กรุงปักกิ่ง, 27 ธันวาคม 2568 /PRNewswire/ — เมื่อวันที่ 22 ธันวาคม Z.ai ได้เปิดตัว GLM-4.7 ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดของตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ GLM ออกแบบมาเพื่อจัดการกับหลายกรุงปักกิ่ง, 27 ธันวาคม 2568 /PRNewswire/ — เมื่อวันที่ 22 ธันวาคม Z.ai ได้เปิดตัว GLM-4.7 ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดของตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ GLM ออกแบบมาเพื่อจัดการกับหลาย

Z.ai เปิดตัว GLM-4.7 ออกแบบสำหรับสภาพแวดล้อมการพัฒนาในโลกแห่งความเป็นจริง ตอกย้ำตำแหน่งในฐานะ "OpenAI ของจีน"

2025/12/27 21:30
2 นาทีในการอ่าน
หากมีข้อเสนอแนะหรือข้อกังวลเกี่ยวกับเนื้อหานี้ โปรดติดต่อเราได้ที่ crypto.news@mexc.com

ปักกิ่ง, 27 ธ.ค. 2568 /PRNewswire/ — เมื่อวันที่ 22 ธันวาคม Z.ai ได้เปิดตัว GLM-4.7 รุ่นล่าสุดในตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ GLM ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดการงานหลายขั้นตอนในสภาพแวดล้อมการผลิต GLM-4.7 มุ่งเป้าไปที่สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับวงจรงานที่ยาวนาน การใช้เครื่องมือบ่อยครั้ง และความต้องการที่สูงขึ้นสำหรับความเสถียรและความสอดคล้อง

พัฒนาจาก GLM-4.6 โดยเน้นการพัฒนาที่ซับซ้อน

GLM-4.7 เป็นก้าวหน้าจาก GLM-4.6 ด้วยฟังก์ชันที่ปรับปรุงสำหรับนักพัฒนา มีการรองรับที่แข็งแกร่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ด การให้เหตุผลที่ซับซ้อน และการทำงานแบบตัวแทน ทำให้โมเดลมีความสอดคล้องมากขึ้นแม้ในงานหลายขั้นตอนที่ยาวนาน รวมถึงพฤติกรรมที่เสถียรมากขึ้นเมื่อโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก สำหรับนักพัฒนา GLM-4.7 คือเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับการผลิตในชีวิตประจำวัน

การปรับปรุงขยายเกินกว่าประสิทธิภาพทางเทคนิค GLM-4.7 ยังสร้างผลลัพธ์ที่เป็นธรรมชาติและน่าสนใจสำหรับสถานการณ์การสนทนา การเขียน และการแสดงบทบาท พัฒนา GLM ไปสู่ระบบโอเพนซอร์สที่สอดคล้องกัน 

ออกแบบสำหรับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาจริง

ความคาดหวังต่อคุณภาพของโมเดลได้กลายเป็นจุดสนใจหลักสำหรับนักพัฒนา นอกจากการปฏิบัติตามคำสั่งหรือแผนแล้ว โมเดลจำเป็นต้องเรียกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมและรักษาความสอดคล้องในงานหลายขั้นตอนที่ยาวนาน เมื่อวงจรงานยาวขึ้น แม้แต่ข้อผิดพลาดเล็กน้อยก็สามารถส่งผลกระทบอย่างกว้างขวาง เพิ่มต้นทุนการแก้ไขจุดบกพร่องและยืดเวลาการส่งมอบ GLM-4.7 ได้รับการฝึกอบรมและประเมินโดยคำนึงถึงข้อจำกัดในโลกจริงเหล่านี้

ในการเขียนโปรแกรมหลายภาษาและสภาพแวดล้อมตัวแทนบนเทอร์มินัล โมเดลแสดงความเสถียรมากขึ้นในเวิร์กโฟลว์ที่ขยายออกไป รองรับรูปแบบการทำงาน "คิดแล้วกระทำ" ในเฟรมเวิร์กการเขียนโค้ดที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เช่น Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE และ Kilo Code สอดคล้องกับวิธีที่นักพัฒนาเข้าหางานซับซ้อนในทางปฏิบัติมากขึ้น

Z.ai ประเมิน GLM-4.7 ด้วยงานการเขียนโปรแกรมจริง 100 งานในสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ใช้ Claude Code ครอบคลุมสถานการณ์ฟรอนต์เอนด์ แบ็กเอนด์ และการปฏิบัติตามคำสั่ง เมื่อเปรียบเทียบกับ GLM-4.6 โมเดลใหม่มีความก้าวหน้าที่ชัดเจนในอัตราการทำงานสำเร็จและความสอดคล้องของพฤติกรรม ซึ่งลดความจำเป็นในการปรับคำสั่งซ้ำๆ และช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การส่งมอบได้โดยตรงมากขึ้น เนื่องจากผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม GLM-4.7 ได้รับเลือกเป็นโมเดลเริ่มต้นสำหรับ GLM Coding Plan

ประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้ในการใช้เครื่องมือและเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโค้ด

ในเกณฑ์มาตรฐานการสร้างโค้ดและการใช้เครื่องมือหลายแบบ GLM-4.7 มอบประสิทธิภาพโดยรวมที่สามารถแข่งขันได้ ใน BrowseComp ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่เน้นงานบนเว็บ โมเดลได้คะแนน 67.5 ใน τ²-Bench ซึ่งประเมินการใช้เครื่องมือแบบโต้ตอบ GLM-4.7 ได้คะแนน 87.4 ซึ่งเป็นผลลัพธ์สูงสุดที่รายงานในบรรดาโมเดลโอเพนซอร์สที่เปิดให้ใช้งานสาธารณะจนถึงปัจจุบัน

ในเกณฑ์มาตรฐานการเขียนโปรแกรมหลัก ได้แก่ SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6 และ Terminal Bench 2.0 GLM-4.7 ทำงานได้ในระดับเท่าหรือสูงกว่า Claude Sonnet 4.5 ขณะเดียวกันแสดงการปรับปรุงที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับ GLM-4.6 ในหลายมิติ

ใน Code Arena แพลตฟอร์มประเมินแบบปิดขนาดใหญ่ที่มีผู้เข้าร่วมมากกว่าหนึ่งล้านคน GLM-4.7 อยู่อันดับหนึ่งในบรรดาโมเดลโอเพนซอร์สและถืออันดับสูงสุดในบรรดาโมเดลที่พัฒนาในจีน

การให้เหตุผลที่คาดการณ์และควบคุมได้มากขึ้น

GLM-4.7 นำเสนอการควบคุมที่ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่โมเดลให้เหตุผลผ่านงานที่ดำเนินการยาวนานและซับซ้อน เมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์รวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์การผลิต ความสามารถดังกล่าวได้กลายเป็นจุดสนใจที่เพิ่มขึ้นสำหรับนักพัฒนา GLM-4.7 สามารถรักษาความสอดคล้องในการให้เหตุผลในหลายการโต้ตอบ ขณะเดียวกันปรับความลึกของการให้เหตุผลตามความซับซ้อนของงาน ทำให้พฤติกรรมภายในระบบตัวแทนสามารถคาดการณ์ได้มากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป นอกจากนี้ Z.ai กำลังสำรวจวิธีใหม่ๆ ในการปรับใช้ AI ในวงกว้างอย่างแข็งขันขณะพัฒนาและปรับปรุงซีรีส์ GLM

การปรับปรุงในการสร้างฟรอนต์เอนด์และความสามารถทั่วไป

นอกเหนือจากความถูกต้องในการทำงาน GLM-4.7 แสดงความเข้าใจโครงสร้างภาพและแบบแผนการออกแบบฟรอนต์เอนด์ที่เป็นที่ยอมรับอย่างเป็นผู้ใหญ่มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ในงานเช่นการสร้างหน้าเว็บหรือสื่อการนำเสนอ โมเดลมักสร้างเลย์เอาต์ที่มีระยะห่างสอดคล้องกันมากขึ้น ลำดับชั้นที่ชัดเจนขึ้น และการจัดรูปแบบที่เชื่อมโยงกันมากขึ้น ลดความจำเป็นในการแก้ไขด้วยตนเองในภายหลัง

ในขณะเดียวกัน การปรับปรุงคุณภาพการสนทนาและรูปแบบการเขียนได้ขยายขอบเขตกรณีการใช้งานของโมเดล การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ GLM-4.7 เหมาะสมกับแอปพลิเคชันเชิงสร้างสรรค์และแบบโต้ตอบมากขึ้น

การรวมระบบนิเวศและการเข้าถึงแบบเปิด

GLM-4.7 พร้อมใช้งานผ่าน BigModel.cn API และรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบฟูลสแต็กของ Z.ai อย่างสมบูรณ์ นักพัฒนาและพันธมิตรทั่วระบบนิเวศทั่วโลกได้รวม GLM Coding Plan เข้าในเครื่องมือของพวกเขาแล้ว รวมถึงแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter และ CodeBuddy การนำไปใช้ในเครื่องมือนักพัฒนา ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน และแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันแสดงให้เห็นว่า GLM-4.7 กำลังถูกใช้ในการใช้งานด้านวิศวกรรมและผลิตภัณฑ์ที่กว้างขึ้น

Z.ai จะกลายเป็น "บริษัทโมเดลขนาดใหญ่มหาชนแห่งแรกของโลก"

Z.ai ได้ประกาศว่ามุ่งมั่นที่จะกลายเป็นบริษัทโมเดลขนาดใหญ่ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งแรกของโลกโดยการจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ฮ่องกง IPO ที่วางแผนไว้นี้เป็นครั้งแรกที่ตลาดทุนจะต้อนรับบริษัทจดทะเบียนที่ธุรกิจหลักคือการพัฒนาโมเดลพื้นฐาน AGI อย่างอิสระ

ในปี 2565, 2566 และ 2567 Z.ai มีรายได้ตามลำดับ 57.4 ล้านหยวน (~8.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐ), 124.5 ล้านหยวน (~17.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) และ 312.4 ล้านหยวน (~44.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ระหว่างปี 2565 ถึง 2567 อัตราการเติบโตของรายได้ต่อปีทบต้น (CAGR) ของบริษัทถึง 130% รายได้สำหรับครึ่งปีแรกของปี 2568 อยู่ที่ 190 ล้านหยวน (~27 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ซึ่งเป็นการเพิ่มรายได้เป็นสองเท่าเป็นเวลาสามปีติดต่อกัน ในช่วงระยะเวลารายงาน ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับโมเดลขนาดใหญ่ของบริษัทเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตหลัก

ช่องทางการเข้าถึง GLM-4.7

โมเดลเริ่มต้นสำหรับ Coding Plan: https://z.ai/subscribe

ทดลองใช้ตอนนี้: https://chat.z.ai/

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

บล็อกทางเทคนิค: https://z.ai/blog/glm-4.7

เกี่ยวกับ Z.ai

ก่อตั้งในปี 2562 Z.ai มีต้นกำเนิดจากการทำให้ผลสำเร็จทางเทคโนโลยีของมหาวิทยาลัยซิงหัวเป็นเชิงพาณิชย์ ทีมงานเป็นผู้บุกเบิกในการเริ่มต้นการวิจัยโมเดลขนาดใหญ่ในจีน ด้วยการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมการฝึกอบรมล่วงหน้า GLM (General Language Model) ดั้งเดิม Z.ai ได้สร้างพอร์ตโฟลิโอโมเดลแบบฟูลสแต็กที่ครอบคลุมภาษา โค้ด มัลติโมดัลลิตี และตัวแทนอัจฉริยะ โมเดลของบริษัทเข้ากันได้กับชิปที่ผลิตในประเทศมากกว่า 40 ชนิด ทำให้เป็นหนึ่งในไม่กี่บริษัทของจีนที่แผนงานทางเทคนิคยังคงสอดคล้องกับมาตรฐานระดับโลกชั้นนำ

Cision ดูเนื้อหาต้นฉบับเพื่อดาวน์โหลดมัลติมีเดีย:https://www.prnewswire.com/news-releases/zai-releases-glm-4-7-designed-for-real-world-development-environments-cementing-itself-as-chinas-openai-302649821.html

แหล่งที่มา Z.ai

โอกาสทางการตลาด
null โลโก้
ราคา null(null)
--
----
USD
null (null) กราฟราคาสด
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: บทความที่โพสต์ซ้ำในไซต์นี้มาจากแพลตฟอร์มสาธารณะและมีไว้เพื่อจุดประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น ซึ่งไม่ได้สะท้อนถึงมุมมองของ MEXC แต่อย่างใด ลิขสิทธิ์ทั้งหมดยังคงเป็นของผู้เขียนดั้งเดิม หากคุณเชื่อว่าเนื้อหาใดละเมิดสิทธิของบุคคลที่สาม โปรดติดต่อ crypto.news@mexc.com เพื่อลบออก MEXC ไม่รับประกันความถูกต้อง ความสมบูรณ์ หรือความทันเวลาของเนื้อหาใดๆ และไม่รับผิดชอบต่อการดำเนินการใดๆ ที่เกิดขึ้นตามข้อมูลที่ให้มา เนื้อหานี้ไม่ถือเป็นคำแนะนำทางการเงิน กฎหมาย หรือคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ และไม่ถือว่าเป็นคำแนะนำหรือการรับรองจาก MEXC

คุณอาจชอบเช่นกัน

Sentry Bridge Capital กำลังนิยามใหม่ของการบริหารสินทรัพย์ระดับโลก

Sentry Bridge Capital กำลังนิยามใหม่ของการบริหารสินทรัพย์ระดับโลก

ลอนดอน สหราชอาณาจักร – Sentry Bridge Capital (SBC) เป็นบริษัทบริหารสินทรัพย์ระดับโลกที่มีสำนักงานใหญ่ตั้งอยู่ในนครลอนดอน ด้วยเทคโนโลยีอัจฉริยะขั้นสูงและ
แชร์
TechFinancials2026/03/03 14:01
Vitalik Buterin เสนอ Big FOCIL เพื่อแก้ไขปัญหาการรวมศูนย์ของ Builder

Vitalik Buterin เสนอ Big FOCIL เพื่อแก้ไขปัญหาการรวมศูนย์ของ Builder

สรุปสั้น ๆ Big FOCIL อาจให้ attesters รวมธุรกรรมทั้งหมดในบลอก ePBS แยกผู้เสนอออกจากผู้สร้างใน Glamsterdam Encrypted mempools มุ่งหมายลดการโจมตีแบบ sandwich
แชร์
Coincentral2026/03/03 14:18
ตุรกีเตรียมเก็บภาษีกำไรคริปโตภายใใต้กรอบตลาดทุน

ตุรกีเตรียมเก็บภาษีกำไรคริปโตภายใใต้กรอบตลาดทุน

ประเด็นสำคัญ ภาษีหัก ณ ที่จ่าย 10%: แพลตฟอร์มคริปโตจะหักภาษีจากกำไรที่เกิดขึ้นจริงของนักลงทุนทุกไตรมาส ใช้กับนักลงทุนทุกคน: [...] โพสต์ Turkey Moves
แชร์
Coindoo2026/03/03 14:00