GLM-4.7 Yayınlandı: Bu, yapay zekâ için ne anlama geliyor?

22 Aralık 2025'te Zhipu AI (Z.ai), Genel Dil Modeli (GLM) ailesinin en yeni yinelemesi olan GLM-4.7’yi resmi olarak yayımladı — açık kaynaklı yapay zeka modelleri dünyasında küresel dikkat çekti. Bu model sadece kodlama ve akıl yürütme görevlerindeki yetenekleri ilerletmekle kalmıyor, aynı zamanda kilit kıyaslamalarda GPT-5.2 ve Claude Sonnet 4.5 gibi mülki modellerin üstünlüğüne meydan okuyor.

GLM-4.7, gerçek dünya geliştirme, araştırma ve kurumsal iş akışları için yüksek performanslı yapay zekanın kritik olduğu rekabetçi bir ortama giriyor. Bu sürüm, açık kaynak büyük dil modelleri (LLM’ler) için hem teknolojik hem de stratejik açıdan önemli bir dönüm noktasını işaret ediyor.

GLM 4.7 Nedir?

GLM, Genel Dil Modeli anlamına gelir — Zhipu AI tarafından geliştirilen ve güçlü performansı açık kaynak erişilebilirliğiyle dengeleyen büyük dil modeli serisi. GLM serisi, akıl yürütme, çok modlu görevler, kodlama ve araç destekli iş akışlarını destekleyecek şekilde kademeli olarak rafine edilmiştir; GLM-4.5 ve GLM-4.6 gibi önceki sürümler yüksek yetkinlikleriyle zaten tanınmıştı.

GLM-4.7, GLM-4 serisinin en son sürümüdür. Basit bir küçük yama olmaktan farklı olarak, programlama, akıl yürütme, araç kullanımı ve çok modlu üretim gibi temel yapay zeka görevlerinde ölçülebilir kazanımlar sağlayan anlamlı mimari iyileştirmeler ve eğitim geliştirmeleri getirir. Önemlisi, açık kaynak olarak yayımlanmıştır; bu sayede geliştiriciler, araştırmacılar ve kurumsal kullanıcılar için mülki kilitlenme olmaksızın geniş erişim sağlar.

Öne çıkan bazı özellikler şunlardır:

• Bir “harekete geçmeden önce düşün” mekanizması, modelin çıktıları üretmeden önce akıl yürütme ve araç adımlarını planlamasını sağlar — doğruluğu ve güvenilirliği artırır.
• Daha geniş çok modlu yetenekler, metin akıl yürütmesini görsel ve yapılandırılmış verilere genişletir.
• Uçtan uca iş akışları için daha güçlü destek; araç çağırma ve ajan davranışlarını kapsar.

GLM 4.7’de Neler Yeni? GLM 4.6 ile Nasıl Karşılaştırılır?

Gelişmiş Kodlama Yetenekleri

GLM-4.7’nin manşet iyileştirmelerinden biri, özellikle çok dilli ve çok adımlı programlama senaryolarını ele alma konusunda kodlama performansındaki belirgin sıçramadır.

Kıyaslama verilerine göre, GLM-4.7 şu sonuçlara ulaşıyor:

• SWE-bench Verified’da %73.8, GLM-4.6’ya kıyasla kayda değer bir sıçrama.
• SWE-bench Multilingual’da %66.7 (+12.9%), diller arası yetkinlikteki iyileşmeyi gösterir.
• Terminal Bench 2.0’da %41 (+16.5%), komut satırı ve ajan bağlamlarında daha iyi performansa işaret eder.

Bu rakamlar, hem kod kalitesi hem de kararlılıkta önemli ilerlemeleri gösteriyor — gerçek kodlama ortamlarında yapay zeka araçlarını kullanan geliştiriciler için kritik bir faktör. Erken saha denemeleri ayrıca GLM-4.7’nin karmaşık ön uçtan arka uca görevleri selefine göre daha güvenilir biçimde tamamladığını ortaya koyuyor.

Geliştirilmiş Akıl Yürütme ve Araç Kullanımı

GLM-4.7, akıl yürütme hattını birden çok moda ayırır:

• Aralıklı akıl yürütme, model her yanıt veya araç çağrısından önce akıl yürütür; her çıktının öncesinde planlar.
• Saklanan akıl yürütme, turlar boyunca akıl yürütme bağlamını korur, uzun süreli görev performansını iyileştirir; bağlamı korur ve yinelenen hesaplamayı azaltır.
• Tur düzeyi kontrol, akıl yürütme derinliğini isteğe göre dinamik olarak uyarlar.

Bu, akıl yürütme kıyaslamalarında daha güçlü performans sağlar. Örneğin, HLE (“Humanity’s Last Exam”) kıyaslamasında GLM-4.7 %42.8 elde etti — GLM-4.6’ya göre %41’lik bir iyileşme — ve bazı değerlendirmelere göre benzer metriklerde GPT-5.1’i geride bırakıyor.

Salt sayısal sonuçların ötesinde, bu iyileştirmeler analitik sorgular, matematiksel akıl yürütme ve yapılandırılmış talimat izleme için daha tutarlı ve doğru çıktılara dönüşüyor.

Geliştirilmiş Çıktı Estetiği ve Çok Modlu Yetenekler

GLM-4.7 kodlama ve akıl yürütmeye güçlü odaklanmasını sürdürürken, daha geniş iletişim görevlerinde de gelişmeler sunar:

• Sohbet kalitesi daha doğal ve bağlam farkındalığı daha yüksek.
• Yaratıcı yazım daha zengin üslup çeşitliliği ve etkileşim sergiler.
• Rol yapma ve sürükleyici diyaloglar daha insansı hissettirir.
• Web & UI Kod Üretimi: Daha temiz ve daha modern kullanıcı arayüzleri üretir; düzen ve estetik kalitesi iyileşmiştir.
• Görsel Çıktı: Daha iyi biçimlendirme ve yapıyla slaytlar, posterler ve HTML tasarımları üretir.
• Çok Modlu Destek: Daha geniş uygulama alanları için metin ve diğer giriş türlerini daha iyi işler.

Bu niteliksel yükseltmeler, GLM-4.7’yi yalnızca geliştiricilere yönelik bir uzmanlık modeli olmaktan çıkarıp genel amaçlı yapay zeka faydasına daha da yaklaştırıyor.

GLM-4.7 Neden Önemli?

GLM-4.7’nin piyasaya çıkışı, teknoloji, iş dünyası ve daha geniş yapay zeka araştırması için önemli sonuçlar doğuruyor:

İleri Düzey Yapay Zekanın Demokratikleştirilmesi

Yüksek performanslı bir modeli tamamen açık kaynak ve müsamahalı lisanslama ile erişilebilir kılarak, GLM-4.7 girişimler, akademik gruplar ve bağımsız geliştiricilerin aşırı maliyetler olmadan yenilik yapma önündeki engelleri azaltır.

Kapalı Mülki Modellerle Rekabet

17 kategoride (akıl yürütme, kodlama, ajan görevleri) yapılan karşılaştırmalı kıyaslamalarda:

• GLM-4.7, GPT-5.1-High ve Claude Sonnet 4.5 ile rekabetçi kalır.
• Açık ortamlarda diğer birçok üst seviye modeli geride bırakır.

Bu, yalnızca artımsal kazanımları değil — performansta anlamlı sıçramaları da vurgular.

GLM-4.7’nin performansı — özellikle kodlama ve akıl yürütmede — mülki çerçevelerin (OpenAI’nin GPT serisi ve Anthropic’in Claude’u gibi) hakimiyetine meydan okur; çeşitli kıyaslamalarda karşılaştırılabilir veya üstün sonuçlar sunar.

Bu durum yapay zeka alanındaki rekabeti yoğunlaştırarak daha hızlı inovasyon, daha iyi fiyatlandırma modelleri ve daha çeşitli yapay zeka çözümlerine zemin hazırlayabilir.

Yapay Zeka Rekabeti İçin Stratejik Sonuçlar

GLM-4.7’nin performansı, yapay zeka kabiliyetindeki geleneksel hiyerarşilere meydan okuyor:

• Açık modeller arasında kıyaslama performansı sınırını ileri itiyor.
• Gerçek dünya görevlerinde küresel mülki liderlerle rekabet ediyor.
• Özellikle yazılım geliştirme ve yoğun akıl yürütme gerektiren alanlarda uzman iş akışları için çıtayı yükseltiyor.

Bu bağlamda, GLM-4.7 yalnızca teknik bir ilerleme değil — aynı zamanda yapay zeka ekosisteminin evriminde stratejik bir dönüm noktasıdır.

GLM-4.7’nin gerçek dünyadaki kullanım alanları nelerdir?

Kodlama asistanları ve copilotlar

Başlıca benimseme senaryoları arasında IDE asistanları, çekme isteği özetleyicileri, otomatik yeniden düzenleme araçları ve akıllı kod inceleme yardımcıları yer alır. Modelin geliştirilmiş kod sentezi ve terminal etkileşimi, deponun eserlerine çok adımlı değişiklikler yapan veya öneren “geliştirici olarak asistan” kalıpları için uygundur.

Ajan otomasyonu ve orkestrasyonu

GLM-4.7’nin ajan yetenekleri, orkestrasyon görevleri için elverişlidir: otomatik dağıtım betikleri, CI hattı asistanları, düzeltme adımları öneren sistem izleme ajanları ve günlükler, kod ve yapılandırma eserleri arasında akıl yürüterek düzeltmeler önerebilen hat triage botları. “Harekete geçmeden önce düşün” kabiliyeti bu bağlamlarda gürültülü veya güvensiz araç çağrılarını azaltır.

Uzun bağlamla bilgi işi

Hukuki ve düzenleyici inceleme, teknik durum tespiti, araştırma sentezi ve çok belgeli özetleme uzun bağlam yeteneklerinden faydalanır. GLM-4.7, genişletilmiş oturum durumunu koruyabilir ve daha büyük derlemeler arasında sentez yapabilir; bu da belgeler arası Q&A ve sistem düzeyinde analiz gibi iş akışlarını mümkün kılar.

Çok dilli mühendislik ve dokümantasyon

İngilizce ve Çince (ve desteklenen diğer diller) arasında çalışan ekipler, dokümantasyon çevirisi, yerelleştirilmiş kod yorumları ve uluslararası geliştirici işe alıştırma için GLM-4.7’yi kullanabilir. Modelin çok dilli kıyaslamaları, diller arasında gelişmiş doğruluk ve bağlam yönetimini gösterir ki bu, uluslararası ürün ekipleri için faydalıdır.

Prototipleme ve araştırma

Ajan mimarileri, araç zincirleri veya yeni değerlendirme metodolojileriyle deney yapan araştırma ekipleri için GLM-4.7’nin açık dağıtımı, hızlı deney yapma ve diğer açık modeller veya mülki kıyaslarla yeniden üretilebilir karşılaştırmalar için engelleri azaltır.

Sonuç:

GLM-4.7, yapay zeka dünyasında bir kilometre taşı niteliğinde:

• Açık kaynak modelleri, bir zamanlar kapalı sistemlerin egemen olduğu performans alanlarına taşıyor.
• Kodlama, akıl yürütme ve ajan iş akışlarında somut, gerçek dünyada uygulanabilir iyileştirmeler sunuyor.
• Erişilebilirliği ve uyarlanabilirliği, geliştiriciler, araştırmacılar ve işletmeler için cazip bir platform sağlıyor.

Özetle, GLM-4.7 sadece başka bir model yükseltmesi değil — açık yapay zeka için stratejik bir ilerleme işareti olup, statükoya meydan okurken geliştiricilerin ve kuruluşların neler inşa edebileceğinin sınırlarını genişletiyor.

Başlamak için, GLM 4.7 ve GLM 4.6 yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API guide’a göz atın. Erişimden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.

Hazır mısınız?→ GLM 4.7’nin ücretsiz denemesi !