GLM-4.7 выпущен: что это означает для ИИ?

22 декабря 2025 года Zhipu AI (Z.ai) официально выпустила GLM-4.7, новейшую итерацию в семействе General Language Model (GLM), привлекшую глобальное внимание в мире моделей ИИ с открытым исходным кодом. Эта модель не только продвигает возможности в задачах программирования и рассуждения, но и бросает вызов доминированию проприетарных моделей, таких как GPT-5.2 и Claude Sonnet 4.5, на ключевых бенчмарках.

GLM-4.7 выходит на конкурентную арену, где высокопроизводительный ИИ критически важен для реальной разработки, исследований и корпоративных рабочих процессов. Ее релиз отмечает значимую веху для открытых больших языковых моделей (LLMs) — как технологически, так и стратегически.

Что такое GLM 4.7?

GLM расшифровывается как General Language Model — серия больших языковых моделей, разработанных Zhipu AI, известных балансом высокой производительности и доступности открытого исходного кода. Линейка GLM последовательно совершенствовалась для поддержки рассуждений, мультимодальных задач, программирования и рабочих процессов с инструментами, а более ранние версии, такие как GLM-4.5 и GLM-4.6, уже признаны высокоспособными.

GLM-4.7 — это последняя версия в линии GLM-4. В отличие от небольшого минорного патча, она вносит значимые архитектурные доработки и улучшения процесса обучения, обеспечивающие измеримый прирост по ключевым задачам ИИ: программирование, рассуждение, использование инструментов и мультимодальная генерация. Важно, что она выпущена с открытым исходным кодом, что обеспечивает широкий доступ для разработчиков, исследователей и корпоративных пользователей без привязки к проприетарным решениям.

Некоторые определяющие характеристики:

• Механизм «сначала подумай, потом действуй», при котором модель планирует шаги рассуждений и обращения к инструментам до формирования ответа — это повышает точность и надежность.
• Более широкие мультимодальные возможности, расширяющие текстовые рассуждения на визуальные и структурированные данные.
• Усиленная поддержка сквозных рабочих процессов, включая вызов инструментов и агентное поведение.

Что нового в GLM 4.7? Как она сравнивается с GLM 4.6?

Продвинутые возможности программирования

Одним из главных улучшений GLM-4.7 стал заметный шаг вперед в производительности при работе с кодом — особенно в многоязычных и многошаговых сценариях программирования.

Согласно данным бенчмарков, GLM-4.7 достигает:

• 73.8% на SWE-bench Verified, заметный рост по сравнению с GLM-4.6.
• 66.7% на SWE-bench Multilingual (+12.9%), что демонстрирует улучшенную межъязыковую компетентность.
• 41% на Terminal Bench 2.0 (+16.5%), указывая на лучшую работу в командной строке и агентных контекстах.

Эти цифры показывают существенный прогресс как в качестве кода, так и в стабильности — важный фактор для разработчиков, использующих ИИ-инструменты в реальных средах разработки. Ранние испытания в реальных условиях также показывают, что GLM-4.7 более надежно завершает сложные задачи от фронтенда до бэкенда по сравнению с предшественницей.

Улучшенные рассуждения и работа с инструментами

GLM-4.7 структурирует конвейер рассуждений в несколько режимов:

• Перемежающееся рассуждение: модель размышляет перед каждым ответом или вызовом инструмента, планируя шаги перед каждой выдачей.
• Сохраняемое рассуждение: хранит контекст рассуждений между репликами, улучшая выполнение длительных задач и снижая повторные вычисления.
• Управление на уровне реплики: динамически подстраивает глубину рассуждений под конкретный запрос.

Это обеспечивает более высокие результаты на бенчмарках рассуждения. Например, на бенчмарке HLE (“Humanity’s Last Exam”) GLM-4.7 достигла 42.8%, что на 41% выше по сравнению с GLM-4.6 — и, по некоторым оценкам, превосходит GPT-5.1 по схожим метрикам.

Помимо сухих цифр, эти улучшения приводят к более связным и точным ответам на аналитические запросы, в математических рассуждениях и при следовании структурированным инструкциям.

Улучшенная эстетика вывода и мультимодальные возможности

Сохраняя сильный фокус на программировании и рассуждениях, GLM-4.7 также стала лучше в задачах более широкого общения:

• Качество чата стало более естественным и контекстно осведомленным.
• Креативное письмо демонстрирует более разнообразные стили и вовлеченность.
• Ролевые сценарии и иммерсивные диалоги стали более «человечными».
• Генерация веб- и UI-кода: создает более чистые и современные интерфейсы с лучшей компоновкой и эстетикой.
• Визуальный вывод: лучшее создание слайдов, постеров и HTML-дизайнов с улучшенным форматированием и структурой.
• Мультимодальная поддержка: улучшенная обработка текста и других типов входных данных для более широких прикладных областей.

Эти качественные улучшения приближают GLM-4.7 к многоцелевому использованию ИИ — а не только к специализированной модели для разработчиков.

Почему GLM-4.7 важна?

Запуск GLM-4.7 несет значимые последствия для технологий, бизнеса и более широкой ИИ-науки:

Демократизация продвинутого ИИ

Благодаря полноценному открытому исходному коду и доступу по либеральной лицензии GLM-4.7 снижает барьеры для стартапов, академических групп и независимых разработчиков, позволяя им внедрять инновации без запретительных затрат.

Конкуренция с закрытыми проприетарными моделями

В сравнительных бенчмарках по 17 категориям (рассуждения, программирование, агентные задачи):

• GLM-4.7 остается конкурентоспособной с GPT-5.1-High и Claude Sonnet 4.5.
• Она превосходит ряд других моделей высокого уровня в открытых настройках.

Это подчеркивает не просто инкрементальные улучшения, а существенные рывки в производительности.

Производительность GLM-4.7 — особенно в программировании и рассуждениях — бросает вызов доминированию проприетарных фреймворков (таких как серия GPT от OpenAI и Claude от Anthropic), предлагая сопоставимые или лучшие результаты на ряде бенчмарков.

Это усиливает конкуренцию на рынке ИИ, потенциально стимулируя более быстрые инновации, лучшие ценовые модели и большее разнообразие ИИ-решений.

Стратегические последствия для конкурентной борьбы в ИИ

Производительность GLM-4.7 бросает вызов традиционной иерархии ИИ-возможностей:

• Продвигает фронтир бенчмарков среди открытых моделей.
• Конкурирует с глобальными проприетарными лидерами в реальных задачах.
• Повышает планку для специализированных рабочих процессов ИИ, особенно в разработке ПО и доменах с высоким уровнем рассуждений.

В этом контексте GLM-4.7 — не просто технический шаг вперед, а стратегическая веха в эволюции экосистемы ИИ.

Каковы реальные сценарии использования GLM-4.7?

Ассистенты программирования и копилоты

Ключевые сценарии внедрения включают помощников в IDE, инструменты суммирования pull request’ов, автоматизированные рефакторинги и интеллектуальные помощники код-ревью. Улучшенный синтез кода и взаимодействие с терминалом делают модель подходящей для паттернов «assistant as developer», когда модель выполняет или предлагает многошаговые изменения артефактов репозитория.

Агентная автоматизация и оркестрация

Агентные улучшения GLM-4.7 подходят для задач оркестрации: автоматизированные скрипты деплоя, ассистенты CI-пайплайнов, агенты мониторинга систем, предлагающие шаги ремедиации, и боты для триажа пайплайнов, способные рассуждать по логам, коду и конфигурациям и предлагать исправления. Возможность «сначала подумай, потом действуй» снижает шумные или небезопасные обращения к инструментам в этих контекстах.

Работа с знаниями при длинном контексте

Юридическая и регуляторная проверка, технический due diligence, исследовательский синтез и многодокументное суммирование выигрывают от длинного контекста. GLM-4.7 может поддерживать длительное состояние сессии и синтезировать по большим корпусам, обеспечивая такие процессы, как кросс-документный Q&A и системный анализ.

Многоязычная инженерия и документация

Команды, работающие на английском и китайском (и других поддерживаемых языках), могут применять GLM-4.7 для перевода документации, локализованных комментариев в коде и международного онбординга разработчиков. Многоязычные бенчмарки модели указывают на улучшенную точность и контекстную обработку, что полезно для международных продуктовых команд.

Прототипирование и исследования

Для исследовательских команд, экспериментирующих с агентными архитектурами, цепочками инструментов или новыми методиками оценки, открытое распространение GLM-4.7 снижает барьеры для быстрых экспериментов и воспроизводимых сравнений с другими открытыми моделями или проприетарными базовыми решениями.

Заключение:

GLM-4.7 — знаковый релиз в мире ИИ:

• Она выводит открытые модели на уровни производительности, ранее доминировавшие у закрытых систем.
• Обеспечивает осязаемые, практические улучшения в программировании, рассуждениях и агентных рабочих процессах.
• Ее доступность и адаптивность делают платформу привлекательной для разработчиков, исследователей и предприятий.

По сути, GLM-4.7 — это не просто очередное обновление модели, а стратегический маркер прогресса для открытого ИИ, бросающий вызов статус-кво и расширяющий горизонты того, что могут создавать разработчики и организации.

Для начала изучите возможности GLM 4.7 и GLM 4.6 в Playground и обратитесь к руководству по API за подробными инструкциями. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предлагает цену значительно ниже официальной, чтобы помочь вам с интеграцией.

Готовы начать?→ Бесплатная пробная версия GLM 4.7 !