Kimi K2.7 Code is now on CometAPI — Kimi's most intelligent coding model to date, reliably follows instructions in long contexts and completes programming tasks with a higher success rate. Try it now
Modele
Ceny
Przedsiębiorstwo
Zasoby
Integracje
Szybki start
CometAPI vs. Konkurenci
Porównaj
Wsparcie
Blog
English
繁體中文
日本語
한국어
Français
Deutsch
Español
Italiano
Português
Русский
العربية
ไทย
Tiếng Việt
Bahasa Indonesia
Bahasa Melayu
Türkçe
Polski
Nederlands
Danish
Norsk
Қазақ
اردو
Zacznij za darmo
Zacznij za darmo
Blog GLM 4.7
Blog GLM 4.7
Mar 19, 2026
GLM-5
GLM 4.7
GLM-5 vs GLM-4.7: co się zmieniło, co jest istotne i czy powinieneś zaktualizować?
GLM-5, wydany 11 lutego 2026 r. przez Zhipu AI (Z.ai), stanowi duży skok architektoniczny względem GLM-4.7: większa skala MoE (≈744B wobec ~355B łącznych parametrów), większa liczba aktywnych parametrów, niższy zmierzony poziom halucynacji oraz wyraźne poprawy w benchmarkach agentowych i programistycznych — kosztem większej złożoności inferencji i (czasami) opóźnień.
Mar 19, 2026
GLM 4.7
GLM 4.7
Jak korzystać z GLM-4.7-Flash lokalnie?
GLM-4.7-Flash to lekki, wysokowydajny model 30B A3B MoE z rodziny GLM-4.7, zaprojektowany, aby umożliwiać lokalne i niskokosztowe wdrożenia do programowania, agentowych przepływów pracy i ogólnego rozumowania. Możesz uruchomić go lokalnie na trzy praktyczne sposoby: (1) przez Ollama (łatwe, zarządzane lokalne środowisko uruchomieniowe), (2) przez Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (wdrożenie serwerowe z priorytetem GPU), lub (3) przez GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (przyjazne dla CPU/urządzeń brzegowych).
Mar 30, 2026
GLM 4.7
GLM-4.7 wydany: co to oznacza dla inteligencji AI?
22 grudnia 2025 r. Zhipu AI (Z.ai) oficjalnie udostępniło GLM-4.7, najnowszą iterację w rodzinie General Language Model (GLM) — przyciągając globalną uwagę w świecie otwartoźródłowych modeli sztucznej inteligencji. Ten model nie tylko rozwija możliwości w zadaniach kodowania i rozumowania, ale także kwestionuje dominację modeli własnościowych, takich jak GPT-5.2 i Claude Sonnet 4.5, w kluczowych benchmarkach.