22 دسمبر 2025 کو، Zhipu AI (Z.ai) نے باضابطہ طور پر GLM-4.7 جاری کیا، جو اس کے General Language Model (GLM) خاندان کی تازہ ترین کڑی ہے — اور اوپن سورس AI ماڈلز کی دنیا میں عالمی توجہ کا مرکز بنی۔ یہ ماڈل نہ صرف کوڈنگ اور استدلالی کاموں کی صلاحیتوں کو آگے بڑھاتا ہے بلکہ کلیدی بینچ مارکس میں GPT-5.2 اور Claude Sonnet 4.5 جیسے ملکیتی ماڈلز کی برتری کو بھی چیلنج کرتا ہے۔
GLM-4.7 ایک ایسے مسابقتی منظرنامے میں داخل ہوتا ہے جہاں حقیقی دنیا کی ڈویلپمنٹ، تحقیق اور انٹرپرائز ورک فلو کے لیے ہائی پرفارمنس AI نہایت اہم ہے۔ اس کا اجرا اوپن سورس لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کے لیے— تکنیکی اور اسٹریٹیجک دونوں لحاظ سے — ایک اہم سنگ میل ہے۔
GLM 4.7 کیا ہے؟
GLM کا مطلب ہے General Language Model — Zhipu AI کی تیار کردہ لارج لینگویج ماڈلز کی ایک سیریز، جو مضبوط کارکردگی اور اوپن سورس دستیابی کے توازن کے لیے معروف ہے۔ GLM لائن کو بتدریج اس طرح بہتر بنایا گیا ہے کہ وہ reasoning، ملٹی موڈل ٹاسکس، کوڈنگ، اور ٹول پر مبنی ورک فلو کو سپورٹ کرے، جبکہ GLM-4.5 اور GLM-4.6 جیسے پہلے کے ورژنز پہلے ہی اعلیٰ صلاحیت کے حامل مانے جاتے ہیں۔
GLM-4.7، GLM-4 لائن کا تازہ ترین ورژن ہے۔ یہ محض ایک معمولی پیچ نہیں، بلکہ بامعنی ساختی بہتریاں اور تربیتی اصلاحات متعارف کراتا ہے جو بنیادی AI کاموں — پروگرامنگ، ریزننگ، ٹول کے استعمال، اور ملٹی موڈل جنریشن — میں قابلِ پیمائش بہتریاں دیتی ہیں۔ اہم بات یہ کہ یہ اوپن سورس کے طور پر جاری کیا گیا ہے، جس سے ڈویلپرز، محققین اور انٹرپرائز صارفین کو بغیر ملکیتی لاک اِن کے وسیع رسائی ملتی ہے۔
اس کی چند نمایاں خصوصیات میں شامل ہیں:
- “سوچ کر پھر عمل” (think before act) میکانزم، جس میں ماڈل آؤٹ پٹ دینے سے پہلے ریزننگ اور ٹول کے مراحل کی منصوبہ بندی کرتا ہے — جس سے درستی اور قابلِ اعتماد ہونا بہتر ہوتا ہے۔
- وسیع تر ملٹی موڈل صلاحیتیں، جو متنی ریزننگ کو بصری اور ساختہ ڈیٹا تک توسیع دیتی ہیں۔
- اینڈ ٹو اینڈ ورک فلو کے لیے مزید مضبوط سپورٹ، بشمول ٹول کال اور ایجنٹک برتاؤ۔
GLM 4.7 میں کیا نیا ہے؟ یہ GLM 4.6 کے مقابلے میں کیسا ہے؟
جدید کوڈنگ صلاحیتیں
GLM-4.7 کی سرخیوں میں شامل ایک بڑی بہتری کوڈنگ کارکردگی ہے — خصوصاً کثیر اللسانی اور کثیر مرحلہ جاتی پروگرامنگ منظرناموں کو سنبھالنے میں۔
| بینچ مارک | GLM-4.7 | GLM-4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 73.8% | 68.8% |
| SWE-bench Multilingual | 66.7% | 53.8% |
| Terminal Bench 2.0 | 41% | 23.5% |
بینچ مارک ڈیٹا کے مطابق، GLM-4.7 نے حاصل کیے:
- SWE-bench Verified پر 73.8% — جو GLM-4.6 سے قابل ذکر اضافہ ہے۔
- SWE-bench Multilingual پر 66.7% (+12.9%) — جو زبانوں کے درمیان بہتر اہلیت دکھاتا ہے۔
- Terminal Bench 2.0 پر 41% (+16.5%) — جو کمانڈ لائن اور ایجنٹ سیاق و سباق میں بہتر کارکردگی کی علامت ہے۔
یہ اعداد و شمار کوڈ کے معیار اور استحکام دونوں میں بڑی پیش رفت دکھاتے ہیں — جو حقیقی کوڈنگ ماحول میں AI ٹولز استعمال کرنے والے ڈویلپرز کے لیے اہم ہے۔ ابتدائی حقیقی دنیا کے ٹرائلز بھی ظاہر کرتے ہیں کہ GLM-4.7 پیچیدہ فرنٹ اینڈ سے بیک اینڈ تک کے کاموں کو اپنے پیش رو کے مقابلے میں زیادہ قابلِ اعتماد طریقے سے مکمل کرتا ہے۔
بہتر ریزننگ اور ٹول کا استعمال
GLM-4.7 اپنی ریزننگ پائپ لائن کو متعدد موڈز میں منظم کرتا ہے:
- انٹرلیوڈ ریزننگ، ماڈل ہر جواب یا ٹول کال سے پہلے سوچتا ہے، اور ہر آؤٹ پٹ سے پہلے منصوبہ بندی کرتا ہے۔
- ریٹینڈ ریزننگ، کئی ٹرنز میں ریزننگ کانٹیکسٹ برقرار رکھتی ہے، جس سے طویل دورانیہ کے کاموں کی کارکردگی بہتر ہوتی ہے اور دہرائی جانے والی کمپیوٹیشن کم ہوتی ہے۔
- ٹرن لیول کنٹرول، جو ہر درخواست کے مطابق ریزننگ کی گہرائی کو متحرک طور پر ڈھالتا ہے۔
اس سے ریزننگ بینچ مارکس پر مضبوط کارکردگی حاصل ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، HLE (“Humanity’s Last Exam”) بینچ مارک پر، GLM-4.7 نے 42.8% اسکور کیا — جو GLM-4.6 کے مقابلے میں 41% بہتری ہے — اور بعض حساب سے GPT-5.1 کو ملتے جلتے میٹرکس پر پیچھے چھوڑتا ہے۔
خام اعداد سے ہٹ کر، یہ بہتریاں تجزیاتی سوالات، ریاضیاتی ریزننگ، اور ساختہ ہدایات کی پیروی کے لیے زیادہ مربوط اور درست آؤٹ پٹس میں ڈھلتی ہیں۔
آؤٹ پٹ کی خوبصورتی اور ملٹی موڈل صلاحیتوں میں بہتری
جبکہ GLM-4.7 کوڈنگ اور ریزننگ پر مضبوط توجہ برقرار رکھتا ہے، یہ وسیع تر مواصلاتی کاموں میں بھی بہتر ہوتا ہے:
- چیٹ کوالٹی زیادہ فطری اور سیاق شناس ہے۔
- تخلیقی تحریر میں اسلوب کی زیادہ تنوع اور مشغولیت نظر آتی ہے۔
- رول پلے اور دل آویز مکالمات زیادہ انسان جیسے محسوس ہوتے ہیں۔
- Web & UI Code Generation: زیادہ صاف اور جدید یوزر انٹرفیس بناتا ہے، بہتر لے آؤٹ اور جمالیاتی معیار کے ساتھ۔
- Visual Output: سلائیڈز، پوسٹرز، اور HTML ڈیزائن کی بہتر جنریشن، بہتر فارمیٹنگ اور ساخت کے ساتھ۔
- Multimodal Support: متن اور دیگر ان پٹ اقسام کو سنبھالنے میں بہتری، وسیع ایپلیکیشن ڈومینز کے لیے موزوں۔
یہ کیفیاتی اپ گریڈز GLM-4.7 کو عام مقصد کے AI کے قریب لے آتے ہیں — محض ڈویلپرز کے لیے ایک خصوصی ماڈل نہیں۔
GLM-4.7 کیوں اہم ہے؟
GLM-4.7 کا آغاز ٹیکنالوجی، کاروبار، اور وسیع تر AI تحقیق میں نمایاں اثرات رکھتا ہے:
ایڈوانسڈ AI کی جمہوری رسائی
ایک ہائی پرفارمنس ماڈل کو مکمل طور پر اوپن سورس اور پرمیسیو لائسنسنگ کے تحت دستیاب بنا کر، GLM-4.7 اسٹارٹ اپس، تعلیمی گروپس، اور آزاد ڈویلپرز کے لیے بغیر بھاری لاگت کے جدت کی راہ ہموار کرتا ہے۔
بند ملکیتی ماڈلز کے ساتھ مسابقت
17 زمروں (ریزننگ، کوڈنگ، ایجنٹ ٹاسکس) کے بینچ مارکس کے تقابلی نتائج میں:
- GLM-4.7، GPT-5.1-High اور Claude Sonnet 4.5 کے ساتھ مسابقتی رہتا ہے۔
- یہ اوپن سیٹنگز میں کئی دیگر ہائی ٹئیر ماڈلز سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔
یہ محض بتدریجی اضافہ نہیں — بلکہ کارکردگی میں بامعنی چھلانگیں اجاگر کرتا ہے۔
GLM-4.7 کی کارکردگی — خاص طور پر کوڈنگ اور ریزننگ میں — ملکیتی فریم ورکس (جیسے OpenAI کی GPT سیریز اور Anthropic کا Claude) کی برتری کو چیلنج کرتی ہے، اور کئی بینچ مارکس میں تقابلی یا بہتر نتائج پیش کرتی ہے۔
یہ AI منظرنامے میں مسابقت کو تیز کرتا ہے، جو ممکنہ طور پر تیز تر جدت، بہتر قیمتوں کے ماڈلز، اور AI آفرنگز میں زیادہ تنوع کو جنم دے سکتا ہے۔
AI مقابلے کے اسٹریٹیجک مضمرات
GLM-4.7 کی کارکردگی AI قابلیت کی روایتی درجہ بندیوں کو چیلنج کرتی ہے:
- اوپن ماڈلز کے درمیان بینچ مارک کارکردگی کی حد کو آگے دھکیلتا ہے۔
- حقیقی دنیا کے کاموں میں عالمی ملکیتی رہنماؤں سے مقابلہ کرتا ہے۔
- خاص طور پر سافٹ ویئر ڈیولپمنٹ اور ریزننگ پر مبنی ڈومینز میں مخصوص ورک فلو کے معیار کو بلند کرتا ہے۔
اس تناظر میں، GLM-4.7 صرف ایک تکنیکی پیش قدمی نہیں — بلکہ AI ایکو سسٹم کی ارتقا میں ایک اسٹریٹیجک سنگ میل ہے۔
GLM-4.7 کے حقیقی دنیا کے استعمالات کیا ہیں؟
کوڈنگ اسسٹنٹس اور کوپائلٹس
ابتدائی اپنانے کے مناظر میں IDE اسسٹنٹس، پل ریکویسٹ سمری کار، خودکار ریفیکٹرنگ ٹولز، اور ذہین کوڈ ریویو معاون شامل ہیں۔ ماڈل کی بہتر کوڈ سنتھیسس اور ٹرمینل انٹریکشن اسے “assistant as developer” پیٹرنز کے لیے موزوں بناتی ہے، جہاں ماڈل ریپوزٹری آرٹی فیکٹس میں کثیر مرحلہ جاتی تبدیلیاں انجام دیتا یا تجویز کرتا ہے۔
ایجنٹک آٹومیشن اور آرکیسٹریشن
GLM-4.7 کی ایجنٹک بہتریاں آرکیسٹریشن ٹاسکس کے لیے موزوں ہیں: خودکار ڈپلائمنٹ اسکرپٹس، CI پائپ لائن اسسٹنٹس، سسٹم مانیٹرنگ ایجنٹس جو اصلاحی اقدامات تجویز کریں، اور پائپ لائن ٹریاژ بوٹس جو لاگز، کوڈ اور کنفیگریشن آرٹی فیکٹس پر ریزننگ کر کے حل تجویز کریں۔ “سوچ کر پھر عمل” کی صلاحیت ان سیاق و سباق میں شور یا غیر محفوظ ٹول کالز کو کم کرتی ہے۔
طویل سیاق کے ساتھ نالج ورک
قانونی و ریگولیٹری ریویو، ٹیکنیکل ڈیو ڈیلیجنس، تحقیقی تلخیص، اور ملٹی ڈاکیومنٹ سمریزیشن طویل سیاق کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ GLM-4.7 طویل سیشن اسٹیٹ برقرار رکھ سکتا ہے اور بڑے کارپس میں سنتھیسز کر سکتا ہے، جس سے کراس ڈاکیومنٹ Q&A اور سسٹم لیول تجزیہ جیسے ورک فلو ممکن ہوتے ہیں۔
کثیر اللسانی انجینئرنگ اور دستاویزات
ان ٹیموں کے لیے جو انگریزی اور چینی (اور دیگر معاون زبانوں) میں کام کرتی ہیں، GLM-4.7 دستاویزاتی ترجمہ، مقامی نوعیت کے کوڈ تبصرے، اور بین الاقوامی ڈویلپر آن بورڈنگ کے لیے مفید ہے۔ ماڈل کے ملٹی لنگول بینچ مارکس زبانوں کے درمیان بہتر درستی اور سیاق سنبھالنے کی نشاندہی کرتے ہیں، جو بین الاقوامی پراڈکٹ ٹیموں کے کام آتا ہے۔
پروٹو ٹائپنگ اور تحقیق
وہ تحقیقی ٹیمیں جو ایجنٹ آرکیٹیکچرز، ٹول چینز، یا نئی تشخیصی میتھوڈولوجیز کے ساتھ تجربہ کر رہی ہیں، ان کے لیے GLM-4.7 کی اوپن ڈسٹری بیوشن تیز رفتار تجربات اور دیگر اوپن ماڈلز یا ملکیتی بیس لائنز کے مقابل قابلِ تکرار موازنہ کی راہ ہموار کرتی ہے۔
نتیجہ:
GLM-4.7 AI کی دنیا میں ایک سنگِ میل ریلیز ہے:
- یہ اوپن سورس ماڈلز کو اس کارکردگی کی سطح تک پہنچاتا ہے جو کبھی بند سسٹمز کے زیرِ اثر تھی۔
- یہ کوڈنگ، ریزننگ، اور ایجنٹک ورک فلو میں محسوس، حقیقی دنیا کی بہتریاں فراہم کرتا ہے۔
- اس کی دستیابی اور مطابقت پذیری ڈویلپرز، محققین، اور انٹرپرائزز کے لیے یکساں طور پر ایک پُرکشش پلیٹ فارم مہیا کرتی ہے۔
مختصر یہ کہ، GLM-4.7 محض ایک اور ماڈل اپ گریڈ نہیں — یہ اوپن AI کے لیے پیش رفت کا ایک اسٹریٹیجک نشان ہے، جو اسٹیٹس کو کو چیلنج کرتے ہوئے ڈویلپرز اور اداروں کی تعمیراتی سرحدوں کو وسعت دیتا ہے۔
شروع کرنے کے لیے، GLM 4.7 اور GLM 4.6 کی صلاحیتیں Playground میں ایکسپلور کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API guide سے رجوع کریں۔ رسائی سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ CometAPI میں لاگ اِن ہیں اور API key حاصل کر چکے ہیں۔ CometAPI آپ کے انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت کے مقابلے میں کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے۔
تیار ہیں؟→ GLM 4.7 کا مفت ٹرائل !
