⭐ נקודות עיקריות
- חברת Z.ai הכריזה על GLM-4.7, מודל שפה המתמקד ביכולות תכנות מתקדמות וסוכני קוד.
- המודל מציג שיפורים משמעותיים במבחני ביצועים, עם ציון של 73.8% במבחן SWE-bench Verified ו-42.8% במבחן החשיבה HLE.
- המודל מציג תכונות חשיבה חדשות (Thinking) המאפשרות שמירה על רצף לוגי בשיחות ארוכות ושליטה ידנית על הפעלת מנוע החשיבה.
חברת Z.ai הסינית (לשעבר Zhipu AI) הכריזה על GLM-4.7, הדור החדש של מודלי השפה שלה. המודל החדש ממוצב כ”שותף קידוד” (Coding Partner) ומציג שיפור ניכר ביכולות הפיתוח, החשיבה המורכבת והעבודה מול ממשקי משתמש, לצד שיפורי ביצועים בהשוואה לדור הקודם, GLM-4.6.
לדברי החברה, הפיתוח החדש מתמקד לא רק בשיפור ציונים במבחנים סינתטיים, אלא בשיפור חוויית השימוש היומיומית של מפתחים, בדגש על אינטגרציה חלקה עם סוכני תכנות אוטונומיים ויכולות ויזואליות משופרות.
מאפיינים עיקריים וחדשנות
אחד החידושים המרכזיים ב-GLM-4.7 הוא מנגנון החשיבה המשופר. המודל מציג יכולת “חשיבה משמרת” (Preserved Thinking), המאפשרת לו לשמור את כל בלוקי החשיבה והלוגיקה לאורך שיחה מרובת-שלבים.
תכונה זו מיועדת למנוע אובדן הקשר ולחסוך את הצורך לגזור מחדש מסקנות בכל שלב, מה שמשפר את היעילות במשימות קידוד ארוכות ומורכבות.
בנוסף, המודל מציע שליטה ברמת התור (Turn-level Thinking), המאפשרת למשתמשים או למערכות לקבוע מתי להפעיל את מנגנון החשיבה העמוקה ומתי להסתפק בתשובה מהירה, במטרה לאזן בין עלויות וזמני תגובה לבין דיוק.
החברה הציגה גם את יכולת ה-“Vibe Coding”, המתבטאת בשיפור משמעותי ביצירת ממשקי משתמש (UI), דפי אינטרנט נקיים יותר ומצגות עם עימוד מדויק.
GLM-4.7 is here!
GLM-4.7 surpasses GLM-4.6 with substantial improvements in coding, complex reasoning, and tool usage, setting new open-source SOTA standards. It also boosts performance in chat, creative writing, and role-play scenarios.
Default Model for Coding Plan:… pic.twitter.com/3vDzwof7A8
— Z.ai (@Zai_org) December 22, 2025
ביצועים
על פי הנתונים שפרסמה Z.ai, המודל מציג שיפורים רוחביים בהשוואה לגרסה הקודמת (GLM-4.6).
במבחן התכנות SWE-bench Verified השיג המודל ציון של 73.8% (שיפור של 5.8%), ובגרסה הרב-לשונית של המבחן נרשם שיפור של כ-12.9% לציון של 66.7%. במבחן Terminal Bench 2.0, הבוחן שליטה בשורת הפקודה, הציג המודל שיפור חד של 16.5% והגיע לציון 41%.
בתחום החשיבה המורכבת והמתמטיקה, GLM-4.7 רשם הישגים בולטים במבחן HLE (Humanity’s Last Exam) עם ציון של 42.8% בשימוש עם כלים, עלייה של 12.4% לעומת הדור הקודם.
במבחני מתמטיקה כמו AIME 2025 ו-GPQA-Diamond, המודל הציג ציונים של 95.7% ו-85.7% בהתאמה. החברה ציינה כי המודל מתחרה בביצועיו במודלים מערביים מובילים במגוון תרחישי שימוש.
יכולות נוספות ואינטגרציה
GLM-4.7 תוכנן לעבוד באופן טבעי עם סוכני קידוד פופולריים. החברה הכריזה על תמיכה רשמית בפלטפורמות כגון Claude Code, Kilo Code, Roo Code ו-Cline.
שילוב זה מאפשר למפתחים להשתמש במודל כתחליף או כתוספת למודלים קיימים בתוך סביבות העבודה שלהם, תוך ניצול יכולות ה-Agentic Coding המשופרות שלו.
בגזרת השימוש בכלים (Tool Use), המודל מציג שיפורים במבחנים כמו τ²-Bench ו-BrowseComp, המעידים על יכולת גבוהה יותר בביצוע פעולות גלישה, שליפת מידע ושימוש בכלים חיצוניים כחלק מתהליך הפתרון.
זמינות
המודל זמין לשימוש מיידי דרך פלטפורמת Z.ai של החברה, שירות OpenRouter העולמי ופלטפורמות HuggingFace ו-GitHub.
