Z.ai ने वास्तविक-विश्व विकास परिवेशों के लिए डिज़ाइन किया गया GLM-4.7 जारी किया, स्वयं को "चीन की OpenAI" के रूप में स्थापित करते हुए

बीजिंग, 27 दिसंबर, 2025 /PRNewswire/ — 22 दिसंबर को, Z.ai ने अपने GLM बड़े भाषा मॉडल परिवार का नवीनतम संस्करण GLM-4.7 जारी किया। उत्पादन में बहु-चरणीय कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया, GLM-4.7 ऐसे विकास वातावरणों को लक्षित करता है जिनमें लंबे कार्य चक्र, बार-बार टूल का उपयोग और स्थिरता और निरंतरता की उच्च मांग शामिल है।

जटिल विकास पर ध्यान केंद्रित करते हुए GLM-4.6 पर निर्मित

GLM-4.7, डेवलपर्स के लिए बेहतर कार्यों के साथ GLM-4.6 की तुलना में एक कदम आगे है। इसमें कोडिंग वर्कफ़्लो, जटिल तर्क और एजेंटिक-शैली निष्पादन के लिए मजबूत समर्थन है, जो मॉडल को लंबे, बहु-चरणीय कार्यों में भी अधिक निरंतरता प्रदान करता है, साथ ही बाहरी टूल के साथ इंटरैक्ट करते समय अधिक स्थिर व्यवहार देता है। डेवलपर्स के लिए, इसका मतलब है कि GLM-4.7 रोजमर्रा के उत्पादन के लिए एक विश्वसनीय टूल है।

सुधार तकनीकी प्रदर्शन से आगे बढ़ते हैं। GLM-4.7 संवादात्मक, लेखन और भूमिका-निभाने वाले परिदृश्यों के लिए प्राकृतिक और आकर्षक आउटपुट भी उत्पन्न करता है, GLM को एक सुसंगत ओपन-सोर्स सिस्टम की ओर विकसित करता है। 

वास्तविक विकास वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया

मॉडल गुणवत्ता की अपेक्षाएं डेवलपर्स के लिए एक केंद्रीय फोकस बन गई हैं। प्रॉम्प्ट या योजनाओं का पालन करने के अलावा, एक मॉडल को सही टूल को कॉल करने और लंबे, बहु-चरणीय कार्यों में निरंतर रहने की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे कार्य चक्र लंबे होते जाते हैं, यहां तक कि मामूली त्रुटियां भी दूरगामी प्रभाव डाल सकती हैं, डिबगिंग लागत बढ़ाती हैं और डिलीवरी समयसीमा को बढ़ाती हैं। GLM-4.7 को इन वास्तविक दुनिया की बाधाओं को ध्यान में रखते हुए प्रशिक्षित और मूल्यांकन किया गया था।

बहु-भाषा प्रोग्रामिंग और टर्मिनल-आधारित एजेंट वातावरण में, मॉडल विस्तारित वर्कफ़्लो में अधिक स्थिरता दिखाता है। यह पहले से ही व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कोडिंग फ्रेमवर्क जैसे Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE और Kilo Code के भीतर "सोचो-फिर-कार्य करो" निष्पादन पैटर्न का समर्थन करता है, जो व्यवहार में डेवलपर्स द्वारा जटिल कार्यों को करने के तरीके के साथ अधिक निकटता से संरेखित होता है।

Z.ai ने Claude Code-आधारित विकास वातावरण में 100 वास्तविक प्रोग्रामिंग कार्यों पर GLM-4.7 का मूल्यांकन किया, जिसमें फ्रंटएंड, बैकएंड और निर्देश-पालन परिदृश्य शामिल हैं। GLM-4.6 की तुलना में, नया मॉडल कार्य पूर्णता दरों और व्यवहारिक निरंतरता में स्पष्ट लाभ प्रदान करता है। यह बार-बार प्रॉम्प्ट समायोजन की आवश्यकता को कम करता है और डेवलपर्स को डिलीवरी पर अधिक सीधे ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। इसके उत्कृष्ट परिणामों के कारण, GLM-4.7 को GLM Coding Plan के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में चुना गया है।

टूल उपयोग और कोडिंग बेंचमार्क में विश्वसनीय प्रदर्शन

कोड जनरेशन और टूल उपयोग बेंचमार्क की एक श्रृंखला में, GLM-4.7 प्रतिस्पर्धी समग्र प्रदर्शन प्रदान करता है। BrowseComp पर, जो वेब-आधारित कार्यों पर केंद्रित एक बेंचमार्क है, मॉडल 67.5 स्कोर करता है। τ²-Bench पर, जो इंटरैक्टिव टूल उपयोग का मूल्यांकन करता है, GLM-4.7 ने 87.4 का स्कोर हासिल किया, जो आज तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध ओपन-सोर्स मॉडल में सबसे अधिक रिपोर्ट किया गया परिणाम है।

SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6, और Terminal Bench 2.0 सहित प्रमुख प्रोग्रामिंग बेंचमार्क में, GLM-4.7 Claude Sonnet 4.5 के स्तर पर या उससे ऊपर प्रदर्शन करता है, जबकि कई आयामों में GLM-4.6 की तुलना में स्पष्ट सुधार दिखाता है।

Code Arena पर, जो 10 लाख से अधिक प्रतिभागियों के साथ एक बड़े पैमाने पर ब्लाइंड मूल्यांकन प्लेटफ़ॉर्म है, GLM-4.7 ओपन-सोर्स मॉडल में पहले स्थान पर है और चीन में विकसित मॉडल में शीर्ष स्थान रखता है।

अधिक अनुमानित और नियंत्रणीय तर्क

GLM-4.7 इस बात पर अधिक सूक्ष्म नियंत्रण पेश करता है कि मॉडल लंबे समय तक चलने वाले और जटिल कार्यों के माध्यम से कैसे तर्क करता है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियां उत्पादन वर्कफ़्लो में एकीकृत होती हैं, ऐसी क्षमताएं डेवलपर्स के लिए एक बढ़ता हुआ फोकस बन गई हैं। GLM-4.7 कई इंटरैक्शन में अपने तर्क में निरंतरता बनाए रखने में सक्षम है, जबकि कार्य जटिलता के अनुसार तर्क की गहराई को भी समायोजित करता है। यह समय के साथ एजेंटिक सिस्टम के भीतर इसके व्यवहार को अधिक अनुमानित बनाता है। इसके अतिरिक्त, Z.ai सक्रिय रूप से बड़े पैमाने पर AI को तैनात करने के नए तरीकों की खोज कर रहा है क्योंकि यह GLM श्रृंखला को विकसित और परिष्कृत करता है।

फ्रंट-एंड जनरेशन और सामान्य क्षमताओं में सुधार

कार्यात्मक शुद्धता से परे, GLM-4.7 दृश्य संरचना और स्थापित फ्रंट-एंड डिज़ाइन परंपराओं की एक स्पष्ट रूप से अधिक परिपक्व समझ दिखाता है। वेब पेज या प्रस्तुति सामग्री उत्पन्न करने जैसे कार्यों में, मॉडल अधिक सुसंगत स्पेसिंग, स्पष्ट पदानुक्रम और अधिक सुसंगत स्टाइलिंग के साथ लेआउट उत्पन्न करता है, जो डाउनस्ट्रीम मैनुअल संशोधनों की आवश्यकता को कम करता है।

साथ ही, संवादात्मक गुणवत्ता और लेखन शैली में सुधार ने मॉडल के उपयोग के मामलों की सीमा को व्यापक बनाया है। ये परिवर्तन GLM-4.7 को रचनात्मक और इंटरैक्टिव एप्लिकेशन के लिए अधिक उपयुक्त बनाते हैं।

पारिस्थितikी तंत्र एकीकरण और खुली पहुंच

GLM-4.7 BigModel.cn API के माध्यम से उपलब्ध है और Z.ai फुल-स्टैक विकास वातावरण में पूरी तरह से एकीकृत है। वैश्विक पारिस्थितिकी तंत्र के डेवलपर्स और साझेदारों ने पहले ही GLM Coding Plan को अपने टूल में शामिल कर लिया है, जिसमें TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter और CodeBuddy जैसे प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं। डेवलपर टूल, इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं और एप्लिकेशन प्लेटफ़ॉर्म में अपनाने से पता चलता है कि GLM-4.7 को व्यापक इंजीनियरिंग और उत्पाद उपयोग में उपयोग किया जा रहा है।

Z.ai "दुनिया की पहली लार्ज-मॉडल पब्लिक कंपनी" बनने के लिए

Z.ai ने घोषणा की है कि इसका लक्ष्य हांगकांग के स्टॉक एक्सचेंज में सूचीबद्ध होकर दुनिया की पहली सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध लार्ज-मॉडल कंपनी बनना है। यह नियोजित IPO पहली बार है जब पूंजी बाजार एक ऐसी सूचीबद्ध कंपनी का स्वागत करेगा जिसका मुख्य व्यवसाय AGI फाउंडेशन मॉडल का स्वतंत्र विकास है।

2022, 2023 और 2024 में, Z.ai ने क्रमशः 5.74 करोड़ RMB (~82 लाख USD), 12.45 करोड़ RMB (~1.77 करोड़ USD), और 31.24 करोड़ RMB (~4.45 करोड़ USD) राजस्व अर्जित किया। 2022 और 2024 के बीच, कंपनी की चक्रवृद्धि वार्षिक राजस्व वृद्धि दर (CAGR) 130% तक पहुंच गई। 2025 की पहली छमाही के लिए राजस्व 19 करोड़ RMB (~2.7 करोड़ USD) था, जो लगातार तीन वर्षों तक राजस्व को दोगुना करने का प्रतीक है। रिपोर्टिंग अवधि के दौरान, कंपनी का लार्ज-मॉडल-संबंधित व्यवसाय इसका प्रमुख वृद्धि चालक था।

GLM-4.7 उपलब्धता

Coding Plan के लिए डिफ़ॉल्ट मॉडल: https://z.ai/subscribe

अभी आजमाएं: https://chat.z.ai/

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

तकनीकी ब्लॉग: https://z.ai/blog/glm-4.7

Z.ai के बारे में

2019 में स्थापित, Z.ai की उत्पत्ति सिंघुआ विश्वविद्यालय में तकनीकी उपलब्धियों के व्यावसायीकरण से हुई है। इसकी टीम चीन में लार्ज-मॉडल अनुसंधान शुरू करने में अग्रणी है। अपनी मूल GLM (General Language Model) प्री-ट्रेनिंग आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हुए, Z.ai ने भाषा, कोड, मल्टीमोडैलिटी और इंटेलिजेंट एजेंट को कवर करने वाला एक फुल-स्टैक मॉडल पोर्टफोलियो बनाया है। इसके मॉडल 40 से अधिक घरेलू रूप से उत्पादित चिप्स के साथ संगत हैं, जो इसे उन कुछ चीनी कंपनियों में से एक बनाता है जिनका तकनीकी रोडमैप वैश्विक शीर्ष-स्तरीय मानकों के साथ कदम मिलाकर चलता है।

मल्टीमीडिया डाउनलोड करने के लिए मूल सामग्री देखें:https://www.prnewswire.com/news-releases/zai-releases-glm-4-7-designed-for-real-world-development-environments-cementing-itself-as-chinas-openai-302649821.html

SOURCE Z.ai