Zhipu AI リリース: GLM-4.7 は三層思考モードを導入 答えを生成する前に、GLM-4.7 は自動的に内部推論を実行します。 タスクの目的を分析し、推論パスを策定し、潜在的な障害を予測し、最終的に目に見える出力を生成します。 また、複数回の対話中に「以前の思考プロセスを記憶」することもできます。 ユーザーは「思考の強度を制御」することもできます。 同時に、コーディングとフロントエンドの美観が大幅に向上し、パフォーマンスは GPT-5 や Claude 4.5 に近づきます。 以前は、GLM-4.7 によって生成された Web ページは「開発者の作業」に似ていましたが、現在は「デザイナーの作業」に似ています。 すっきりとしたモダンなウェブページを生成し、美しくフォーマットされたスライドショーやポスターを作成できます。レイアウト、色、テキストの比率を自動調整し、視覚的な一貫性を保ちます。 以下は GLM-4.7 によって生成された PPT です。
GLM-4.7 では、生成されたコンテンツの **視覚的な一貫性** に大幅な最適化が行われました。 レイアウトと比率が改善された構造化された HTML、CSS、JavaScript コード スライドを自動的に生成し、モダンなスタイルと使いやすさを備えた Web ページを作成します。
GLM-4.7でデザインされたウェブサイト↓
「行動する前に考える」推論モデルのおかげで GLM-4.7 ではコーディング機能が大幅に向上し、タスク完了率は前バージョンよりも大幅に向上しました (+10% ~ 15%)。 プログラミングタスクのパフォーマンスは Claude 4.5 レベルの 90% に達します。ビジュアルおよび Web ページ生成は Claude 4.5 を超えます。 「コード生成＋思考機構＋視覚的出力」に利点があります。
GLM-4.7 の全体的なパフォーマンスは、GPT-5 と Claude 4.5 の中間になります。 数学的論理は GPT-5 に近く、Claude 4.5 よりも優れています。 推論能力の点では、GLM-4.7 は平均すると GPT-5 シリーズよりもわずかに劣りますが、Claude Sonnet 4.5 や Kimi K2 を上回っています。 GLM-4.7 は、オンライン検索や外部 API の呼び出しなどのツールを積極的に使用できます。 τ²-Benchでは87.4%を達成し、GPT-5（82.7%）を上回ります。
オンラインz.ai/AfaqxyMkip 価格について： GLM コーディング プラン ユーザーは自動的に GLM-4.7 にアップグレードされます。 クロード・コードモデルと比較すると: コストは 1/7 になります。 プログラミングタスクの3倍の割り当てを使用して、パフォーマンスはクロードのレベルの90％に達しました。 とても価値のある選択肢です。
詳しい紹介xiaohu.ai/c/a066c4/ai-gl…l モデルのダウンローhuggingface.co/zai-org/GLM-4.7CEr Gitgithub.com/zai-org/GLM-4.5cjYYc docs.bigmodel.cn/cn/guide/model…/Dn6U7WxNrW