Model Releases
GLM-4.7 от Zhipu AI: Новый стандарт для разработчиков
Открытая модель GLM-4.7 от Zhipu AI лидирует в бенчмарках кодинга и стоит значительно дешевле западных конкурентов.
1 декабря 2025 г.
Model ReleaseGLM-4.7
Введение: Почему GLM-4.7 важен для индустрии
1 декабря 2025 года компания Zhipu AI представила свою новейшую флагманскую модель GLM-4.7, которая стала прорывом в области open-source кодинговых LLM. Это не просто очередное обновление, а фундаментальный шаг вперед, который ставит китайский стартап в один ряд с ведущими мировыми игроками. Модель была специально разработана для сложных задач разработки программного обеспечения, предлагая инженерам альтернативу дорогостоящим проприетарным решениям.
Выпуск GLM-4.7 происходит на фоне глобального бума искусственного интеллекта, где доступность и стоимость становятся ключевыми факторами. Zhipu AI позиционирует эту модель как "Чайную OpenAI", демонстрируя, что качественные инструменты для разработки могут быть доступны широкому кругу пользователей без необходимости платить огромные ежемесячные подписки. Открытость весов модели позволяет сообществу проводить независимые аудиты и адаптации под специфические нужды бизнеса.
- Дата релиза: 1 декабря 2025 года
- Статус: Open Weights
- Фокус: Кодирование и Reasoning
Ключевые особенности и архитектура
Архитектура GLM-4.7 построена на базе эффективного Mixture of Experts (MoE) подхода, что позволяет модели обрабатывать сложные запросы, не перегружая вычислительные ресурсы. Контекстное окно расширено до 128 тысяч токенов, что критически важно для работы с большими кодовыми репозиториями и многостраничными проектами. Модель поддерживает мультимодальные возможности, позволяя анализировать не только текст, но и изображения интерфейсов.
Особое внимание уделено варианту GLM-4.7 Flash, который оптимизирован для быстрого инференса. Этот вариант использует упрощенную структуру для снижения задержек, сохраняя при этом 95% точности основного модели. Инженеры могут выбирать между полной версией для сложных задач агентов и Flash-версией для рутинного генерирования кода в реальном времени.
- Архитектура: MoE (Mixture of Experts)
- Контекстное окно: 128k токенов
- Вариант: GLM-4.7 Flash для скорости
- Мультимодальность: Поддержка кода и UI
Производительность и бенчмарки
На независимых тестах GLM-4.7 продемонстрировала выдающиеся результаты, опередив многие западные аналоги. На бенчмарке HumanEval модель показала проходимость 88%, что является эталонным показателем для генерации функционального кода. В тесте SWE-bench Verified модель достигла 65% успеха в решении реальных задач из репозиториев GitHub, что свидетельствует о высокой практической применимости.