GLM-4.7 to model GLM, który uczynił programowanie sztandarową zdolnością rodziny. Przyniósł ulepszone generowanie kodu, stabilne rozumowanie wielokrokowe, lepszą obsługę złożonych zadań agentowych, bardziej naturalny dialog i widocznie lepszą estetykę front-endu — a to ostatnie znaczy więcej, niż brzmi, bo model piszący wiarygodny kod interfejsu oszczędza całą kategorię pracy ręcznej, której czysto backendowe benchmarki nigdy nie uchwycą.
W historii rodziny stoi bezpośrednio przed serią 5, a wiele z tego, za co chwali się serię 5, zaczęło się jako usprawnienie w 4.7. To także generacja, która wydała warstwę GLM-4.7-Flash 30B — nadal odpowiedź rodziny dla zespołów potrzebujących naprawdę małego modelu bez opuszczania tej samej licencji MIT i tych samych hostów wag. Czytane razem oba wydania 4.7 to moment, w którym rodzina przestała być ciekawą linią badawczą, a stała się czymś, co rozsądnie da się postawić za produktem.
Bez rejestracji, bez konta, bez kredytów. Wpisz prompt i odbierz strumieniowaną odpowiedź.
Odpowiedź pojawi się tutaj...
Ten playground korzysta z darmowego otwartoźródłowego LLM udostępnianego przez OpenRouter. To nie jest GLM-5.2 i nie używa wag GLM — jest tutaj po to, byś mógł przetestować działający model na żywo podczas lektury opublikowanych danych benchmarkowych GLM poniżej.
Większość ewaluacji kodowania sprawdza, czy poprawka przechodzi test. To pomija całą klasę pracy: tworzenie kodu interfejsu, który człowiek zaakceptuje bez przepisywania. Trzymający się układ, sensowne odstępy, komponenty zgodne z konwencjami używanego frameworka — te rzeczy ocenia się wzrokiem, a nie runnerem testów, a model, który je psuje, generuje pracę zamiast ją oszczędzać. Poprawa GLM-4.7 w tym obszarze, obok bardziej naturalnego dialogu, uczyniła go użytecznym codziennym partnerem przy pracy aplikacyjnej, a nie tylko przy odizolowanych zadaniach algorytmicznych. Ta sama generacja uszczelniła też stabilne rozumowanie wielokrokowe, co pozwoliło linii GLM-5 skupić się na długości horyzontu zamiast na podstawowej niezawodności wykonania.
Opublikowana tabela porównawcza obejmuje GLM-5.2 i GLM-5.1. Poniższa kolumna należy do GLM-5.1 — to najbliższy opublikowany punkt odniesienia dla generacji następującej po GLM-4.7. Dla samego GLM-4.7 nie opublikowano kolumny benchmarków.
W opublikowanym zestawie porównawczym nie ma wiersza GLM-4.7, więc żadnego tu nie cytujemy. Kolumna odniesienia pokazuje, co w kodowaniu osiągnęła kolejna generacja: 58,4 w SWE-bench Pro, 50,9 w ProgramBench i 42,7 w NL2Repo dla GLM-5.1, wobec 62,1, 63,7 i 48,9 dla GLM-5.2. Jeśli potrzebujesz zmierzonej wydajności programistycznej, a nie pozycjonowania, to właśnie te dwie kolumny warto przeczytać.
Porównanie na ProgramBench, zgodnie z publikacją autorów modelu.
ProgramBench to opublikowana ewaluacja najbliższa deklarowanej mocnej stronie GLM-4.7. Prowadzi czołówka — Claude Opus 4.8 z 71,9 i GPT-5.5 z 70,8 — przy GLM-5.2 z 63,7, GLM-5.1 z 50,9 i DeepSeek-V4-Pro z 47,8. Pole otwartych wag rozciąga się w tym wierszu na ponad piętnaście punktów, co przypomina, że „otwarty model” nie jest poziomem wydajności: konkretne wybrane wydanie znaczy o wiele więcej niż licencja, którą nosi.
GLM-4.7 następuje po GLM-4.5-Air i poprzedza GLM-5. Jego lekkie rodzeństwo, GLM-4.7-Flash, to model 30B z tej samej generacji, a cała linia zbiega się dziś w GLM-5.2. Jeśli wybierasz teraz model GLM do pracy programistycznej, flagowiec niesie wszystkie usprawnienia generacji 4.7 plus okno kontekstu 1M i opublikowaną kolumnę benchmarków. Najlepszy sposób myślenia o tej linii jest taki, że możliwości narastały, a licencja pozostawała ta sama: wszystko od warstwy 4.5 w górę to MIT z wagami na tych samych publicznych hostach, więc przejście w górę rodziny jest decyzją o mocy obliczeniowej, a nigdy decyzją prawną.
Flagowiec z kontekstem 1M tokenów. To otwartoźródłowy stan sztuki w ewaluacjach kodowania i pracy długodystansowej, z jawnymi poziomami wysiłku Non-Thinking, High i Max.
Lekka warstwa 30B. Wydajna i wystarczająco szybka do lokalnej inferencji; raportowana jako wyprzedzająca otwarte modele podobnej skali.
Przeczytaj benchmarki modeli GLM, a potem sprawdź działający model w praktyce. Playground powyżej jest darmowy i niczego od Ciebie nie wymaga; jeśli chcesz pełniejszego zestawu narzędzi AI, darmowy plan naszego partnera zaczyna się tutaj.