Yapay zeka ve büyük dil modelleri alanında çığır açan gelişmeler yaşanmaya devam ediyor. Z.ai tarafından piyasaya sürülen en yeni nesil büyük dil modeli GLM-4.7, önceleri daha çok tek seferlik etkileşimlere odaklanan modellere kıyasla, yazılım geliştirme gibi daha karmaşık ve uzun soluklu görev döngüleri gerektiren alanlara hitap ediyor. Bu yeni model, geliştiricilerin karşılaştığı çevrimdışı çalışma, sıkça araç kullanımı ve kesintisiz kararlılık ihtiyacı gibi kritik gereksinimleri karşılamak üzere tasarlandı.
GLM-4.7'nin yetenekleri, çeşitli ve kapsamlı testlerle kanıtlanmış durumda. Özellikle bir Claude Code geliştirme ortamında gerçekleştirilen 100 gerçek kodlama görevi üzerinde yapılan değerlendirmelerde, modelin frontend, backend ve komut takibi gibi alanlardaki performansı göz doldurdu. τ²-Bench gibi etkileşimli araç kullanımını ölçen platformlarda 87.4 puan elde eden GLM-4.7, bu alanda bugüne kadar rapor edilen açık kaynaklı modeller arasında en yüksek skoru elde etti. Bu başarı, modelin karmaşık iş akışlarını anlama ve yönetme kabiliyetinin bir göstergesi olarak kabul ediliyor.
Daha da dikkat çekici olanı, GLM-4.7'nin büyük ölçekli, kör değerlendirme platformu Code Arena'daki performansı oldu. Bir milyondan fazla katılımcının yer aldığı bu platformda, GLM-4.7 hem açık kaynak modeller arasında liderliği kimseye bırakmadı hem de Çin'de geliştirilen modeller arasında en üst sıralarda yer aldı. Bu sonuçlar, Z.ai'nin açık kaynak felsefesini sürdürerek, gerçek projelerde güvenle kullanılabilecek sistemler geliştirme konusundaki kararlılığını gözler önüne seriyor. GLM-4.7'nin, akademik ve pratik birçok testte GPT-5, Gemini ve Claude gibi güçlü rakiplerini geride bırakması, yapay zeka ekosisteminde yeni bir rekabet dinamizmi yaratıyor.
GLM-4.7'nin getirdiği yenilikler arasında, önceki nesil GLM-4.6'ya kıyasla çok dilli kodlama ve terminal bazlı görevlerde belirgin iyileşmeler dikkat çekiyor. SWE-bench'te %73.8'lik başarı oranı ve SWE-bench Multilingual'da %66.7'ye ulaşan performansıyla, modelin dil bariyerlerini aşarak daha temiz kodlama yetenekleri sergilediği görülüyor. Ayrıca, "thinking before acting" (hareket etmeden önce düşünme) yeteneği sayesinde karmaşık görevlerde önemli ilerlemeler kaydedilmiş durumda. Bu gelişmeler, GLM-4.7'yi sadece bir araç olmaktan çıkarıp, geliştiriciler için vazgeçilmez bir iş ortağı haline getirme potansiyeli taşıyor.