ПЕКИН, 27 декабря 2025 г. /PRNewswire/ — 22 декабря компания Z.ai выпустила GLM-4.7, последнюю версию своего семейства больших языковых моделей GLM. Разработанная для работы с мультиПЕКИН, 27 декабря 2025 г. /PRNewswire/ — 22 декабря компания Z.ai выпустила GLM-4.7, последнюю версию своего семейства больших языковых моделей GLM. Разработанная для работы с мульти

Z.ai выпускает GLM-4.7, разработанный для реальных сред разработки, укрепляя свой статус "китайского OpenAI"

2025/12/27 21:30

ПЕКИН, 27 декабря 2025 года /PRNewswire/ — 22 декабря Z.ai выпустила GLM-4.7, последнюю итерацию своего семейства больших языковых моделей GLM. Разработанная для выполнения многоэтапных задач в производственной среде, GLM-4.7 ориентирована на среды разработки, которые включают длительные циклы задач, частое использование инструментов и более высокие требования к стабильности и согласованности.

Основана на GLM-4.6 с акцентом на сложную разработку

GLM-4.7 — это шаг вперед по сравнению с GLM-4.6 с улучшенными функциями для разработчиков. Она обеспечивает надежную поддержку рабочих процессов кодирования, сложных рассуждений и агентного выполнения, обеспечивая модели большую согласованность даже в длительных многоэтапных задачах, а также более стабильное поведение при взаимодействии с внешними инструментами. Для разработчиков это означает, что GLM-4.7 является надежным инструментом для повседневной разработки.

Улучшения выходят за рамки технических характеристик. GLM-4.7 также создает естественный и привлекательный результат для разговорных сценариев, написания и ролевых игр, развивая GLM в направлении согласованной системы с открытым исходным кодом. 

Разработана для реальных рабочих процессов разработки

Ожидания в отношении качества модели стали центральным фокусом для разработчиков. Помимо следования подсказкам или планам, модель должна вызывать правильные инструменты и оставаться согласованной в длительных многоэтапных задачах. По мере увеличения циклов задач даже незначительные ошибки могут иметь далеко идущие последствия, увеличивая затраты на отладку и растягивая сроки поставки. GLM-4.7 была обучена и оценена с учетом этих реальных ограничений.

В многоязычном программировании и среде агентов на основе терминала модель демонстрирует большую стабильность в расширенных рабочих процессах. Она уже поддерживает шаблоны выполнения «подумай, затем действуй» в широко используемых фреймворках кодирования, таких как Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE и Kilo Code, более точно соответствуя тому, как разработчики подходят к сложным задачам на практике.

Z.ai оценила GLM-4.7 на 100 реальных задачах программирования в среде разработки на основе Claude Code, охватывающих сценарии frontend, backend и следования инструкциям. По сравнению с GLM-4.6 новая модель обеспечивает четкие улучшения в показателях завершения задач и поведенческой согласованности. Это снижает необходимость повторных корректировок подсказок и позволяет разработчикам более непосредственно сосредоточиться на поставке. Благодаря отличным результатам GLM-4.7 была выбрана в качестве модели по умолчанию для GLM Coding Plan.

Надежная производительность в использовании инструментов и эталонных тестах кодирования

В различных эталонных тестах генерации кода и использования инструментов GLM-4.7 обеспечивает конкурентоспособную общую производительность. В BrowseComp, эталонном тесте, ориентированном на веб-задачи, модель набирает 67,5 балла. В τ²-Bench, который оценивает интерактивное использование инструментов, GLM-4.7 достигает оценки 87,4, что является самым высоким зарегистрированным результатом среди общедоступных моделей с открытым исходным кодом на сегодняшний день.

В основных эталонных тестах программирования, включая SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6 и Terminal Bench 2.0, GLM-4.7 работает на уровне Claude Sonnet 4.5 или выше, демонстрируя четкие улучшения по сравнению с GLM-4.6 по нескольким параметрам.

В Code Arena, крупномасштабной платформе слепой оценки с более чем одним миллионом участников, GLM-4.7 занимает первое место среди моделей с открытым исходным кодом и удерживает первую позицию среди моделей, разработанных в Китае.

Более предсказуемые и управляемые рассуждения

GLM-4.7 вводит более детальный контроль над тем, как модель рассуждает в длительных и сложных задачах. По мере интеграции систем искусственного интеллекта в производственные рабочие процессы такие возможности становятся все более важными для разработчиков. GLM-4.7 способна поддерживать согласованность в своих рассуждениях при множественных взаимодействиях, а также корректировать глубину рассуждений в соответствии со сложностью задачи. Это делает ее поведение в агентных системах более предсказуемым с течением времени. Кроме того, Z.ai активно изучает новые способы развертывания ИИ в масштабе по мере разработки и совершенствования серии GLM.

Улучшения в генерации frontend и общих возможностях

Помимо функциональной корректности, GLM-4.7 демонстрирует заметно более зрелое понимание визуальной структуры и установленных соглашений по дизайну frontend. В таких задачах, как генерация веб-страниц или презентационных материалов, модель склонна создавать макеты с более согласованным интервалом, более четкой иерархией и более согласованным стилем, сокращая необходимость ручных доработок в дальнейшем.

В то же время улучшения качества разговора и стиля письма расширили диапазон вариантов использования модели. Эти изменения делают GLM-4.7 более подходящей для творческих и интерактивных приложений.

Интеграция в экосистему и открытый доступ

GLM-4.7 доступна через BigModel.cn API и полностью интегрирована в среду разработки полного стека Z.ai. Разработчики и партнеры по всей глобальной экосистеме уже включили GLM Coding Plan в свои инструменты, включая такие платформы, как TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter и CodeBuddy. Внедрение в инструменты разработчиков, провайдеров инфраструктуры и платформы приложений предполагает, что GLM-4.7 используется в более широком инженерном и продуктовом применении.

Z.ai станет «первой в мире публичной компанией с большой моделью»

Z.ai объявила, что стремится стать первой в мире публично зарегистрированной компанией с большой моделью посредством листинга на Гонконгской фондовой бирже. Это запланированное IPO знаменует собой первый раз, когда рынки капитала примут зарегистрированную компанию, основным бизнесом которой является независимая разработка базовых моделей AGI.

В 2022, 2023 и 2024 годах Z.ai соответственно заработала 57,4 миллиона юаней (~8,2 миллиона $), 124,5 миллиона юаней (~17,7 миллиона $) и 312,4 миллиона юаней (~44,5 миллиона $) дохода. Между 2022 и 2024 годами совокупный годовой темп роста доходов компании (CAGR) достиг 130%. Доход за первую половину 2025 года составил 190 миллионов юаней (~27 миллионов $), что означает три последовательных года удвоения доходов. В течение отчетного периода бизнес компании, связанный с большой моделью, был ключевым драйвером роста.

Доступность GLM-4.7

Модель по умолчанию для Coding Plan: https://z.ai/subscribe

Попробуйте сейчас: https://chat.z.ai/

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

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

О Z.ai

Основанная в 2019 году, Z.ai возникла в результате коммерциализации технологических достижений в Университете Цинхуа. Ее команда является пионерами в запуске исследований больших моделей в Китае. Используя свою оригинальную архитектуру предварительного обучения GLM (General Language Model), Z.ai создала портфель моделей полного стека, охватывающий язык, код, мультимодальность и интеллектуальных агентов. Ее модели совместимы с более чем 40 чипами отечественного производства, что делает ее одной из немногих китайских компаний, чья технологическая дорожная карта остается в ногу с глобальными первоклассными стандартами.

Cision Просмотреть исходный контент для загрузки мультимедиа:https://www.prnewswire.com/news-releases/zai-releases-glm-4-7-designed-for-real-world-development-environments-cementing-itself-as-chinas-openai-302649821.html

ИСТОЧНИК Z.ai

Возможности рынка
Логотип Sleepless AI
Sleepless AI Курс (AI)
$0,03896
$0,03896$0,03896
+0,36%
USD
График цены Sleepless AI (AI) в реальном времени
Отказ от ответственности: Статьи, размещенные на этом веб-сайте, взяты из общедоступных источников и предоставляются исключительно в информационных целях. Они не обязательно отражают точку зрения MEXC. Все права принадлежат первоисточникам. Если вы считаете, что какой-либо контент нарушает права третьих лиц, пожалуйста, обратитесь по адресу service@support.mexc.com для его удаления. MEXC не дает никаких гарантий в отношении точности, полноты или своевременности контента и не несет ответственности за любые действия, предпринятые на основе предоставленной информации. Контент не является финансовой, юридической или иной профессиональной консультацией и не должен рассматриваться как рекомендация или одобрение со стороны MEXC.