実際のテストでは、GLM-4.7のコード機能はClaude Sonnet 4.5を凌駕しており、オープンソースの最先端（SOTA）ソリューションとなっている。

GLM-4.7がリリースされてからまだ2日も経っていないが、すでにXプラットフォーム上で実環境でのテストが殺到している。

誰かがセグメントを使用しました単純ゲーム画面の録画機能を利用して、効果音付きの完全なミニゲームをわずか数分で生成しました。このプロセス全体で約6600トークンが毎秒16トークンの安定した速度で生成され、ミニゲームは7分以内に完成しました！

ミニゲームだけではありません。ツール呼び出しでは、Agent ミッションのようなより複雑なシナリオにおいても、GLM-4.7は非常に優れた性能を発揮します。たった1つのダイアログで、すべてのツール呼び出しを正しく行うことができます。

これらのフィードバックは、GLM-4.7がより強力な生成能力を備えているだけでなく、作業全体を一度に完了させる方が簡単で、手動での介入が必要になることはほとんどない。。

GLM-4.7は大幅に機能強化されました。 Coding、Agent そして Reasoning LiveCodeBench V6での性能は84.9ポイントに達し、コーディング能力においてSonnet 4.5を上回った。最新のオープンソース SOTAHLEスコアは42.8で、GLM-4.6より38%高く、… GPT-5.1 。

本日の記事では、複数の視点から実践的なテストと体験談もご紹介します。

現在、GLM-4.7はZ.aiやBigModelなどのプラットフォームで利用可能です。左上隅のモデルセレクターでGLM-4.7を選択することで、その機能を体験できます。

Webサイト：https://chat.z.ai

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GLM-4.7はまず、多次元的な検索を行い、紫禁城の基本情報、歴史的背景、建築的特徴、主な見どころを把握した。