Z.ai выпустила большую языковую модель с открытым исходным кодом GLM-4.7, созданную для реальных рабочих процессов разработки

В преддверии Рождества Z.ai выпустила версию GLM-4.7, которая является последней итерацией семейства моделей большого языка GLM. По мере того, как модели с открытым исходным кодом выходят за рамки приложений, основанных на чате, и внедряются в производственные среды, все чаще ожидается, что они будут справляться с более сложными и длительными задачами. GLM-4.7 была разработана с учетом этих требований.

В отличие от более ранних систем, ориентированных на однократное взаимодействие, GLM-4.7 ориентирована на среды разработки, которые предполагают более длительные циклы выполнения задач, частое использование инструментов и более высокие требования к стабильности и согласованности.

Построен на базе GLM-4.6 с акцентом на инженерное использование

Разработанная на основе GLM-4.6, модель GLM-4.7 представляет собой шаг вперед,  архитектура, которой в большей степени ориентирована на инженерное применение. Была усилена поддержка рабочих процессов кодирования, сложных рассуждений и выполнения роли агента, что обеспечивает большую согласованность модели даже при выполнении длительных многоэтапных задач, а также более стабильное поведение при взаимодействии с внешними инструментами. Для разработчиков это означает нечто практичное: модель, которую можно с большей уверенностью использовать в повседневной инженерной работе.

Улучшения выходят за рамки технических характеристик. В разговорных и письменных задачах, ролевых играх GLM-4.7 обеспечивает более естественный и экономичный результат, приближенный к тону повседневного общения. В совокупности эти изменения указывают на то, что GLM превращается в более согласованную систему с открытым исходным кодом, а не в разрозненный набор связанных моделей. В экосистеме, где многие проекты остаются фрагментированными или узконаправленными, такая согласованность особенно важна.

Разработан для реальных рабочих процессов разработки

Поскольку системы искусственного интеллекта выходят за рамки приложений, ориентированных на общение в чате, разработчики сталкиваются с новыми вызовами, а требования к качеству модели становятся все более жесткими. Компетентная модель должна не только понимать требования или следовать структурированным планам. IT-отделу также необходимо правильно использовать внешние инструменты и сохранять согласованность при выполнении длительных многоступенчатых задач. Поскольку циклы выполнения задач удлиняются, даже незначительные ошибки могут быстро накапливаться, что приводит к увеличению затрат на отладку и увеличению сроков выполнения. GLM-4.7 был обучен с учетом этих ограничений.

В многоязычных средах программирования и агентах на базе терминалов модель демонстрирует большую стабильность в расширенных рабочих процессах. Она уже поддерживает шаблоны выполнения “думай, а потом действуй” в рамках широко используемых фреймворков программирования, таких как Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE и Kilo Code, что более точно соответствует тому, как разработчики подходят к решению сложных задач на практике.

В Z.ai проанализировали GLM-4.7 на примере 100 реальных задач программирования в среде разработки на основе кода Claude, охватывающей интерфейсы, серверные части и сценарии выполнения инструкций. По сравнению с GLM-4.6, новая модель обеспечивает явный выигрыш в скорости выполнения задач и согласованности поведения. Это уменьшает необходимость в повторных корректировках и позволяет разработчикам сосредоточиться непосредственно на реализации. На основе этих результатов GLM-4.7 была выбрана в качестве модели по умолчанию для плана кодирования GLM.

Надежная производительность при использовании инструментов и тестировании кодирования

По ряду общедоступных тестов, связанных с генерацией кода и использованием инструментов, GLM-4.7 обеспечивает стабильную и конкурентоспособную производительность. В тесте BrowseComp, ориентированном на решение веб-задач, модель набрала 67,5 баллов. В тесте τ2-Bench, который оценивает использование интерактивных инструментов, GLM-4.7 набрала 87,4 балла, что является самым высоким результатом среди общедоступных моделей с открытым исходным кодом на сегодняшний день.

В основных 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 явные улучшения по сравнению с GLM-4.6 во многих аспектах.

На Code Arena, крупномасштабной платформе слепой оценки с участием более миллиона участников, GLM-4.7 занимает первое место среди моделей с открытым исходным кодом, а также лидирует среди моделей, разработанных в Китае. Z.ai стала серьезным конкурентом на мировом рынке искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, особенно в тех областях, где надежность в реальных сценариях кодирования имеет наибольшее значение.

Более предсказуемое и контролируемое мышление

В GLM-4.7 реализован более детальный контроль над тем, как модель выполняет расчеты при выполнении длительных и сложных задач. По мере того, как системы искусственного интеллекта постепенно внедряются в производство, разработчики уделяют все больше внимания таким возможностям. Модель способна поддерживать согласованность своих рассуждений при различных взаимодействиях, а также регулировать глубину рассуждений в зависимости от сложности задачи. Это делает ее поведение в системах агентов более предсказуемым с течением времени.

Вопрос о том, может ли модель быть надежно развернута в масштабе, стал центральным для команд, создающих искусственный интеллект производственного уровня. Этот вопрос Z.ai продолжает изучаться и совершенствоваться по мере разработки серии GLM.

Улучшения в создании интерфейсной части и общих возможностях

Помимо функциональной корректности, GLM-4.7 демонстрирует заметно более зрелое понимание визуальной структуры и устоявшихся правил проектирования интерфейсов. В таких задачах, как создание веб-страниц или презентационных материалов, модель, как правило, позволяет создавать макеты с более равномерными интервалами, более четкой иерархией и более последовательным оформлением, что снижает необходимость ручной настройки в дальнейшем.

В то же время, улучшение качества разговорной речи и стиля письма расширили диапазон вариантов использования модели. Эти изменения делают GLM-4.7 более адаптируемой к творческим и интерактивным приложениям, расширяя ее роль за пределы чисто инженерных сценариев.

Интеграция экосистемы и открытый доступ

GLM-4.7 доступен через BigModel.cn API и полностью интегрирован в z.ai полнофункциональную среду разработки. Разработчики и партнеры по всей глобальной экосистеме уже внедрили план кодирования GLM в свои инструменты, включая такие платформы, как TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter и CodeBuddy. Внедрение инструментов для разработчиков, поставщиков инфраструктуры и платформ приложений свидетельствует о том, что GLM-4.7 начинает выходить за рамки исследовательских задач и распространяться на более широкое применение в инженерных целях и продуктах.

С GLM-4.7 Z.ai продолжает свой путь к созданию больших языковых моделей с открытым исходным кодом: системы, которую можно надежно использовать в реальных проектах. Команда стремится сделать продвинутый искусственный интеллект более практичным и надежным для разработчиков и предприятий по всему миру. Поскольку модели с открытым исходным кодом играют все более заметную роль в глобальной технологической экосистеме, достигнутый Z.ai прогресс в этой области, дает четкое представление о том, как такие системы могут продолжать развиваться и что они могут сделать в будущем.

Сообщение Z.ai выпустила большую языковую модель с открытым исходным кодом GLM-4.7, созданную для реальных рабочих процессов разработки появились сначала на Shark News.