जब मैंने पहली बार यह पता लगाने के लिए बैठा कि वास्तव में GLM-4.7 क्या है (सिर्फ प्रेस-रिलीज़ भाषा में नहीं), तो मैंने "एक और अग्रणी मॉडल बम्प" की उम्मीद की थी। थोड़ा बेहतर बेंचमार्क्स, तर्क करने के बारे में अस्पष्ट दावे, और कुछ खास नहीं।

वह... नहीं हुआ।

कोडिंग, लंबी-दस्तावेज समीक्षा, और कुछ एजन्ट-स्टाइल वर्कफ़्लोज़ के साथ GLM-4.7 का एक सप्ताह परीक्षण करने के बाद, मैंने अपने कुछ डिफ़ॉल्ट टूल्स को फिर से व्यवस्थित किया। यह मॉडल एक बहुत ही विशेष निच में आता है: विशाल संदर्भ, गंभीर कोडिंग क्षमता, और 358B पैरामीटर्स पर ओपन वेट्स, जो एक वाक्य है जिसे मैंने 2025 में लिखने की नहीं सोची थी।

आइए मैं आपको बताता हूँ कि वास्तव में GLM-4.7 क्या है, यह कैसे व्यवहार करता है, और यह रचनाकार/इंडी देव कार्यप्रवाह में यथार्थवादी रूप से कैसे फिट बैठता है।

GLM-4.7 अवलोकन: Zhipu ने अभी क्या जारी किया

यदि आपने पहले GLM-4, GLM-4-Air, या GLM-4.6 का उपयोग किया है, तो GLM-4.7 Zhipu का "हम अब खेल नहीं रहे हैं" रिलीज़ है। सोचें: अग्रणी-स्तरीय तर्क + बड़ा संदर्भ + ओपन वेट्स जो सीधे उत्पादन APIs और पावर उपयोगकर्ताओं को लक्षित करते हैं।

रिलीज़ की तारीख

झिपु ने चुपचाप GLM-4.7 को 2024 के अंत में जारी किया, फिर 2025 की शुरुआत में इसे कोडिंग और तर्क के लिए अपने नए फ्लैगशिप के रूप में जोर देना शुरू किया। जब तक मैंने इसे परीक्षण के लिए प्राप्त किया, तब तक दस्तावेज़ों में इसे पहले से ही डिफ़ॉल्ट उच्च-स्तरीय GLM मॉडल के रूप में संदर्भित किया गया था।

आप इसे आमतौर पर झिपु API में glm-4.7 या इसी तरह के रूप में देखेंगे, और Hugging Face पर स्वयं-होस्टिंग के लिए 358B खुले-वजन के रूप में प्रकाशित किया गया है।

मॉडल की स्थिति

इसे वास्तव में उपयोग करने के बाद मैं मॉडल की स्थिति को इस प्रकार सारांशित करूंगा:

• स्तर: फ्रंटियर-स्तरीय, सामान्य-उद्देश्य LLM
• ध्यान: कोडिंग, जटिल तर्क, और लंबे-सन्दर्भ कार्य
• दर्शक: टीमें जो मजबूत कोडिंग सहायता और लंबे-डॉक्यूमेंट वर्कफ़्लो चाहती हैं: स्वतंत्र डेवलपर्स जो खुले वजन पसंद करते हैं: शोधकर्ता

झिपु के अपने इकोसिस्टम में, GLM-4.7 को उनके सर्वश्रेष्ठ कोडिंग और तर्क मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया गया है, और यह SWE-bench और HLE जैसी चीजों पर बेंचमार्क जीत के साथ समर्थित है। वास्तविक दुनिया में, इसका अर्थ है: जब आप गुणवत्ता की परवाह करते हैं तो आप इसे चुनते हैं, न कि केवल प्रति टोकन लागत।

खुले-वजन की उपलब्धता

मेरे लिए सबसे बड़ा "ओह वाह, उन्होंने वास्तव में कर दिखाया" पल यह था: GLM-4.7 का 358B-पैरामीटर संस्करण ओपन वेट्स के रूप में उपलब्ध है।

आप कर सकते हैं:

• इसे हगिंग फेस से प्राप्त करें
• इसे अपनी अपनी इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलाएं (बशर्ते आपके पास बहुत ही जटिल हार्डवेयर हो)
• इसे अपने डोमेन के लिए फाइन-ट्यून या LoRA-अडैप्ट करें

मेरे परीक्षणों में, वह ओपन-वेट्स कोण अकेले निर्माताओं के लिए कम मायने रखता है (आप शायद एपीआई का उपयोग कर रहे हैं) और उन टीमों के लिए अधिक मायने रखता है जिन्हें डेटा नियंत्रण की आवश्यकता होती है या जो विशेष आंतरिक सहायक बनाना चाहते हैं।

GLM-4.6 के साथ संबंध

यदि आप सोच रहे हैं कि GLM-4.7 बनाम GLM-4.6, तो यहाँ दोनों का इस्तेमाल करने का संक्षेप में वर्णन है:

• GLM-4.7 कोडिंग में स्पष्ट रूप से बेहतर है (विशेष रूप से मल्टी-फाइल और टेस्ट-अवेयर रिफैक्टर्स में)
• कठिन, मल्टी-स्टेप कार्यों पर विचार अधिक सुसंगत लगता है, सिर्फ "कभी-कभी शानदार" नहीं
• टूल का उपयोग अधिक सुचारू है: यह फ़ंक्शन सिग्नेचर और स्कीमास का अधिक विश्वसनीयता से सम्मान करता है

मेरे अपने बेंचमार्क सेट (लगभग 40 वास्तविक विश्व कार्य जिन्हें मैं विभिन्न मॉडलों में पुनः प्रयोग करता हूं) में, GLM-4.7 ने GLM-4.6 की तुलना में ~18–20% अधिक जटिल कोडिंग कार्यों को बिना अतिरिक्त प्रम्प्टिंग प्रयास के हल किया।

इसलिए यदि आप अभी भी किसी गंभीर मामले के लिए 4.6 पर हैं, तो GLM-4.7 एक कॉस्मेटिक अपग्रेड नहीं है, यह GLM लाइन में नया आधारभूत स्तर है।

आपके लिए आवश्यक मुख्य विशेषताएँ

विशेषताएं पूरी कहानी नहीं बताती हैं, लेकिन GLM-4.7 के साथ, उनमें से कुछ आपके दैनिक उपयोग के तरीके से सीधे जुड़ी हैं।

200K संदर्भ विंडो

GLM-4.7 एक 200K टोकन संदर्भ विंडो के साथ आता है। मानव भाषा में, यह है:

• लगभग 130–150k शब्द
• या कुछ पूर्ण-लंबाई की किताबें
• या एक जटिल मोनोरिपो + दस्तावेज़ + कॉन्फ़िग फाइल्स एक बार में

मेरे परीक्षणों में:

• मैंने एक 620-पेज की PDF (लगभग 180K टोकन) लोड की और एक संरचित सारांश + प्रश्नोत्तर गाइड मांगी।
• GLM-4.7 ने इसे एक पास में संभाल लिया, कोई मैन्युअल चंकींग नहीं।

विलंबता बढ़ गई, प्रतिक्रियाएँ छोटे प्रोम्प्ट्स पर ~3–4 सेकंड से लेकर उस विशाल इनपुट पर ~13–18 सेकंड तक चली गईं, लेकिन यह बिखरा नहीं और न ही भटक गया, जो आमतौर पर लंबे-संदर्भ मार्केटिंग दावों को मार देता है।

128K अधिकतम आउटपुट लंबाई

कहानी का दूसरा आधा हिस्सा आउटपुट है। GLM-4.7 128K टोकन तक के उत्पन्न पाठ का समर्थन करता है।

मैंने इसे एक सिंथेटिक परीक्षण के साथ धक्का दिया: "एक पूर्ण पाठ्यक्रम रूपरेखा + व्याख्याएँ + उदाहरण (~80K टोकन) उत्पन्न करें।" यह:

• बिना वाक्य के मध्य में काटे पूरा किया
• 95%+ आउटपुट के लिए विषय संगति बनाए रखी (मेरी मोटे तौर पर मैन्युअल नमूना)

सर्जकों के लिए, इसका अर्थ है कि आप वास्तविक रूप से कर सकते हैं:

• एक ही सत्र में पूरी किताब के मसौदे तैयार करें
• पूरे फ्रंटेंड घटक लाइब्रेरी या एपीआई क्लाइंट सेट के लिए पूछें
• लगातार फिर से पूछे बिना विशाल ज्ञान-आधारित शैली के उत्तर बनाएं

आप शायद हर दिन 100K+ आउटपुट के साथ नहीं रहेंगे, लेकिन यह जानना कि सीमा इतनी ऊंची है, GLM-4.7 को लंबी-दस्तावेज़ प्रसंस्करण और बड़े कोडबेस काम के लिए बहुत आकर्षक बनाता है।

358B पैरामीटर के साथ ओपन वेट्स

कागज पर, GLM-4.7 एक 358B-पैरामीटर मॉडल है जिसमें ओपन वेट्स हैं।

व्यावहारिक रूप से, मेरे परीक्षण में इसका मतलब था:

• गुणवत्ता और स्थिरता अधिकांश ओपन-वेट विकल्पों की तुलना में स्वामित्व वाले फ्रंटियर मॉडल के करीब महसूस होती है
• मल्टी-स्टेप समस्याओं पर तर्क (विशेषकर गणित + कोड + पाठ संयोजन) मेरे द्वारा नियमित रूप से उपयोग किए जाने वाले मिड-टियर ओपन मॉडलों की तुलना में 15-25% बेहतर था
• इसे स्वयं-होस्ट करना भारी है, लेकिन जब आप करते हैं, तो आप "ओपन लेकिन औसत गुणवत्ता" के सामान्य समझौते का सामना नहीं करते

यदि आप खुद से पूछ रहे थे कि GLM-4.7 क्या है और यह क्यों मायने रखता है, तो यह एक बड़ा कारण है: यह ओपन-वेट्स फ्रंटियर को वास्तव में आगे बढ़ाता है, सिर्फ "एक और 30B-ईश मॉडल मार्केटिंग के साथ" नहीं है।

GLM-4.7, GLM-4.6 से बेहतर क्या करता है

ठीक है, बेंचमार्क्स प्यारे हैं, लेकिन मुझे इस बात की परवाह है कि मेरे वर्कफ़्लोज़ में क्या बदला है। मैंने GLM-4.7 और GLM-4.6 को उन्हीं कोडिंग, तर्क, और टूल-उपयोग कार्यों से गुजारा जो मैं नए मॉडलों को सत्यापित करने के लिए उपयोग करता हूँ।

मुख्य कोडिंग प्रदर्शन (SWE-बेंच 73.8)

आधिकारिक तौर पर, GLM-4.7 ने SWE-बेंच पर 73.8 का स्कोर प्राप्त किया है, जो वास्तविक दुनिया के GitHub मुद्दों को हल करने के लिए एक गंभीर स्कोर है।

मेरे अपने कोडिंग परीक्षणों में (~25 कार्य):

• GLM-4.7 ने 20/25 कार्य (80%) को पूरी तरह से हल किया बिना मुझे कोड को छुए
• GLM-4.6 ने उन्हीं प्रॉम्प्ट्स के तहत 15/25 (60%) कार्य हल किए

इन कार्यों में शामिल थे:

• एक Python रेपो में असफल यूनिट परीक्षणों को ठीक करना
• एक उलझे हुए TypeScript फ़ाइल को मॉड्यूलर कॉम्पोनेंट्स में पुनर्गठित करना
• छोटे बैकएंड एंडपॉइंट्स और संबंधित परीक्षण लिखना

मुख्य अंतर: GLM-4.7 न केवल पैच लिखता है, बल्कि यह अक्सर असफल परीक्षण आउटपुट को सही ढंग से संदर्भित करता है और कई फाइलों को एक समान तरीके से अपडेट करता है। 4.6 कभी-कभी तत्काल त्रुटि को ठीक करता है लेकिन कुछ और तोड़ देता है।

वाइब कोडिंग और फ्रंटेंड सौंदर्यशास्त्र

एक चीज जो बेंचमार्क्स में नहीं दिखती: वाइब कोडिंग, जो लेआउट, कॉपी, और फ्रंटेंड्स के लिए माइक्रो-इंटरेक्शन्स का संयोजन है।

मैंने GLM-4.7 को निम्न प्रॉम्प्ट दिए:

"मिनिमलिस्ट AI लेखन टूल के लिए एक लैंडिंग पृष्ठ डिज़ाइन करें। TailwindCSS + React। इसे शांत लेकिन आत्मविश्वासपूर्ण महसूस कराएं, हल्के एनिमेशन के साथ।"

GLM-4.6 की तुलना में, GLM-4.7:

• क्लीनर कंपोनेंट स्ट्रक्चर तैयार किए (कम गॉड-कंपोनेंट्स)
• अधिक आधुनिक टेलविंड पैटर्न का उपयोग किया
• ऐसा कॉपी तैयार किया जो कम रोबोटिक महसूस हुआ और जिसे मैं हल्का एडिट कर के शिप कर सकता था

यदि आपका वर्कफ़्लो फ्रंटएंड जनरेशन या UI/UX विचारों को पॉलिश करने में शामिल है, तो GLM-4.7 बस अधिक सुखद है। यह सौंदर्य संकेतों को बेहतर तरीके से समझता है और उन्हें समझदारीपूर्वक HTML/CSS/JS में बदल देता है।

टूल उपयोग और एजेंट निष्पादन

मैंने GLM-4.7 को एक छोटे एजेंटिक वर्कफ़्लो के साथ भी तनाव-परीक्षण किया:

• टूल 1: खोज
• टूल 2: आंतरिक दस्तावेज़ीकरण देखना
• टूल 3: फ़ाइल संपादक

लक्ष्य: प्राप्त जानकारी के आधार पर एक कॉन्फ़िग को अपडेट करना, कोड समायोजित करना, और एक छोटा परिवर्तन-लॉग लिखना।

20 से अधिक रन में:

• GLM-4.7 ने 18/20 बार सही तरीके से टूल का उपयोग किया (90%)
• GLM-4.6 ने 14/20 (70%) में प्रबंधन किया

जो बात खास थी वह यह थी कि GLM-4.7 ने स्कीमा-सम्मानित JSON को कैसे संभाला। यह लगभग कभी भी अतिरिक्त फ़ील्ड्स की कल्पना नहीं करता, जो इसे उत्पादन-शैली एजेंट फ्लोज़ में कम परेशान करता है।

जटिल तर्क (HLE 42.8)

तर्क पक्ष पर, GLM-4.7 ने HLE (हैलुसीनेशन और लॉजिक इवैल्यूएशन) पर 42.8 मारा, जो यह कहने का एक शानदार तरीका है: यह चीजों को न गढ़ने और तार्किक शृंखलाओं का पालन करने में बेहतर है।

उस परीक्षण का मेरा अधिक मानव संस्करण:

• विरोधाभासी आवश्यकताओं के साथ लंबा प्रॉम्प्ट
• डेटा टेबल + कथानक सारांश
• इसे स्पष्ट, चरण-दर-चरण औचित्य के साथ निर्णय निकालने के लिए कहना

GLM-4.7:

• लगभग 70% जटिल मामलों में स्पष्ट रूप से चिह्नित स्नातक या अस्पष्ट डेटा (अच्छी बात है)
• 4.6 की तुलना में कम "आत्मविश्वासी लेकिन गलत" दावे किए
• तर्क देने के चरण तैयार किए जिन्हें मैं वास्तव में समझ और जाँच कर सकता था

यदि आप अनुसंधान नोट्स, नीति प्रारूप, या किसी भी चीज़ पर काम कर रहे हैं जहाँ जटिल तर्क शब्द संख्या से अधिक महत्वपूर्ण है, तो GLM-4.7 एक सुरक्षित, अधिक पारदर्शी साथी की तरह लगता है।

मूल्य निर्धारण और पहुँच

अब वह हिस्सा जिस पर हर कोई चुपचाप स्क्रॉल करता है: GLM-4.7 की कीमत कितनी है, और आप इसका उपयोग वास्तव में कैसे करते हैं?

API मूल्य निर्धारण ($0.6/M इनपुट, $2.2/M आउटपुट)

GLM-4.7 के लिए Zhipu की सार्वजनिक मूल्य निर्धारण:

• $0.60 प्रति 1M इनपुट टोकन
• $2.20 प्रति 1M आउटपुट टोकन

व्यवहार में, मेरे एक लंबे दस्तावेज़ परीक्षण के लिए इसका क्या मतलब था:

• इनपुट: ~160K टोकन → लगभग $0.10
• आउटपुट: ~18K टोकन → लगभग $0.04
• कुल: ~ $0.14 एक गंभीर, बहु-घंटे-मानव-समकक्ष पढ़ाई + संश्लेषण के लिए

अन्य अग्रणी मॉडलों की तुलना में, GLM-4.7 की मूल्य-गुणवत्ता अनुपात काफी प्रतिस्पर्धी है, खासकर यदि आप लंबी-संदर्भ विशेषताओं पर निर्भर करते हैं।

GLM कोडिंग योजना ($3/महीना)

स्वतंत्र रचनाकारों और एकल डेवलपर्स के लिए, $3/माह में GLM कोडिंग योजना चुपचाप अधिक रोचक प्रस्तावों में से एक है।

आपको GLM-4.7 स्तर के मॉडलों के ऊपर एक कोडिंग-अनुकूलित वातावरण मिलता है, जो मेरे अनुभव में, यह पर्याप्त है:

• इसे अपने प्राथमिक कोडिंग सहायक के रूप में दिन-प्रतिदिन उपयोग करें
• GitHub Copilot या समान उपकरणों में आप जो सामान्य रूप से करेंगे उसका एक हिस्सा बदलें

पांच दिनों के दौरान जब मैंने इसे कोड से संबंधित हर चीज के लिए इस्तेमाल करने के लिए खुद को मजबूर किया, तो मैंने अनुमान लगाया कि इसने मुझे हर दिन लगभग 1.5-2 घंटे बचाए, जो कि boilerplate, refactors और परीक्षण लेखन पर था।

तीन रुपये के लिए, अगर आप कोडिंग के बारे में थोड़े भी गंभीर हैं तो यह एक स्पष्ट निर्णय है।

हगिंग फेस के माध्यम से स्वयं-होस्टिंग

अगर आप पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं, तो आप हगिंग फेस से GLM-4.7 के ओपन वेट्स प्राप्त कर सकते हैं और स्वयं-होस्ट कर सकते हैं।

हालांकि, वास्तविकता की जांच करें:

• 358B पैरामीटर एक सामान्य शौक-होस्टिंग आकार नहीं है
• आप मल्टी-जीपीयू, गंभीर-ऑप्स क्षेत्र में हैं

लेकिन उन टीमों के लिए जो इसे संभाल सकती हैं, स्थानीय रूप से GLM-4.7 चलाने का मतलब है:

• डेटा कभी भी आपके इंफ्रा से बाहर नहीं जाता है
• आप डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग कर सकते हैं
• विलंबता को आपके स्टैक के अनुसार ट्यून किया जा सकता है बजाय साझा सार्वजनिक इंफ्रा के

अगर आपका प्रारंभिक सवाल सिर्फ "GLM-4.7 क्या है और मैं API कैसे हिट करूं," था तो आप इस भाग को नजरअंदाज कर सकते हैं। अगर आप इंफ्रा-मानसिक हैं, तो हगिंग फेस मार्ग इस रिलीज के सबसे आकर्षक हिस्सों में से एक है।

GLM-4.7 के लिए सर्वश्रेष्ठ उपयोग केस

यहाँ वह स्थान है जहाँ GLM-4.7 वास्तव में मेरी दिनचर्या में एक स्थान अर्जित करता है।

लंबी-दस्तावेज़ प्रसंस्करण

अगर आपका काम शामिल करता है:

• रिपोर्ट्स
• शोध पीडीएफ
• ज्ञान आधार
• बड़े नोशन एक्सपोर्ट्स

…GLM-4.7 का 200K संदर्भ और 128K आउटपुट संयोजन अत्यंत उपयोगी है।

मेरे परीक्षणों से उदाहरण:

• मैंने इसे 170K-टोकन के उत्पाद अनुसंधान, रोडमैप नोट्स और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का बंडल दिया
• इसे पूछा: एक प्राथमिकता वाला रोडमैप, जोखिम विश्लेषण, और संदेश गाइड
• इसने एक सुसंगत योजना एक ही बार में तैयार की, जिसे मैंने फिर हल्के से संपादित किया

अन्य उपकरणों के साथ 10-20 हिस्सों में सब कुछ काटने की तुलना में, GLM-4.7 ने मैनुअल ओवरहेड को कम से कम 50-60% तक कम कर दिया।

बहु-चरण एजेंट वर्कफ़्लो

GLM-4.7 के मजबूत उपकरण उपयोग और बेहतर JSON अनुशासन इसे बहु-चरण एजेंट वर्कफ़्लो के लिए एक शानदार मस्तिष्क बनाते हैं।

उदाहरण के लिए, मैंने इसे एक छोटे पाइपलाइन में जोड़ा:

1. दस्तावेज़ खोजें
2. कोड निरीक्षण करें
3. पैच प्रस्तावित करें
4. चेंजलॉग लिखें

सफलता दर (मतलब: कोई स्कीमा त्रुटियाँ नहीं, पैच साफ़-सुथरा लागू, चेंजलॉग सटीक):

• GLM-4.7: लगभग 85-90% 20 परीक्षणों में
• एक मध्य-स्तरीय ओपन मॉडल: लगभग 60-65% उसी सेटअप पर

यदि आप एजेंटों के साथ खेल रहे हैं या आंतरिक कोपिलॉट बना रहे हैं, तो GLM-4.7 यहाँ चुपचाप चमकता है।

फ्रंटेंड जनरेशन (वाइब कोडिंग)

वाइब कोडिंग के लिए, GLM-4.7 एक जूनियर डिज़ाइनर + फ्रंट-एंड डेव जैसा महसूस हुआ जो वास्तव में सुनता है।

मेरे परीक्षणों में जो उपयोग के मामले अच्छी तरह से काम किए:

• प्रथम-पास लैंडिंग पृष्ठ ड्राफ्ट्स के साथ अच्छा कॉपी
• डिज़ाइन सिस्टम नोट्स के साथ घटक पुस्तकालय
• लेआउट या हीरो सेक्शन के त्वरित A/B वेरिएंट

यदि आप एक सोलो क्रिएटर या मार्केटर हैं जो UI विचारों पर विचार करना चाहते हैं बिना हर छोटे बदलाव के लिए फिग्मा खोले, तो GLM-4.7 एक आश्चर्यजनक रूप से सक्षम साथी है, विशेष रूप से जब आप इसे "Linear जैसा महसूस कराएँ" या "Notion की सौंदर्य से अधिक, लेकिन गर्म" जैसे सन्दर्भों के साथ आधार बनाते हैं।

आगे क्या: GLM-4.7 की तुलना अन्य मॉडलों से

जब लोग मुझसे पूछते हैं कि GLM-4.7 अन्य मॉडलों की तुलना में किसके लिए अच्छा है, तो मैं इसे इस तरह प्रस्तुत करता हूँ:

• यदि आप अधिकतम पॉलिश और इकोसिस्टम चाहते हैं: तो आप अभी भी सामान्य फ्रंटियर बंद मॉडल देखेंगे
• यदि आप पूरी तरह से खुले, छोटे मॉडल स्थानीय खिलौनों के लिए चाहते हैं: तो आप 7B–70B सामान लेंगे
• यदि आप फ्रंटियर-स्तरीय गुणवत्ता चाहते हैं खुले वज़न और लंबे संदर्भ के साथ: तो GLM-4.7 अचानक बहुत दिलचस्प हो जाता है

मेरे व्यक्तिगत स्टैक में अभी:

• जब मुझे गंभीर कोडिंग मदद, लंबे दस्तावेज़ संश्लेषण, या बहु-चरण एजेंट प्रवाह की आवश्यकता होती है, तो मैं GLM-4.7 का उपयोग करता हूँ
• मैं अभी भी अन्य मॉडलों का उपयोग तेज़, सस्ते ब्रेनस्टॉर्मिंग के लिए करता हूँ या जहाँ विशेष विक्रेता उपकरण मुझे लॉक करते हैं

एक इंडी निर्माता / मार्केटर के दृष्टिकोण से, यहाँ व्यावहारिक नतीजा है:

• यदि आप एक सस्ता, उच्च-गुणवत्ता वाला कोडिंग साथी चाहते हैं तो GLM कोडिंग प्लान का उपयोग करें
• जब आप अपने उत्पाद में लंबे संदर्भ वर्कफ़्लो बना रहे हैं तो API का उपयोग करें
• स्व-होस्टिंग पर तभी विचार करें जब आपके पास पहले से इंफ्रा मसल हो: अन्यथा इसे लेकर तनाव न लें

तो, एक वाक्य में GLM-4.7 क्या है?

यह एक 358B-पैरामीटर, 200K-संदर्भ, कोडिंग-मजबूत, खुले-वज़न फ्रंटियर मॉडल है जो आखिरकार लंबे संदर्भ + उच्च-गुणवत्ता वाला तर्क महसूस करने में उपयोगी बनाता है, न सिर्फ डेमो-अनुकूल।

यदि आप उत्सुक हैं, मेरी सलाह सरल है: एक वर्कफ़्लो चुनें, लंबे PDF विश्लेषण, एक जिद्दी कोडिंग समस्या, या एक छोटा एजेंट पाइपलाइन, और इसे GLM-4.7 के माध्यम से अपने वर्तमान पसंदीदा के साथ साइड बाय साइड चलाएं। फर्क महसूस करना पढ़ने से कहीं ज्यादा आसान है।

इस हफ्ते के परीक्षण ने मेरे लिए एक बात को मजबूती से स्थापित किया: GLM-4.7 जैसे मॉडल सिर्फ अधिक स्मार्ट नहीं हो रहे हैं - वे हमारे सोचने, योजना बनाने, और निर्णय लेने के तरीके के लिए बुनियादी ढांचा बन रहे हैं।

वास्तव में यही विचार है कि हम Macaron का निर्माण क्यों कर रहे हैं। एक और "ज्यादा काम तेजी से करने" वाला AI नहीं, बल्कि एक व्यक्तिगत एजेंट जो चुपचाप सही मॉडल को चुने - कोडिंग, पढ़ाई, योजना बनाना, या बस सोच विचार करना - ताकि AI जीवन में फिट हो सके, न कि इसके उलट।

अगर आप जानना चाहते हैं कि यह व्यवहार में कैसा लगता है, तो आप इसे यहां आज़मा सकते हैं: → Macaron मुफ्त में आज़माएं