AI: programowaniu, rozumowaniu, użyciu narzędzi i generowaniu multimodalnym. Co ważne, jest wydany jako open-source, zapewniając szeroki dostęp deweloperom, badaczom i użytkownikom biznesowym bez związania rozwiązaniami zastrzeżonymi.

Do kluczowych cech należą:

• Mechanizm „najpierw myśl, potem działaj”, w którym model planuje kroki rozumowania i użycia narzędzi przed wygenerowaniem wyników — poprawiając dokładność i niezawodność.
• Szersze możliwości multimodalne, rozszerzające rozumowanie tekstowe na dane wizualne i strukturalne.
• Silniejsze wsparcie dla przepływów pracy end-to-end, w tym wywoływania narzędzi i zachowań agentowych.

Co nowego w GLM 4.7? Jak wypada w porównaniu z GLM 4.6?

Zaawansowane możliwości programistyczne

Jednym z najważniejszych usprawnień w GLM-4.7 jest wyraźny krok naprzód w wydajności kodowania — szczególnie w obsłudze wielojęzycznych i wieloetapowych scenariuszy programistycznych.

Według danych z benchmarków, GLM-4.7 osiąga:

• 73.8% na SWE-bench Verified, co stanowi zauważalny skok względem GLM-4.6.
• 66.7% na SWE-bench Multilingual (+12.9%), pokazując poprawę kompetencji międzyjęzykowych.
• 41% na Terminal Bench 2.0 (+16.5%), wskazując lepszą wydajność w kontekstach wiersza poleceń i agentów.

Te liczby pokazują znaczące postępy zarówno w jakości kodu, jak i stabilności — co jest ważnym czynnikiem dla deweloperów używających narzędzi AI w realnych środowiskach programistycznych. Wczesne testy w praktycznych warunkach ujawniają także, że GLM-4.7 bardziej niezawodnie niż poprzednik realizuje złożone zadania od frontendu po backend.

Ulepszone rozumowanie i korzystanie z narzędzi

GLM-4.7 strukturyzuje swój potok rozumowania w kilka trybów:

• Rozumowanie przeplatane, model rozumuje przed każdą odpowiedzią lub wywołaniem narzędzia, planując przed każdym wynikiem.
• Rozumowanie utrzymywane, utrzymuje kontekst rozumowania między turami, poprawiając wydajność w długotrwałych zadaniach, zachowuje kontekst i ogranicza powtarzane obliczenia.
• Kontrola na poziomie tury, która dynamicznie dostosowuje głębokość rozumowania do konkretnego żądania.

Przynosi to mocniejsze wyniki na benchmarkach rozumowania. Na przykład w benchmarku HLE („Humanity’s Last Exam”) GLM-4.7 osiągnął 42.8%, co stanowi 41% poprawy względem GLM-4.6 — i według niektórych relacji przewyższa GPT-5.1 w podobnych metrykach.

Poza samymi liczbami te ulepszenia przekładają się na bardziej spójne i dokładne wyniki w zapytaniach analitycznych, rozumowaniu matematycznym i precyzyjnym wykonywaniu złożonych instrukcji.

Udoskonalona estetyka wyjściowa i możliwości multimodalne

Choć GLM-4.7 zachowuje silne ukierunkowanie na kodowanie i rozumowanie, poprawia się także w szerszych zadaniach komunikacyjnych:

• Jakość rozmów jest bardziej naturalna i świadoma kontekstu.
• Twórcze pisanie wykazuje lepszą różnorodność stylistyczną i zaangażowanie.
• Odgrywanie ról i immersyjne dialogi brzmią bardziej naturalnie.
• Generowanie kodu Web & UI: Tworzy czystsze i nowocześniejsze interfejsy użytkownika, z lepszym układem i estetyką.
• Wyjście wizualne: Lepsze generowanie slajdów, plakatów i projektów HTML z ulepszonym formatowaniem i strukturą.
• Wsparcie multimodalne: Ulepszona obsługa tekstu i innych typów wejścia dla szerszych zastosowań.

Te jakościowe ulepszenia przybliżają GLM-4.7 do uniwersalnej użyteczności — nie tylko jako model specjalistyczny dla deweloperów.

Dlaczego GLM-4.7 ma znaczenie?

Wprowadzenie GLM-4.7 niesie istotne implikacje dla technologii, biznesu i szerzej — badań nad AI:

Demokratyzacja zaawansowanej AI

Uczynienie wysoko wydajnego modelu w pełni open-source i dostępnego na liberalnej licencji obniża bariery dla startupów, środowisk akademickich i niezależnych deweloperów, umożliwiając innowacje bez zaporowych kosztów.

Konkurencja z zamkniętymi, zastrzeżonymi modelami

W porównawczych benchmarkach w 17 kategoriach (rozumowanie, kodowanie, zadania agentowe):

• GLM-4.7 pozostaje konkurencyjny wobec GPT-5.1-High i Claude Sonnet 4.5.
• Przewyższa kilka innych modeli z najwyższej półki w otwartych ustawieniach.

To podkreśla nie tylko przyrosty inkrementalne — ale istotne skoki wydajności.

Wyniki GLM-4.7 — zwłaszcza w kodowaniu i rozumowaniu — kwestionują dominację zastrzeżonych rozwiązań (takich jak seria GPT OpenAI i Claude Anthropic), oferując porównywalne lub lepsze rezultaty w kilku benchmarkach.

To zaostrza konkurencję w krajobrazie AI, potencjalnie napędzając szybsze innowacje, lepsze modele cenowe i większą różnorodność ofert AI.

Implikacje strategiczne dla konkurencji w AI

Wydajność GLM-4.7 podważa tradycyjne hierarchie zdolności AI:

• Przesuwa frontierę wyników benchmarków wśród modeli open-source.
• Konkurując z globalnymi liderami rozwiązań zastrzeżonych w zadaniach realnego świata.
• Podnosi poprzeczkę dla wyspecjalizowanych przepływów pracy AI, szczególnie w inżynierii oprogramowania i domenach silnie obciążonych rozumowaniem.

W tym kontekście GLM-4.7 to nie tylko krok techniczny naprzód — ale strategiczny kamień milowy w ewolucji ekosystemu AI.

Jakie są rzeczywiste przypadki użycia GLM-4.7?

Asystenci programistyczni i copiloci

Główne scenariusze adopcji obejmują asystentów IDE, narzędzia do podsumowywania pull requestów, zautomatyzowane narzędzia refaktoryzacji oraz inteligentnych asystentów przeglądu kodu. Ulepszone syntezowanie kodu i interakcja z terminalem czynią model odpowiednim dla wzorców „asystent jako deweloper”, gdzie model wykonuje lub sugeruje wieloetapowe zmiany w artefaktach repozytorium.

Automatyzacja i orkiestracja agentowa

Udoskonalenia agentowe w GLM-4.7 dobrze sprawdzają się w zadaniach orkiestracji: zautomatyzowane skrypty wdrożeniowe, asystenci potoków CI, agenci monitoringu systemów proponujący działania naprawcze oraz boty do triage’u potoków, które potrafią rozumować na podstawie logów, kodu i artefaktów konfiguracyjnych, aby zaproponować poprawki. Zdolność „najpierw myśl, potem działaj” ogranicza hałaśliwe lub niebezpieczne wywołania narzędzi w tych kontekstach.

Praca z wiedzą przy długim kontekście

Przeglądy prawne i regulacyjne, techniczne due diligence, synteza badań oraz streszczanie wielodokumentowe korzystają z możliwości długiego kontekstu. GLM-4.7 potrafi utrzymywać rozszerzony stan sesji i syntetyzować treści na większych korpusach, umożliwiając przepływy pracy, takie jak Q&A między dokumentami i analizy na poziomie systemu.

Wielojęzyczna inżynieria i dokumentacja

Zespoły operujące po angielsku i chińsku (oraz w innych obsługiwanych językach) mogą używać GLM-4.7 do tłumaczenia dokumentacji, lokalizowanych komentarzy w kodzie i międzynarodowego onboardingu deweloperów. Wyniki modeli wielojęzycznych wskazują na większą dokładność i lepszą obsługę kontekstu między językami, co jest przydatne dla międzynarodowych zespołów produktowych.

Prototypowanie i badania

Dla zespołów badawczych eksperymentujących z architekturami agentowymi, łańcuchami narzędziowymi lub nowymi metodologiami ewaluacji, otwarta dystrybucja GLM-4.7 obniża bariery szybkiego eksperymentowania i replikowalnych porównań z innymi modelami open-source lub zastrzeżonymi punktami odniesienia.

Wniosek:

GLM-4.7 to przełomowe wydanie w świecie AI:

• Wypycha modele open-source w obszary wydajności dotąd zdominowane przez systemy zamknięte.
• Dostarcza namacalnych, praktycznych usprawnień w kodowaniu, rozumowaniu i przepływach agentowych.
• Jego dostępność i elastyczność oferują przekonującą platformę dla deweloperów, badaczy i przedsiębiorstw.

W istocie GLM-4.7 to nie tylko kolejna aktualizacja modelu — to strategiczny wyznacznik postępu dla otwartej AI, kwestionujący status quo i poszerzający granice tego, co mogą budować deweloperzy i organizacje.

Aby zacząć, poznaj możliwości GLM 4.7 i GLM 4.6 w Playground i zajrzyj do API guide po szczegółowe instrukcje. Przed dostępem upewnij się, że jesteś zalogowany w CometAPI i masz klucz API. CometAPI oferuje cenę znacznie niższą niż cena oficjalna, aby ułatwić integrację.

Gotowi do startu?→ Darmowa wersja próbna GLM 4.7 !