GLM 4.7 est disponible sur Atlas Cloud
Nous sommes ravis d'annoncer que GLM 4.7 est maintenant disponible sur Atlas Clouds.
GLM 4.7 est le dernier grand modèle linguistique open-source de Z.ai, optimisé pour le chat, publié sur Hugging Face et conçu pour les agents intelligents du monde réel, le raisonnement et les scénarios de codage. Atlas Clouds prend ces poids ouverts et les fournit sous forme d'API entièrement gérée, de qualité professionnelle, avec une tarification claire et simple :
- 0,44 $ par 1 million de tokens en entrée
- 1,74 $ par 1 million de tokens en sortie
Cela fait de GLM 4.7 un choix attrayant lorsque vous souhaitez une capacité proche des frontières, mais préférez les modèles open-source, un coût prévisible et une interface compatible avec OpenAI.
Introduction du GLM 4.7 de Z.ai
GLM 4.7 est un modèle linguistique à grande échelle fourni par Z.ai. Il succède à la version très populaire de GLM 4.6 et est positionné comme un backend polyvalent pour les applications réelles, pas seulement pour les benchmarks.
GLM 4.7 poursuit dans cette voie. Il est :
- Optimisé pour le chat : livré avec un modèle de chat officiel pour un comportement cohérent
- Open-source : publié sous une licence permissive adaptée à un usage commercial
- Compatible avec l'écosystème : fonctionne avec Transformers, vLLM, SGLang et d'autres outils standard prêts à l'emploi
Sur Atlas Clouds, nous exposons GLM 4.7 via une API compatible OpenAI, ce qui facilite son intégration dans les agents et applications existants.
Caractéristiques clés du GLM 4.7
GLM‑4.7 est conçu comme votre partenaire de codage et de raisonnement de nouvelle génération, avec des gains clairs par rapport à GLM‑4.6 sur les benchmarks du monde réel et les scénarios d'agents. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ses performances sur les benchmarks.
Performance de codage de base
GLM‑4.7 offre des améliorations substantielles en codage multilingue, agentique et dans les workflows basés sur le terminal. Sur les benchmarks clés, il montre des gains clairs par rapport à GLM‑4.6 :
- SWE‑bench Verified : 73,8 % (+5,8 points)
- SWE‑bench Multilingual : 66,7 % (+12,9 points)
- Terminal Bench 2.0 : 41,0 % (+16,5 points)
Au-delà des scores bruts, GLM‑4.7 « réfléchit avant d'agir » dans des agents de codage complexes, avec des performances nettement plus solides dans les frameworks grand public tels que Claude Code, Kilo Code, Cline et Roo Code. Cela le rend particulièrement efficace pour les tâches logicielles de longue durée où la planification, l'utilisation d'outils et les modifications de code doivent rester cohérentes sur de nombreuses étapes.
Vibe Coding & Qualité de l'interface utilisateur
GLM‑4.7 fait également un grand pas en avant dans ce que l'équipe appelle le « Vibe Coding » — la capacité de produire du code qui fonctionne non seulement, mais qui a aussi une apparence et une sensation agréables :
- Génère des pages web plus propres et plus modernes avec une meilleure structure.
- Produit des diapositives plus esthétiques, avec une mise en page et un dimensionnement plus précis.
Si la qualité du front-end, la finition du design ou la présentation du contenu vous importent, les améliorations de GLM‑4.7 en matière de génération d'interface utilisateur sont immédiatement visibles.
Utilisation d'outils et navigation web
Les agents utilisant des outils constituent un autre axe majeur. GLM‑4.7 montre des gains significatifs dans les workflows augmentés par des outils, avec de bons résultats sur :
- τ²‑Bench : 87,4 contre 75,2 pour GLM‑4.6
- BrowseComp et BrowseComp‑Zh, y compris BrowseComp avec gestion de contexte, où il gère la navigation en plusieurs étapes et la gestion du contexte de manière plus robuste.
En pratique, cela signifie que GLM‑4.7 est meilleur pour :
- Appeler les outils dans le bon ordre.
- Gérer et réutiliser le contexte lors de l'interaction avec des API ou le web.
- Gérer des tâches complexes et lourdes en recherche qui nécessitent à la fois la navigation et la synthèse.
Raisonnement complexe et mathématiques
GLM‑4.7 apporte également un coup de pouce substantiel en mathématiques et en raisonnement général. Sur le benchmark HLE (Humanity's Last Exam) avec outils, il atteint :
- 42,8 %, soit une amélioration de 12,4 points par rapport à GLM‑4.6.
Sur un ensemble plus large de benchmarks de raisonnement (MMLU‑Pro, GPQA‑Diamond, AIME 2025, HMMT, IMOAnswerBench et plus), GLM‑4.7 se positionne de manière constante dans la même bande de performance que les modèles de pointe actuels, tout en restant entièrement open-source.
Meilleure IA au quotidien : Chat, Créativité, Jeu de rôle
Au-delà du codage et des benchmarks, GLM‑4.7 est également plus agréable dans une utilisation quotidienne :
- Chat plus naturel et engageant.
- Écriture créative et contrôle narratif plus puissants.
- Gestion plus cohérente du jeu de rôle et des personnalités.
Que vous développiez des outils pour développeurs, des agents ou des assistants orientés utilisateur, ces améliorations qualitatives rendent GLM‑4.7 plus facile à intégrer dans des produits réels.
Application du GLM 4.7
Automatisation intelligente des bureaux et codage IA
Scénarios d'application
- Génération, refactoring et débogage de code (Python, Java, JavaScript, SQL)
- Documentation automatique et revue de code
- Assistants de bureau intelligents : rédaction d'e-mails, résumé de rapports, analyse de feuilles de calcul
- Automatisation des flux de travail pour les systèmes d'entreprise internes
Cas : Un site web d'apprentissage de l'espagnol créé par GLM-4.7
Cliquez ici pour voir la sortie.
Traduction et intelligence inter-langues
Scénarios d'application
- Traduction automatique de haute qualité
- Recherche d'informations et résumé inter-langues
- Support client multilingue et questions-réponses de base de connaissances
- Localisation de documents techniques et de contenu produit
Cas : Traduire l'espagnol en anglais
- Avant la traduction :
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
Escribir, por ejemplo: "La noche está estrellada, y tiritan, azules, los astros, a lo lejos."
El viento de la noche gira en el cielo y canta.
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
- Après la traduction :
I can write the saddest lines tonight.
Write, for example: "The night is starry, and the stars shiver, blue, in the distance."
The night wind revolves in the sky and sings.
I can write the saddest lines tonight.
Création de contenu et personnages virtuels
Scénarios d'application
- Rédaction de blogs, de textes marketing et de contenu pour les réseaux sociaux
- Écriture de scénarios pour vidéos, jeux et histoires interactives
- Personnages virtuels pour le service client, l'éducation et le divertissement
- Agents conversationnels personnalisés avec des personnalités cohérentes
Cas : Rédiger un post X pour promouvoir les modèles GLM
What would you create if you had no limits? 🌌
With GLM-4, the only limit is your imagination.
We've rebuilt the engine from the ground up to be smarter, faster, and more intuitive than ever before. Whether you're building a startup or writing a symphony, I'm ready to help you make it real.
Let's build something extraordinary.
👉 [Link]
#GLM4 #ArtificialIntelligence #Innovation #Creativity #NewEra
Recherche intelligente et recherche approfondie
Scénarios d'application
- Recherche sémantique dans de grandes collections de documents
- Assistance à la recherche : revue de littérature, analyse comparative, extraction d'informations
- Gestion des connaissances d'entreprise et systèmes internes de questions-réponses
- Aide à la décision par raisonnement multi-sources
Cas : Effectuer une analyse comparative concurrentielle de Claude Opus 4.5 et Gemini 3 Pro, prédire leur développement futur et présenter les résultats sous forme d'une histoire allégorique de moins de 100 mots illustrant leur comparaison et leur évolution.
The Mason built towers of pure logic, deep but isolated. The Weaver spun sight and sound into vast tapestries, connected but shallow. The Mason solved the puzzle; the Weaver saw the path.
They merged. The Mason framed the Weaver's threads with structure; the Weaver gave the Mason's tower windows. They became a new mind—deep as the bedrock and wide as the sky—perfectly structured yet infinitely perceptive, evolving beyond competition to master both the depth of thought and the breadth of the world.
Conclusion
GLM 4.7 est positionné comme un modèle linguistique équilibré et polyvalent visant l'applicabilité dans le monde réel plutôt que des benchmarks optimisés de manière étroite. GLM 4.7 convient aux scénarios où la performance linguistique stable, le support inter-langues et le déploiement évolutif sont des considérations clés. À mesure que plus de détails techniques deviendront disponibles, des évaluations plus approfondies pourront clarifier son rôle dans le paysage évolutif des grands modèles linguistiques.
Comment utiliser GLM-4.7 sur Atlas Cloud ?
Atlas Cloud vous permet d'utiliser GLM 4.7 d'abord dans un playground, puis via une seule API.
Méthode 1 : Utiliser directement dans le playground Atlas Cloud
Essayez GLM 4.7 dans le playground.
Méthode 2 : Accès via API
Étape 1 : Obtenez votre clé API
Créez une clé API dans votre console et copiez-la pour une utilisation ultérieure.
Étape 2 : Consultez la documentation de l'API
Consultez le point de terminaison, les paramètres de requête et la méthode d'authentification dans notre documentation API.
Étape 3 : Effectuez votre première requête (exemple Python)
Exemple : envoyez une requête avec GLM 4.7.
plaintext1import requests 2 3url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions" 4headers = { 5 "Content-Type": "application/json", 6 "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" 7} 8data = { 9 "model": "zai-org/glm-4.7", 10 "messages": [ 11 { 12 "role": "user", 13 "content": "what is difference between http and https" 14 } 15 ], 16 "max_tokens": 65536, 17 "temperature": 1, 18 "stream": True 19} 20 21response = requests.post(url, headers=headers, json=data) 22print(response.json())
