Z.ai lance GLM-4.7 conçu pour les environnements de développement réels, se positionnant comme « l'OpenAI de la Chine »

PÉKIN, 27 décembre 2025 /PRNewswire/ — Le 22 décembre, Z.ai a lancé GLM-4.7, la dernière version de sa famille de modèles de langage de grande taille GLM. Conçu pour gérer des tâches en plusieurs étapes en production, GLM-4.7 cible les environnements de développement qui impliquent des cycles de tâches longs, une utilisation fréquente d'outils et des exigences plus élevées en matière de stabilité et de cohérence.

Construit sur GLM-4.6 avec un accent sur le développement complexe

GLM-4.7 constitue une avancée par rapport à GLM-4.6 avec des fonctions améliorées pour les développeurs de jeux. Il offre un support robuste pour les flux de travail de codage, le raisonnement complexe et l'exécution de type agentique, donnant au modèle une plus grande cohérence même dans les tâches longues et en plusieurs étapes, ainsi qu'un comportement plus stable lors de l'interaction avec des outils externes. Pour les développeurs de jeux, cela signifie que GLM-4.7 est un outil fiable pour la production quotidienne.

Les améliorations vont au-delà de la performance technique. GLM-4.7 produit également une sortie naturelle et engageante pour les scénarios de conversation, d'écriture et de jeu de rôle, faisant évoluer GLM vers un système open-source cohérent. 

Conçu pour les flux de travail de développement réels

Les attentes en matière de qualité des modèles sont devenues un point central pour les développeurs de jeux. En plus de suivre des invites ou des plans, un modèle doit appeler les bons outils et rester cohérent tout au long de tâches longues et en plusieurs étapes. À mesure que les cycles de tâches s'allongent, même des erreurs mineures peuvent avoir des impacts considérables, augmentant les coûts de débogage et allongeant les délais de livraison. GLM-4.7 a été formé et évalué en tenant compte de ces contraintes du monde réel.

Dans les environnements de programmation multilingues et d'agents basés sur des terminaux, le modèle montre une plus grande stabilité dans les flux de travail étendus. Il prend déjà en charge les modèles d'exécution « réfléchir puis agir » au sein de frameworks de codage largement utilisés tels que Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE et Kilo Code, s'alignant plus étroitement sur la façon dont les développeurs de jeux abordent les tâches complexes dans la pratique.

Z.ai a évalué GLM-4.7 sur 100 tâches de programmation réelles dans un environnement de développement basé sur Claude Code, couvrant des scénarios frontend, backend et de suivi d'instructions. Par rapport à GLM-4.6, le nouveau modèle offre des gains clairs en termes de taux d'achèvement des tâches et de cohérence comportementale. Cela réduit le besoin d'ajustements répétés des invites et permet aux développeurs de jeux de se concentrer plus directement sur la livraison. En raison de ses excellents résultats, GLM-4.7 a été sélectionné comme modèle par défaut pour le GLM Coding Plan.

Performance fiable dans l'utilisation d'outils et les benchmarks de codage

Dans une gamme de benchmarks de génération de code et d'utilisation d'outils, GLM-4.7 offre une performance globale compétitive. Sur BrowseComp, un benchmark axé sur les tâches basées sur le web, le modèle obtient un score de 67,5. Sur τ²-Bench, qui évalue l'utilisation interactive d'outils, GLM-4.7 atteint un score de 87,4, le résultat le plus élevé rapporté parmi les modèles open-source accessibles publiquement à ce jour.

Dans les principaux benchmarks de programmation, y compris SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6 et Terminal Bench 2.0, GLM-4.7 fonctionne au niveau ou au-dessus du niveau de Claude Sonnet 4.5, tout en montrant des améliorations claires par rapport à GLM-4.6 sur plusieurs dimensions.

Sur Code Arena, une plateforme d'évaluation aveugle à grande échelle avec plus d'un million de participants, GLM-4.7 se classe premier parmi les modèles open-source et occupe la première position parmi les modèles développés en Chine.

Raisonnement plus prévisible et contrôlable

GLM-4.7 introduit un contrôle plus fin sur la façon dont le modèle raisonne à travers des tâches longues et complexes. Alors que les systèmes d'intelligence artificielle s'intègrent dans les flux de travail de production, de telles capacités sont devenues un point de plus en plus important pour les développeurs de jeux. GLM-4.7 est capable de maintenir la cohérence de son raisonnement à travers de multiples interactions, tout en ajustant également la profondeur du raisonnement en fonction de la complexité de la tâche. Cela rend son comportement au sein des systèmes agentiques plus prévisible au fil du temps. De plus, Z.ai explore activement de nouvelles façons de déployer l'IA à grande échelle alors qu'elle développe et affine la série GLM.

Améliorations dans la génération frontend et les capacités générales

Au-delà de l'exactitude fonctionnelle, GLM-4.7 montre une compréhension sensiblement plus mature de la structure visuelle et des conventions de conception frontend établies. Dans des tâches telles que la génération de pages web ou de matériels de présentation, le modèle a tendance à produire des mises en page avec un espacement plus cohérent, une hiérarchie plus claire et un style plus cohérent, réduisant le besoin de révisions manuelles en aval.

En même temps, les améliorations de la qualité conversationnelle et du style d'écriture ont élargi l'éventail des cas d'utilisation du modèle. Ces changements rendent GLM-4.7 plus adapté aux applications créatives et interactives.

Intégration de l'écosystème tokenisé et accès ouvert

GLM-4.7 est disponible via la Nouvelle API BigModel.cn et est entièrement intégré dans l'environnement de développement full-stack de Z.ai. Les développeurs de jeux et partenaires de l'écosystème tokenisé mondial ont déjà incorporé le GLM Coding Plan dans leurs outils, y compris des plateformes tierces telles que TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter et CodeBuddy. L'adoption à travers les outils de développement, les fournisseurs d'infrastructure et les plateformes d'applications suggère que GLM-4.7 est utilisé dans une utilisation plus large en ingénierie et en produits.

Z.ai devenir la « première entreprise publique de modèles de grande taille au monde »

Z.ai a annoncé qu'elle vise à devenir la première entreprise de modèles de grande taille cotée en bourse au monde en s'inscrivant à la Bourse de Hong Kong. Cette introduction en bourse prévue marque la première fois que les marchés de capitaux accueilleront une société cotée dont l'activité principale est le développement indépendant de modèles de fondation AGI.

En 2022, 2023 et 2024, Z.ai a respectivement gagné 57,4 millions de RMB (~8,2 millions USD), 124,5 millions de RMB (~17,7 millions USD) et 312,4 millions de RMB (~44,5 millions USD) de revenus. Entre 2022 et 2024, le taux de croissance annuel composé (CAGR) des revenus de l'entreprise a atteint 130 %. Les revenus du premier semestre 2025 étaient de 190 millions de RMB (~27 millions USD), marquant trois années consécutives de doublement des revenus. Au cours de la période de rapport, l'activité liée aux modèles de grande taille de l'entreprise a été son principal moteur de croissance.

Disponibilité de GLM-4.7

Modèle par défaut pour le Coding Plan : https://z.ai/subscribe

Essayez-le maintenant : https://chat.z.ai/

Poids : https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

Blog technique : https://z.ai/blog/glm-4.7

À propos de Z.ai

Fondée en 2019, Z.ai est née de la commercialisation des réalisations technologiques de l'Université Tsinghua. Son équipe est pionnière dans le lancement de la recherche sur les modèles de grande taille en Chine. En tirant parti de son architecture de pré-entraînement GLM (General Language Model) originale, Z.ai a construit un portefeuille de modèles full-stack couvrant le langage, le code, la multimodalité et les Agents d'IA. Ses modèles sont compatibles avec plus de 40 puces produites localement, ce qui en fait l'une des rares entreprises chinoises dont la feuille de route technique reste en phase avec les normes mondiales de premier plan.

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SOURCE Z.ai