GLM-4.7

Czym jest GLM-4.7

GLM-4.7 to najnowszy flagowy otwarto-fundacyjny duży model językowy od Z.ai / Zhipu AI (nazwa modelu glm-4.7). Jest pozycjonowany jako zorientowany na deweloperów model „myślący”, ze szczególnymi ulepszeniami w zakresie wykonywania zadań programistycznych/agentowych, wielokrokowego rozumowania, wywoływania narzędzi oraz przepływów pracy z długim kontekstem. Wydanie kładzie nacisk na obsługę dużego kontekstu (do 200K kontekstu), wysoką maksymalną długość odpowiedzi (do 128K tokenów) oraz wyspecjalizowane tryby „thinking” dla potoków agentowych.

Najważniejsze funkcje

• Ulepszenia agentowe / w korzystaniu z narzędzi: Wbudowane tryby myślenia („Interleaved Thinking”, „Preserved Thinking”, kontrola na poziomie tury), aby model mógł „pomyśleć, zanim zadziałać”, zachowywać rozumowanie między turami i być stabilniejszym przy wywoływaniu narzędzi lub wykonywaniu wieloetapowych zadań. Skierowane do odpornych przepływów pracy agentowych (terminal, łańcuchy narzędzi, przeglądanie sieci).
• Kompetencje w zakresie kodowania i terminala: Znaczące ulepszenia w benchmarkach kodowania i automatyzacji terminala — benchmarki dostawcy pokazują wyraźne zyski względem GLM-4.6 w metrykach SWE-bench i Terminal Bench. Przekłada się to na lepsze wieloturowe generowanie kodu, sekwencjonowanie poleceń i odzyskiwanie w środowiskach agentowych.
• „Vibe coding” / jakość frontendu: Poprawiona domyślna jakość UI/układu dla generowanego HTML, slajdów i prezentacji (czystsze układy, rozmiary, lepsze domyślne wartości wizualne).
• Przepływy pracy z długim kontekstem: Okno kontekstu 200K tokenów i narzędzia do keszowania kontekstu; praktyczne dla wieloplikowych baz kodu, długich dokumentów i wielorundowych sesji agentowych.

Wydajność w benchmarkach

Wydawca/utrzymujący GLM-4.7 oraz tabele benchmarków społeczności raportują istotne zyski względem GLM-4.6 i konkurencyjne wyniki na tle innych współczesnych modeli w zadaniach kodowania, agentowych i wykorzystania narzędzi. Wybrane liczby (źródło: oficjalne tabele opublikowane na Hugging Face / Z.AI):

• LiveCodeBench-v6 (benchmark agenta do programowania): 84.9 (zgłaszane open-source SOTA).
• SWE-bench Verified (programowanie): 73.8% (wzrost z 68.0% w GLM-4.6).
• SWE-bench Multilingual: 66.7% (+12.9% vs GLM-4.6).
• Terminal Bench 2.0 (agentowe działania w terminalu): 41.0% (znaczna poprawa o +16.5% względem 4.6).
• HLE (złożone rozumowanie z użyciem narzędzi): 42.8% przy użyciu narzędzi (zgłoszono duże ulepszenie względem poprzednich wersji).
• τ²-Bench (interaktywne wywoływanie narzędzi): 87.4 (raportowane open-source SOTA).

Typowe przypadki użycia i przykładowe scenariusze

• Agentowi asystenci programistyczni: Autonomiczne lub półautonomiczne generowanie kodu, wieloturowe poprawki, automatyzacja w terminalu i skrypty CI/CD.
• Agenci sterowani narzędziami: Przeglądanie sieci, orkiestracja API, wieloetapowe przepływy (wspierane przez preserved thinking i wywoływanie funkcji).
• Generowanie frontendu i UI: Automatyczne szkielety stron, zestawy slajdów, plakaty o lepszej estetyce i układzie.
• Badania i zadania z długim kontekstem: Streszczanie dokumentów, synteza literatury oraz generowanie wspomagane wyszukiwaniem w długich dokumentach (okno 200K tokenów bardzo się tu przydaje).
• Interaktywne agenty edukacyjne / tutorzy programowania: Wieloturowe nauczanie z zachowaniem rozumowania, które zapamiętuje wcześniejsze bloki rozumowania w trakcie sesji.

Jak uzyskać dostęp do i używać GLM 4.7 API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej CometAPI console. Uzyskaj klucz API będący poświadczeniem dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum użytkownika, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do MiniMax M2.1 API

Wybierz endpoint „glm-4.7”, aby wysłać żądanie API i ustawić treść żądania. Metodę żądania i treść żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody nasza strona udostępnia również test w Apifox. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Gdzie wywoływać: interfejsy w Chat-stylu API.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu interfejs API zwraca status zadania oraz