ПЕКІН, 27 грудня 2025 /PRNewswire/ — 22 грудня Z.ai випустила GLM-4.7, останню версію своєї сімейства великих мовних моделей GLM. Розроблена для обробки багатоПЕКІН, 27 грудня 2025 /PRNewswire/ — 22 грудня Z.ai випустила GLM-4.7, останню версію своєї сімейства великих мовних моделей GLM. Розроблена для обробки багато

Z.ai випускає GLM-4.7, розроблений для реальних середовищ розробки, закріплюючи свою позицію як "китайський OpenAI"

2025/12/27 21:30

ПЕКІН, 27 грудня 2025 /PRNewswire/ — 22 грудня Z.ai випустила GLM-4.7, найновішу версію своєї сімейства великих мовних моделей GLM. Розроблена для виконання багатоетапних завдань у виробництві, GLM-4.7 орієнтована на середовища розробки, які передбачають тривалі цикли завдань, часте використання інструментів та вищі вимоги до стабільності та послідовності.

Побудована на основі GLM-4.6 з акцентом на складну розробку

GLM-4.7 є кроком вперед порівняно з GLM-4.6 з покращеними функціями для розробників. Вона має надійну підтримку робочих процесів кодування, складних міркувань та виконання в агентному стилі, надаючи моделі більшу послідовність навіть у довгих багатоетапних завданнях, а також більш стабільну поведінку при взаємодії з зовнішніми інструментами. Для розробників це означає, що GLM-4.7 є надійним інструментом для повсякденного виробництва.

Покращення виходять за межі технічної продуктивності. GLM-4.7 також створює природний та захоплюючий результат для розмовних, письмових сценаріїв та рольових ігор, розвиваючи GLM у напрямку узгодженої системи з відкритим кодом. 

Розроблена для реальних робочих процесів розробки

Очікування щодо якості моделі стали центральним фокусом для розробників. Окрім виконання підказок чи планів, модель повинна викликати правильні інструменти та залишатися послідовною в довгих багатоетапних завданнях. У міру подовження циклів завдань навіть незначні помилки можуть мати далекосяжний вплив, підвищуючи витрати на налагодження та розтягуючи терміни доставки. GLM-4.7 була навчена та оцінена з урахуванням цих реальних обмежень.

У багатомовному програмуванні та термінальних агентних середовищах модель демонструє більшу стабільність у розширених робочих процесах. Вона вже підтримує шаблони виконання "подумай-потім-дій" у широко використовуваних фреймворках кодування, таких як Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE та Kilo Code, узгоджуючись більш тісно з тим, як розробники підходять до складних завдань на практиці.

Z.ai оцінила GLM-4.7 на 100 реальних завданнях програмування в середовищі розробки на основі Claude Code, охоплюючи фронтенд, бекенд та сценарії виконання інструкцій. Порівняно з GLM-4.6, нова модель забезпечує чіткі покращення показників виконання завдань та поведінкової послідовності. Це зменшує потребу в повторних коригуваннях підказок та дозволяє розробникам більш безпосередньо зосередитися на доставці. Завдяки відмінним результатам GLM-4.7 було обрано моделлю за замовчуванням для GLM Coding Plan.

Надійна продуктивність у використанні інструментів та тестах кодування

У низці тестів генерації коду та використання інструментів GLM-4.7 демонструє конкурентоспроможну загальну продуктивність. На BrowseComp, тесті, зосередженому на веб-завданнях, модель набирає 67,5 балів. На τ²-Bench, який оцінює інтерактивне використання інструментів, GLM-4.7 досягає оцінки 87,4, найвищого зареєстрованого результату серед загальнодоступних моделей з відкритим кодом на сьогоднішній день.

У основних тестах програмування, включаючи SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6 та Terminal Bench 2.0, GLM-4.7 працює на рівні або вище рівня Claude Sonnet 4.5, демонструючи чіткі покращення порівняно з GLM-4.6 у кількох вимірах.

На Code Arena, великомасштабній платформі сліпої оцінки з понад одним мільйоном учасників, GLM-4.7 займає перше місце серед моделей з відкритим кодом та утримує верхню позицію серед моделей, розроблених у Китаї.

Більш передбачувані та керовані міркування

GLM-4.7 запроваджує більш детальний контроль над тим, як модель міркує через тривалі та складні завдання. У міру інтеграції систем штучного інтелекту у виробничі робочі процеси такі можливості стали все більш важливим фокусом для розробників. GLM-4.7 здатна підтримувати послідовність у своїх міркуваннях через кілька взаємодій, одночасно коригуючи глибину міркувань відповідно до складності завдання. Це робить її поведінку в агентних системах більш передбачуваною з часом. Крім того, Z.ai активно досліджує нові способи масштабного розгортання ШІ під час розробки та вдосконалення серії GLM.

Покращення в генерації фронтенду та загальних можливостях

Окрім функціональної коректності, GLM-4.7 демонструє помітно більш зріле розуміння візуальної структури та встановлених конвенцій дизайну фронтенду. У завданнях, таких як генерація веб-сторінок або презентаційних матеріалів, модель має тенденцію створювати макети з більш послідовними інтервалами, чіткішою ієрархією та більш узгодженим стилем, зменшуючи потребу в ручних виправленнях надалі.

Водночас покращення якості розмови та стилю письма розширили діапазон випадків використання моделі. Ці зміни роблять GLM-4.7 більш придатною для творчих та інтерактивних додатків.

Інтеграція екосистеми та відкритий доступ

GLM-4.7 доступна через BigModel.cn API та повністю інтегрована в середовище повнофункціональної розробки Z.ai. Розробники та партнери в глобальній екосистемі вже включили GLM Coding Plan у свої інструменти, включаючи платформи, такі як TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter та CodeBuddy. Впровадження в інструментах розробників, постачальниках інфраструктури та платформах додатків свідчить про те, що GLM-4.7 використовується в ширшому інженерному та продуктовому застосуванні.

Z.ai стане "першою у світі публічною компанією великих моделей"

Z.ai оголосила, що прагне стати першою у світі публічно зареєстрованою компанією великих моделей, зареєструвавшись на Гонконгській фондовій біржі. Це заплановане IPO знаменує перший раз, коли ринки капіталу вітатимуть зареєстровану компанію, основний бізнес якої є незалежна розробка базових моделей AGI.

У 2022, 2023 та 2024 роках Z.ai отримала відповідно 57,4 мільйона RMB (~8,2 мільйона USD), 124,5 мільйона RMB (~17,7 мільйона USD) та 312,4 мільйона RMB (~44,5 мільйона USD) доходу. Між 2022 та 2024 роками складний середньорічний темп зростання доходу (CAGR) компанії досяг 130%. Дохід за першу половину 2025 року склав 190 мільйонів RMB (~27 мільйонів USD), що означає три послідовні роки подвоєння доходу. Протягом звітного періоду бізнес компанії, пов'язаний з великими моделями, був її ключовим драйвером зростання.

Доступність GLM-4.7

Модель за замовчуванням для Coding Plan: https://z.ai/subscribe

Спробуйте зараз: https://chat.z.ai/

Weights: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

Технічний блог: https://z.ai/blog/glm-4.7

Про Z.ai

Заснована в 2019 році, Z.ai виникла з комерціалізації технологічних досягнень Університету Цінхуа. Її команда є піонерами запуску досліджень великих моделей у Китаї. Використовуючи свою оригінальну архітектуру попереднього навчання GLM (General Language Model), Z.ai побудувала повнофункціональне портфоліо моделей, що охоплює мову, код, мультимодальність та інтелектуальних агентів. Її моделі сумісні з понад 40 чіпами вітчизняного виробництва, що робить її однією з небагатьох китайських компаній, технічна дорожня карта якої залишається на одному рівні з глобальними стандартами вищого рівня.

Cision Переглянути оригінальний контент для завантаження мультимедіа:https://www.prnewswire.com/news-releases/zai-releases-glm-4-7-designed-for-real-world-development-environments-cementing-itself-as-chinas-openai-302649821.html

ДЖЕРЕЛО Z.ai

Ринкові можливості
Логотип Sleepless AI
Курс Sleepless AI (AI)
$0.03905
$0.03905$0.03905
+0.59%
USD
Графік ціни Sleepless AI (AI) в реальному часі
Відмова від відповідальності: статті, опубліковані на цьому сайті, взяті з відкритих джерел і надаються виключно для інформаційних цілей. Вони не обов'язково відображають погляди MEXC. Всі права залишаються за авторами оригінальних статей. Якщо ви вважаєте, що будь-який контент порушує права третіх осіб, будь ласка, зверніться за адресою service@support.mexc.com для його видалення. MEXC не дає жодних гарантій щодо точності, повноти або своєчасності вмісту і не несе відповідальності за будь-які дії, вчинені на основі наданої інформації. Вміст не є фінансовою, юридичною або іншою професійною порадою і не повинен розглядатися як рекомендація або схвалення з боку MEXC.