GLM-4.7 - Zhipuの主力AIモデルであり、同社のコーディング能力をさらに強化するものです。

GLM-4.7とは何ですか？

GLM-4.7は、ZAIPAが開発したオープンソースモデルで、コーディング、推論、ツール連携機能の向上に重点を置いています。このモデルは、多言語プログラミング、複雑なタスクプランニング、フロントエンドデザインの美学に優れ、Claude Codeなどの複数のプログラミングフレームワークをサポートしています。ベンチマークテストでは、GLM-4.7のコーディング機能はオープンソースモデルの中でもトップレベルに達し、推論機能も大幅に強化されています。このモデルは、インターリーブ、リテインド、ホイールベースの思考モードを導入することで、複雑なタスクの実行をより安定かつ制御可能にしています。現在、このモデルはBigModelを通じてAPIサービスとして利用可能で、z.aiのフルスタック開発モデルのスキルモジュールに組み込まれており、開発者に効率的でインテリジェントなプログラミング体験を提供します。

GLM-4.7の主な機能

• コアコーディング機能GLM-4.7は、多言語プログラミングとターミナルタスクにおいて優れた性能を発揮し、「行動する前に考える」モデルをサポートし、複雑なタスクの安定性とコード品質を大幅に向上させます。
• フロントエンド設計の最適化よりモダンで美しいウェブページやスライドショーの生成をサポートし、UIデザインの品質を向上させ、開発者がスタイル調整に費やす時間を削減します。
• ツール呼び出し機能ツール呼び出しやウェブブラウジングのタスクにおいて非常に優れたパフォーマンスを発揮し、τ²-Benchスコアは87.4%、BrowseCompスコアは67.5を達成しており、効率と精度の大幅な向上を示しています。
• 複雑な推論能力このコンピュータは、数学的および推論能力が大幅に向上しており、HLEベンチマークスコアは42.8%で、前世代比12.4%の向上を実現し、複雑な論理問題や数学的問題を処理できるようになった。
• 思考パターンの最適化この手法は、段階的思考、保持思考、ラウンドロビン思考といった思考モードを導入することで、複雑なタスクの安定性と制御性を向上させ、長期的なタスクや複数ラウンドにわたる対話に適したものにしています。
• マルチモーダルおよびフルスタック開発マルチモーダルなタスクコラボレーションとフルスタック開発をサポートし、スキルモジュールを統合することで、開発者が豊富なインタラクションとスムーズなユーザーエクスペリエンスを備えたアプリケーションを構築できるよう支援します。

GLM-4.7のパフォーマンス

• コアコーディング機能：
  • SWE-bench Verifiedスコアは73.8%で、GLM-4.6と比較して5.8パーセントポイント向上し、オープンソースモデルの最先端（SOTA）レベルに達した。
  • SWE-bench Multilingualスコアは66.7%で、GLM-4.6から12.9パーセントポイント向上しており、多言語プログラミング能力の著しい向上を示している。
  • Terminal Bench 2.0スコアは41%で、GLM-4.6と比較して16.5パーセントポイント向上しており、最終タスクのパフォーマンスが大幅に向上したことを示している。
• ツール使用能力：
  • τ²-Benchスコアは87.4%で、GLM-4.6と比較して12.2パーセントポイント向上し、対話型ツール呼び出し機能はオープンソースの最先端レベルに達した。
  • BrowseComp（ウェブブラウジング）スコアは52.0%で、GLM-4.6と比較して6.9パーセントポイント向上しました。コンテキスト管理を有効にしたBrowseCompテストでは、スコアは67.5%で、GLM-4.6と比較して10.0パーセントポイント向上し、Webブラウジングとツールチェーン管理においてより優れたパフォーマンスを示しました。
• 複雑な推論：
  • HLE（人類の最終試験）得点は42.8%で、GLM-4.6から12.4パーセントポイント向上しており、数学的および推論能力の著しい向上を示している。
  • MMLU-Proスコアは84.3%で、GLM-4.6から1.1パーセントポイント向上しており、複数領域における推論能力の安定したパフォーマンスを示している。
  • GPQA-Diamondスコアは85.7%で、GLM-4.6から4.7パーセントポイント向上しており、推論精度のさらなる向上を示している。

GLM-4.7のプロジェクトアドレス

• プロジェクト公式サイト：https://z.ai/blog/glm-4.7
• GitHubリポジトリ：https://github.com/zai-org/GLM-4.5
• ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

GLM-4.7の応用シナリオ

• プログラミングとソフトウェア開発GLM-4.7は高品質な多言語コードを生成でき、開発効率を向上させるためのインテリジェントなプログラミングアシスタントとして機能します。
• フロントエンド開発とデザインウェブデザインやUI/UXデザインにおいて、モダンで美しいレイアウトや配色を素早く生成できるため、フロントエンド開発者やデザイナーのスタイル調整時間を短縮できます。
• 複雑なタスクの計画と実行GLM-4.7は、予備燃料供給モードと車輪制御モードを備えており、複雑な多段階タスクを処理することができ、長期ミッションにおける精度と安定性を確保します。
• 教育と学習GLM-4.7は、プログラミング教育のためのコード例と演習を提供するだけでなく、数学や論理の問題演習を通して学生の思考力向上にも役立ちます。
• オフィスオートメーションGLM-4.7は、文書、レポート、データ分析コードを自動的に生成できるため、手作業による作成や書式設定にかかる時間を削減し、オフィスの効率性を向上させます。