GLM 4.7 доступен в Atlas Cloud
Мы рады объявить, что GLM 4.7 теперь доступен в Atlas Clouds.
GLM 4.7 — это последняя модель Z.ai с открытым исходным кодом, оптимизированная для чата, выпущенная на Hugging Face и разработанная для реальных интеллектуальных агентов, рассуждений и сценариев кодирования. Atlas Clouds берет эти открытые веса и предоставляет их в виде полностью управляемого API производственного уровня с четкими, простыми ценами:
- $0.44 за 1 млн входных токенов
- $1.74 за 1 млн выходных токенов
Это делает GLM 4.7 привлекательным выбором, когда вам нужна возможность, близкая к передовому уровню, но вы предпочитаете модели с открытым исходным кодом, предсказуемую стоимость и интерфейс, совместимый с OpenAI.
Представление GLM 4.7 от Z.ai
GLM 4.7 — это крупномасштабная языковая модель, предоставленная Z.ai. Она является продолжением очень популярного релиза GLM 4.6 и позиционируется как универсальная основа для реальных приложений, а не только для бенчмарков.
GLM 4.7 продолжает это направление. Он:
- Оптимизирован для чата: поставляется с официальным шаблоном чата для согласованного поведения.
- С открытым исходным кодом: выпущен под разрешительной лицензией, подходящей для коммерческого использования.
- Дружественен к экосистемам: работает «из коробки» с Transformers, vLLM, SGLang и другими стандартными инструментами.
В Atlas Clouds мы предоставляем GLM 4.7 через API, совместимый с OpenAI, что упрощает его интеграцию в существующие агенты и приложения.
Ключевые возможности GLM 4.7
GLM‑4.7 разработан как ваш партнер нового поколения в области кодирования и рассуждений, с явными улучшениями по сравнению с GLM‑4.6 в реальных бенчмарках и сценариях агентов. Ниже приведен снимок его производительности в бенчмарках.
Основная производительность кодирования
GLM‑4.7 обеспечивает существенные улучшения в многоязычном, агентизированном кодировании и рабочих процессах на основе терминалов. По ключевым бенчмаркам он показывает явные улучшения по сравнению с GLM‑4.6:
- SWE‑bench Verified: 73.8% (+5.8 пункта)
- SWE‑bench Multilingual: 66.7% (+12.9 пункта)
- Terminal Bench 2.0: 41.0% (+16.5 пункта)
Помимо сырых показателей, GLM‑4.7 «думает перед действием» в сложных кодирующих агентах, демонстрируя заметно более высокую производительность в основных фреймворках, таких как Claude Code, Kilo Code, Cline и Roo Code. Это делает его особенно эффективным для задач разработки программного обеспечения с длительным горизонтом, где планирование, использование инструментов и редактирование кода должны оставаться согласованными на протяжении многих шагов.
Vibe Coding и качество пользовательского интерфейса
GLM‑4.7 также делает большой шаг вперед в том, что команда называет «Vibe Coding» — способность генерировать код, который не только работает, но и выглядит и ощущается правильно:
- Создает более чистые, современные веб-страницы с лучшей структурой.
- Создает более качественные слайды с более точной компоновкой и размерами.
Если вы заботитесь о качестве фронтенда, полировке дизайна или представлении контента, улучшения GLM‑4.7 в генерации пользовательского интерфейса сразу заметны.
Использование инструментов и веб-браузинг
Агенты, использующие инструменты, — еще одно важное направление. GLM‑4.7 демонстрирует значительные улучшения в рабочих процессах с поддержкой инструментов, показывая сильные результаты в:
- τ²‑Bench: 87.4 против 75.2 у GLM‑4.6
- BrowseComp и BrowseComp‑Zh, включая BrowseComp w/ Context Manage, где он более надежно обрабатывает многошаговый просмотр и управление контекстом.
На практике это означает, что GLM‑4.7 лучше справляется с:
- Правильным порядком вызова инструментов.
- Управлением контекстом и его повторным использованием при взаимодействии с API или Интернетом.
- Обработкой сложных, требующих поиска задач, которые требуют как навигации, так и синтеза.
Сложные рассуждения и математика
GLM‑4.7 также значительно улучшает математические и общие рассуждения. На бенчмарке HLE (Humanity's Last Exam) с использованием инструментов он достигает:
- 42.8%, что на 12.4 пункта лучше, чем у GLM‑4.6.
В более широком наборе бенчмарков рассуждений (MMLU‑Pro, GPQA‑Diamond, AIME 2025, HMMT, IMOAnswerBench и других) GLM‑4.7 стабильно попадает в ту же полосу производительности, что и текущие модели высшего уровня, оставаясь при этом полностью с открытым исходным кодом.
Улучшенный повседневный ИИ: чат, креативность, ролевые игры
Помимо кодирования и бенчмарков, GLM‑4.7 также ощущается лучше в повседневном использовании:
- Более естественный, увлекательный чат.
- Более сильное творческое письмо и контроль над повествованием.
- Более согласованная ролевая игра и управление персонажами.
Независимо от того, создаете ли вы инструменты для разработчиков, агентов или пользовательские помощники, эти качественные улучшения делают GLM‑4.7 более простым в интеграции в реальные продукты.
Применение GLM 4.7
ИИ-кодирование и интеллектуальная автоматизация офиса
Сценарии применения
- Генерация, рефакторинг и отладка кода (Python, Java, JavaScript, SQL)
- Автоматическая документация и обзор кода
- Интеллектуальные офисные помощники: составление электронных писем, резюмирование отчетов, анализ электронных таблиц
- Автоматизация рабочих процессов для внутренних корпоративных систем
Пример: Веб-сайт для изучения испанского языка, созданный GLM-4.7
Нажмите здесь, чтобы увидеть результат.
Перевод и межъязыковой интеллект
Сценарии применения
- Высококачественный машинный перевод
- Межъязыковой поиск информации и резюмирование
- Многоязычная поддержка клиентов и ответы на вопросы из базы знаний
- Локализация технических документов и контента продуктов
Пример: Перевод с испанского на английский
- До перевода:
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.
- После перевода:
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.
Создание контента и виртуальные персонажи
Сценарии применения
- Ведение блогов, маркетинговые тексты и контент для социальных сетей
- Написание сценариев для видео, игр и интерактивных историй
- Виртуальные персонажи для обслуживания клиентов, образования и развлечений
- Персонализированные диалоговые агенты с последовательными личностями
Пример: Напишите пост в X для продвижения моделей 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
Интеллектуальный поиск и глубокие исследования
Сценарии применения
- Семантический поиск по большим коллекциям документов
- Помощь в исследованиях: обзор литературы, сравнительный анализ, извлечение инсайтов
- Управление знаниями предприятия и внутренние системы ответов на вопросы
- Поддержка принятия решений посредством многоисточникового рассуждения
Пример: Провести сравнительный анализ Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro, предсказать их будущее развитие и представить результаты в виде аллегорической истории менее чем из 100 слов, иллюстрирующей их сравнение и эволюцию.
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.
Заключение
GLM 4.7 позиционируется как сбалансированная, универсальная языковая модель, ориентированная на практическое применение в реальном мире, а не на узкоспециализированные бенчмарки. GLM 4.7 подходит для сценариев, где ключевыми факторами являются стабильная производительность языка, межъязыковая поддержка и масштабируемое развертывание. По мере появления дополнительных технических деталей более глубокие оценки смогут лучше прояснить его роль в развивающемся ландшафте крупных языковых моделей.
Как использовать GLM-4.7 в Atlas Cloud?
Atlas Cloud позволяет сначала использовать GLM 4.7 в Playground, а затем через единый API.
Метод 1: Использование непосредственно в Playground Atlas Cloud
Попробуйте GLM 4.7 в Playground.
Метод 2: Доступ через API
Шаг 1: Получите ключ API
Создайте ключ API в вашей консоли и скопируйте его для дальнейшего использования.
Шаг 2: Проверьте документацию API
Ознакомьтесь с конечной точкой, параметрами запроса и методом аутентификации в нашей документации API.
Шаг 3: Сделайте свой первый запрос (пример на Python)
Пример: отправка запроса с 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())
