ကျွန်တော် GLM-4.7 ကို လက်တွေ့ကျကျ (မီဒီယာထုတ်ပြန်ချက်ဘာသာစကားမဟုတ်) ဘာလဲဆိုတာ စတင်ရှင်းပြဖို့ ထိုင်ခဲ့တဲ့အခါမှာ "နောက်ထပ် နယ်စပ်မော်ဒယ်တစ်ခု" လို့ အထင်ထားခဲ့တယ်။ အနည်းငယ် ကောင်းမွန်တဲ့ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များ၊ အကြောင်းပြချက်များအကြောင်း မသေချာတဲ့ ပုံပြောချက်များနဲ့ အခြားအရာများ မရှိပဲပါ။

ဒါကတော့... ဖြစ်မလာခဲ့ပါဘူး။

GLM-4.7 ကို ကုဒ်ရေးခြင်း၊ ရှည်လျားသော စာရွက်အပြန်အလှန် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ နဲ့ အချို့သော အေးဂျင့်-ပုံစံ လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် တစ်ပတ်ကြာ စမ်းသပ်ပြီးနောက် ကျွန်တော်ရဲ့ ပုံမှန်ကိရိယာအချို့ကို ပြန်လည်စီမံဖြစ်ခဲ့တယ်။ ဒီမော်ဒယ်က အထူးသတ်မှတ်ထားတဲ့နေရာတစ်ခုမှာရှိတယ်။ အကြီးမားတဲ့ အကြောင်းအရာ၊ စနစ်တကျ ကုဒ်ရေးခြင်း၊ နဲ့ 358B ပါရာမီတာတွေနဲ့ ဖွင့်အလေးချိန်တွေပါရှိပါတယ်။ ငါ 2025 မှာရေးမယ်လို့ မထင်ခဲ့တဲ့ စကားစုတစ်ခုပါ။

GLM-4.7 က တကယ်ဘာလဲ၊ ဘယ်လိုသွင်ပြင်ဆန်လဲ၊ နဲ့ အယ်ဒီတာ/အထီးကျန် ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူ စီးဆင်းမှုမှာ အမှန်တကယ် ဘယ်မှာဖြစ်နိုင်မလဲဆိုတာ ကျွန်တော် သင့်ကို လမ်းပြပါရစေ။

GLM-4.7 အကြမ်းဖျဉ်း: Zhipu က ဘာထုတ်ပြန်ခဲ့သလဲ

သင် GLM-4, GLM-4-Air, သို့မဟုတ် GLM-4.6 ကို ပြီးခဲ့သလားဆိုရင်, GLM-4.7 က Zhipu ရဲ့ "ကျွန်တော်တို့က စနစ်တကျ ပြုလုပ်နေပြီ" ထုတ်လုပ်မှုပါ။ နယ်စပ်အဆင့် အကြောင်းပြချက် + အကြီးမားတဲ့ အကြောင်းအရာ + ဖွင့်အလေးချိန်တွေကို ထုတ်လုပ်မှု API တွေ နဲ့ ပါဝါအသုံးပြုသူတွေကို တိုက်ရိုက် ရည်ရွယ်ထားပါတယ်။

ထုတ်ဝေသည့်နေ့

Zhipu သည် 2024 နှောင်းပိုင်းတွင် GLM-4.7 ကိုညွှန်ပြကာ 2025 အစောပိုင်းတွင် များပြားစွာ တွန်းအားပေးခဲ့သည်။ အဆိုပါ GLM ကို စမ်းသပ်ရာရောက်ချိန်တွင် အထက်တန်း GLM မော်ဒယ်အဖြစ် စာရွက်စာတမ်းများတွင် ရည်ညွှန်းထားပြီး ဖြစ်သည်။

Zhipu API တွင် glm-4.7 သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာအဖြစ် တွေ့ရလေ့ရှိပြီး Hugging Face တွင် ကိုယ့်ဘာသာ အိမ်တွင်ထိန်းသိမ်းရန် 358B အထိ အလွတ်အကျွတ်အလေးချိန် မော်ဒယ်အဖြစ် ထုတ်ဝေထားသည်။

မော်ဒယ်တည်နေရာ

မှန်ကန်စွာ သုံးစွဲပြီးနောက် မော်ဒယ်တည်နေရာကို ငါ့အနေနှင့် နိမ့်ချနိုင်သည်မှာ:

• အဆင့်: နိုင်ငံတကာအဆင့်, ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက် LLM
• အာရုံစိုက်မှု: ကုဒ်ရေးခြင်း၊ ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းအရာများနှင့် ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာများ
• ပရိသတ်: ကုဒ်ရေးခြင်းအထောက်အကူဖြစ်စေလိုသော အဖွဲ့များ၊ အလွတ်အလေးချိန်ကို ကြိုက်နှစ်သက်သော လွတ်လပ်သော အထူးပြုသူများ၊ သုတေသနပြုသူများ

Zhipu ၏ ကိုယ်ပိုင် စနစ်တွင် GLM-4.7 သည် ကုဒ်ရေးခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာများတွင် အကောင်းဆုံးသော မော်ဒယ်အဖြစ် ကြော်ငြာထားပြီး SWE-bench နှင့် HLE အဖြစ် အောင်မြင်မှုပြိုင်ပွဲများတွင် အားပေးခဲ့သည်။ အမှန်တကယ်၊ ၎င်းသည် အရည်အသွေးကို ဦးစားပေးလိုသော အခါတွင် ရွေးချယ်ရန် ဖြစ်သည်။

အလွတ်အလေးချိန်ရရှိနိုင်မှု

အကြီးဆုံး "အိုဝေါ်၊ သူတို့တကယ်လုပ်တယ်" မိနစ်က ဤသည်ဖြစ်သည်- GLM-4.7 ရဲ့ 358B-parameter ဗားရှင်းကို လွတ်လပ်သောအလေးချိန်အဖြစ်ရနိုင်သည်။

သင်လုပ်နိုင်သည်-

• Hugging Face မှာ ဆွဲယူပါ
• မိမိရဲ့ infra ပေါ်မှာ ပြေးပါ (သင့်မှာ အရမ်းမဟုတ်တဲ့ hardware ရှိမယ်လို့ယူဆရင်)
• မိမိရဲ့ domain အတွက် Fine-tune သို့မဟုတ် LoRA-adapt လုပ်ပါ

ငါ့ရဲ့ စမ်းသပ်မှုများအရ၊ အဲဒီ လွတ်လပ်သော-အလေးချိန် angle က တစ်ယောက်တည်း ဖန်တီးသူများအတွက် အရေးမကြီးဘူး (သင်က အကုန် API သုံးနေမှာ)၊ ဒေတာထိန်းချုပ်မှုလိုအပ်သော အဖွဲ့များ သို့မဟုတ် အထူးပြု internal copilots တည်ဆောက်လိုသော အဖွဲ့များအတွက် ပိုအရေးကြီးသည်။

GLM-4.6 နှင့် ဆက်စပ်မှု

GLM-4.7 နှင့် GLM-4.6 ကို နှစ်ခုစလုံးကို ဘေးချင်းယှဉ်သုံးပြီး စဉ်းစားနေပါက၊ အချုပ်ချုပ်ဗားရှင်းက ဒီပါ-

• GLM-4.7 က coding မှာ ထူးထူးခြားခြား ပိုကောင်းသည် (အထူးသဖြင့် multi-file နှင့် test-aware refactors)
• ခက်ခဲသော၊ အဆင့်မြင့်သော တာဝန်များကို ဆက်ဆက်လက်ဆက် reasoning သည် "တစ်ခါတလေ ထူးချွန်သော" သာမက ပိုမိုကောင်းမွန်သည်
• ကိရိယာအသုံးပြုမှုသည် ပိုမျောပါးသည်- function အမည်နှင့် schemas ကို ပိုယုံကြည်စိတ်ချစွာ လေးစားသည်

ငါ့ရဲ့ benchmark set (မော်ဒယ်အများအပြားကို ပြန်လည်အသုံးပြုသော အမှန်တကယ်ကမ္ဘာကြီးတွင် 40 လောက်သော တာဝန်များ) မှာ GLM-4.7 က GLM-4.6 ထက် အဆင့်မြင့် coding တာဝန် 18–20% ပိုမို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့သည်၊ အသုံးပြုမှု မတိုးမဲ့။

သင် 4.6 ကို အလေးနက်သော အရာတစ်ခုခုအတွက် မသုံးသေးပါက၊ GLM-4.7 က အလှဆင်မှု အဆင့်မြှင့်တင်မှုမဟုတ်ဘဲ၊ GLM လိုင်းမှာ အသစ်သော အခြေခံလိုင်းဖြစ်ပါတယ်။

သင်သိရမည့် အခြေခံ Specs

နည်းပညာအချက်အလက်တွေက အပြည့်အစုံကို မပြောပြနိုင်ပေမယ့် GLM-4.7 နဲ့အတူ အနည်းငယ်တော့ သင့်ရဲ့ နေ့စဉ်အသုံးပြုပုံနဲ့ တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်နေပါတယ်။

200K အကြောင်းအရာဝင်းဒိုး

GLM-4.7 သည် 200K token အကြောင်းအရာဝင်းဒိုးနဲ့ လက်ရှိလာပါတယ်။ လူသားအရ မြင်ရတာက:

• စကားလုံး 130–150k လောက်
• သို့မဟုတ် စာအုပ်တစ်ချို့
• သို့မဟုတ် gnarly monorepo + docs + config ဖိုင်တွေကို တစ်ခါတည်း

ကျွန်တော့် စမ်းသပ်မှုတွေမှာ:

• စာမျက်နှာ 620 မျက်နှာ (tokens 180K လောက်) ကို လိုင်းပေါ်တင်ပြီး ဖွဲ့စည်းထားသော အနှစ်ချုပ် + Q&A လမ်းညွှန်တောင်းခဲ့ပါတယ်။
• GLM-4.7 က manual chunking မလိုဘဲ တစ်ကြိမ်တည်း ဖြေရှင်းပေးခဲ့ပါတယ်။

ထို input ကြီးကြီးမားမားပေါ်မှာ latency တက်လာခဲ့ပြီး, ပျဉ်းမဲ့တဲ့ prompts တွေမှာ response တွေဟာ ~3–4 စက္ကန့်ကနေ ~13–18 စက္ကန့်ကို ရောက်လာခဲ့ပေမယ့်, မပျက်မယွင်းဖြစ်ခဲ့ဘူး။ အဲဒါက ပုံမှန်အားဖြင့် marketing အကြောင်းအရာကြီးရဲ့ အကြောင်းပြချက်တွေကို ဖျက်ပစ်တာပါ။

128K အများဆုံး output အရှည်

အခြားတစ်ဖက်မှာ output ပါပါတယ်။ GLM-4.7 သည် generated text အထိ 128K tokens အထိ ပံ့ပိုးပေးပါတယ်။

ကျွန်တော့် စမ်းသပ်မှုစမ်းသပ်မှုမှာ: "သင်ခန်းစာအစီအစဉ်တစ်ခုအပြည့်အစုံ + ရှင်းလင်းချက် + ဥပမာတွေ (~80K tokens)" ကို တောင်းခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါက:

• စာကြောင်းအလယ်မှာ ဖြတ်မမိဘဲ ပြီးစီးခဲ့ပါတယ်
• output ၏ 95%+ အတွက် ခေါင်းစဉ်ကို တိကျစွာ ထိန်းသိမ်းခဲ့ပါတယ် (ကျွန်တော့် ရိုးရိုး စမ်းသပ်မှု)

ဖန်တီးသူတွေအတွက်, သင့်အတွက် တကယ်လက်တွေ့ရှိပါတယ်:

• Generate book-length drafts in a single session
• Ask for entire frontend components libraries or API client sets
• Build massive knowledge-base style answers without constant re-prompting

You probably won't live at 100K+ outputs every day, but knowing the ceiling is that high makes GLM-4.7 very attractive for long-document processing and large codebase work.

358B parameters with open weights

On paper, GLM-4.7 is a 358B-parameter model with open weights.

Practically, here's what that meant in my testing:

• Quality and stability feel closer to proprietary frontier models than most open-weight options
• Reasoning on multi-step problems (especially math + code + text combined) was 15–25% better than mid-tier open models I use regularly
• It's heavy to self-host, but when you do, you're not dealing with the usual trade-off of "open but meh-quality"

If you've been asking yourself not just what is GLM-4.7 but why it matters, this is one of the big reasons: it pushes the open-weights frontier genuinely forward instead of just being "another 30B-ish model with marketing flair."

What GLM-4.7 Does Better Than GLM-4.6

အိုကေ၊ စမ်းသပ်မှုများက ချစ်စရာကောင်းပေမယ့် ကျွန်ုပ် စိတ်ဝင်စားရသည့် အလုပ်လုပ်ငန်းနည်းလမ်းများတွင် ဘာပြောင်းလဲသွားသလဲဆိုတာကို ကျွန်ုပ်စိတ်ဝင်စားသည်။ ကျွန်ုပ်သည် GLM-4.7 နှင့် GLM-4.6 ကို ကျွန်ုပ်အသစ်သော မော်ဒယ်များကို စိတ်ချစွာစစ်ဆေးရန် အသုံးပြုသော coding, reasoning, နှင့် tool-usage အလုပ်များဖြင့် တူညီသောပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

အဓိက Coding စွမ်းဆောင်ရည် (SWE-bench 73.8)

တရားဝင်အားဖြင့်၊ GLM-4.7 သည် SWE-bench တွင် 73.8 ဖြင့် အမှတ်ရရှိပြီး၊ အဖြစ်မှန် GitHub အဖြေရှာခြင်းအတွက် အလွန်အရေးကြီးသော အမှတ်ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်၏ကိုယ်ပိုင် coding စမ်းသပ်မှုများတွင် (~25 အလုပ်များ):

• GLM-4.7 သည် 20/25 အလုပ်များကို (80%) ကျွန်ုပ် code ကို မထိမခါဖြင့် ပြည့်စုံစွာ ဖြေရှင်းပေးခဲ့သည်
• GLM-4.6 သည် ထိုနည်းတူသော prompt များအောက်တွင် 15/25 (60%) ကို ဖြေရှင်းပေးခဲ့သည်

ဤအလုပ်များတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်:

• Python repo တွင် မအောင်မြင်သော unit test များကို ပြင်ဆင်ခြင်း
• အုပ်စုအစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ပြန်လည်ပုံစံပြောင်းထားသော TypeScript ဖိုင်တစ်ခုကို ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်း
• အသေးစား backend endpoint များနှင့် ဆက်စပ်သော စမ်းသပ်မှုများရေးသားခြင်း

အဓိကကွာခြားချက်မှာ- GLM-4.7 သည် patch ကိုသာမက၊ မအောင်မြင်သော စမ်းသပ်မှု အထွက်ကြည့်ပြီး တိကျစွာကိုယ်တိုင် ပြုပြင်ပေးခဲ့ပြီး၊ ဖိုင်အမျိုးမျိုးကို အဆက်မပြတ်တည်းဖြတ်ပေးခဲ့သည်။ 4.6 သည် တခါတရံ အချက်အလက်ကို ပြုပြင်ပေးခဲ့သော်လည်း အခြားတစ်ခုကို ပျက်စီးစေခဲ့သည်။

Vibe coding နှင့် frontend အလှအပများ

စမ်းသပ်မှုများတွင် မပေါ်လာသော အရာတစ်ခုမှာ - Vibe coding, layout, copy နှင့် frontend များအတွက် micro-interactions တို့၏ ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်သည် GLM-4.7 ကို ထို့နည်းတူသော prompt များဖြင့် ရှာဖွေရန်ပေးခဲ့သည်:

"ဒီဇိုင်းဆွဲရန် minimalist AI writing tool အတွက် landing page တစ်ခု။ TailwindCSS + React. သက်တောင့်သက်သာရှိစေသော သို့သော် ယုံကြည်မှုရှိသော ခံစားမှုကို ခံစားရစေသည်။ သေးငယ်သော အပြောင်းအလဲများဖြင့် အနည်းငယ် animation များဖြင့် ပြုလုပ်ပါ။"

GLM-4.6 နှင့် နှိုင်းယှဉ်၍ GLM-4.7:

• ပိုမိုသန့်ရှင်းသော component ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံများ (god-components များနည်းသည်)
• ပိုမိုခေတ်မီသော Tailwind ပုံစံများကို အသုံးပြုသည်
• အနည်းငယ်တည်းဖြတ်ပြီး ထုတ်ဝေလိုက်ချင်တဲ့အတိုင်း ပိုမိုကြည်နူးဖွယ်ရှိသော စာသားများကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်

မင်းရဲ့ workflow က frontend ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် UI/UX အကြံပေးမှုများကို ပြုပြင်ခြင်းနှင့် ပါဝင်ပါက GLM-4.7 သည် အလွန်သာယာလှပသော အထောက်အကူပေးသည်။ ၎င်းသည် အလှအပဆိုင်ရာ အကြံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ပြီး သက်ဆိုင်သော HTML/CSS/JS အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။

ကိရိယာ အသုံးပြုမှုနှင့် agent အကောင်အထည်ဖော်မှု

GLM-4.7 ကို agentic workflow လေးဖြင့် စမ်းသပ်ခဲ့သည်။

• ကိရိယာ 1: ရှာဖွေရန်
• ကိရိယာ 2: အတွင်းပိုင်း စာရွက်စာတမ်းကြည့်ရှုရန်
• ကိရိယာ 3: ဖိုင် တည်းဖြတ်ရန်

ရည်မှန်းချက်: config ကို ပြုပြင်ခြင်း၊ ကုဒ်ကို ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ရယူထားသော အချက်အလက်အပေါ် အခြေခံ၍ ချိန်းခြင်းမှတ်တမ်းတိုလေး ရေးသားခြင်း။

20 ကြိမ်ထုတ်လုပ်မှုအတွင်း:

• GLM-4.7 သည် ကိရိယာများကို 20 မှ 18 ကြိမ် (90%) မှန်ကန်စွာ အသုံးပြုခဲ့သည်
• GLM-4.6 သည် 20 မှ 14 ကြိမ် (70%) ကို စီမံနိုင်ခဲ့သည်

GLM-4.7 သည် schema-respecting JSON ကို အကောင်းဆုံး စီမံနိုင်သည်ကို ထူးခြားစွာ တွေ့ရှိရသည်။ ၎င်းသည် အပို fields များကို သိပ္ပံနည်းကျဖြစ်စေခြင်းမှာ ထုတ်လုပ်မှုစတိုင် agent စီးဆင်းမှုများတွင် အလွန် အဆင်ပြေစေသည်။

ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းပြချက်များ (HLE 42.8)

အကြောင်းပြချက်များအပေါ်တွင် GLM-4.7 သည် HLE (Hallucination & Logic Evaluation) 42.8 ရထားသည်။ ၎င်းသည် အလွယ်တကူ အကြောင်းပြချက်များကို မထုတ်မပြန်ဖြစ်စေဘဲ လိုက်နာမှုများကို အကောင်းဆုံး သက်ဆိုင်စေသည်။

မိမိအရိပ်အမြွက်နည်းလမ်းဖြင့် စမ်းသပ်မှုများ:

• ဆန့်ကျင်ဘက်လိုအပ်ချက်များနှင့် prompt ရှည်လျားသော စမ်းသပ်မှု
• ဒေတာဇယား + 서술ချက် အကျဉ်းချုပ်
• ရှင်းလင်းသော အဆင့်ဆင့် အကြောင်းပြချက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ထုတ်ယူရန် မေးခြင်း

GLM-4.7:

• အနားကပ်သောအခြေအနေများ၏ ၇၀% မှာ မပြည့်စုံမှု သို့မဟုတ် မရှင်းလင်းသော ဒေတာများကို အထူးသဖြင့် အမှတ်အသားပြုခဲ့သည် (အကောင်းမြင်ရသောအချက်)
• 4.6 ထက် "ယုံကြည်မှုရှိသောအမှား" ဆိုသော အဆိုများကို လျော့နည်းစေခဲ့သည်
• ငါ့အနေနှင့် လိုက်နာနိုင်ပြီး စစ်ဆေးနိုင်သော အကြောင်းပြချက်အဆင့်ဆင့်ကို ထုတ်လုပ်ပေးခဲ့သည်

သုတေသနမှတ်စုများ၊ မူဝါဒမူကြမ်းများ သို့မဟုတ် စကားရေထက် ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းပြချက်များကို အရေးကြီးသော အရာတစ်ခုခုကို လုပ်နေပါက GLM-4.7 သည် ပိုမိုလုံခြုံပြီး ပိုမိုရှင်းလင်းသော မိတ်ဖက်လိုမျိုး ခံစားရစေသည်။

စျေးနှုန်းနှင့် အသုံးပြုခွင့်

အနည်းငယ်မှိတ်ရပ်ပြီး အားလုံးလှမ်းကြည့်သောအပိုင်း- GLM-4.7 ရဲ့စျေးနှုန်းဘယ်လောက်ရှိပြီး ဘယ်လိုသုံးလို့ရသလဲ?

API စျေးနှုန်း ($0.6/M input, $2.2/M output)

Zhipu ရဲ့ GLM-4.7 အတွက် အများပြည်သူစျေးနှုန်းမှာ:

• တစ်သန်း input token တစ်ခုလျှင် $0.60
• တစ်သန်း output token တစ်ခုလျှင် $2.20

အတွေ့အကြုံအရ၊ ငါ့ရဲ့ ရှည်လျားသောစာရွက်စာတမ်း စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွက် အဓိကဆိုလိုသည်မှာ:

• Input: 160K token → $0.10 ခန့်
• Output: 18K token → $0.04 ခန့်
• စုစုပေါင်း: လူကြီးမင်းချိုင့်အတွင်း မိနစ်နှင့် အချိန်များသုံးသည့် စုံစမ်းမှုအတွက် $0.14 ခန့်

အခြားနယ်စပ်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဥ်လျှင် GLM-4.7 ၏ စျေးနှုန်းမှအရည်အသွေးအချိုးအစားသည် အထူးသဖြင့် ရှည်လျားသော အကြောင်းအရာအင်္ဂါရပ်များကို အားကိုးလျှင် တော်တော်လေး အပြိုင်အဆိုင်ဖြစ်သည်။

GLM Coding Plan ($3/လ)

လွတ်လပ်သော ဖန်တီးသူများနှင့် တစ်ကိုယ်တော် ဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက် $3/လ GLM Coding Plan သည် တိတ်တဆိတ်လေးဖြစ်သော စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

GLM-4.7-အဆင့်မော်ဒယ်များ၏ အပေါ်တွင် ကုဒ်ရေးသားမှုအတွက် အထူးပြုပြင်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ရရှိနိုင်ပြီး၊ ဒါဟာ:

• နေ့စဉ်နေ့တိုင်း သင့်ရဲ့ ရှေ့နေကုဒ်ရေးသားမှု ကူညီသူအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်
• GitHub Copilot သို့မဟုတ် တူညီသော ကိရိယာများတွင် သင့်အားလက်ရှိ လုပ်နေသော အလုပ်တစ်ခုခုကို အစားထိုးနိုင်သည်

ငါ့ကိုယ်ကို အကုန်ကြိုးစားသုံးတဲ့ ငါ့ကိုယ်ပိုင်သုံးစွဲမှု ၅ ရက်တိတိအတွင်း၊ ငါ့ကို ကုဒ်နှင့်ပတ်သက်ပြီး အားလုံးကို သုံးနေရင်း သာမာန်နှင့် ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ရေးရေးသားခြင်းတို့အပေါ်တွင် တစ်နေ့ကို ၁.၅–၂ နာရီကို လျှော့ကျစေတယ်လို့ ခန့်မှန်းတယ်။

သုံးဒေါ်လာဆိုတာ ကုဒ်ရေးရာအပေါ် နောက်ထပ်စိတ်ဝင်စားမှုရှိရင် အရမ်းအထောက်အကူပြုပါတယ်။

Hugging Face ကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်ပိုင်အိမ်စိုက်ခြင်း

အပြည့်အဝထိန်းချုပ်မှုကို ပိုင်ဆိုင်လိုပါက Hugging Face မှ GLM-4.7 ရဲ့ ပွင့်လင်းအလေးချိန်များကို ရယူပြီး ကိုယ်ပိုင်အိမ်စိုက်နိုင်ပါတယ်။

ရက်ကန်းပျောက်သွားတဲ့အချိန်မှာ:

• ၃၅၈ ဘီ ပါရာမီတာဟာ အပျော်တမ်းအိမ်စိုက်မှုအရွယ်အစားမဟုတ်ပါဘူး
• သင်ဟာ multi-GPU၊ အပြင်းစားစစ်ဆင်ရေးဒေသမှာရှိပါတယ်

ဒါပေမယ့် ဒါကို ကိုင်တွယ်နိုင်တဲ့အဖွဲ့များအတွက် GLM-4.7 ကို ပြည်တွင်းတွင် လည်ပတ်ခြင်းဆိုတာ:

• ဒေတာက သင့် infra မှ မထွက်ဘူး
• သင့်နယ်ပယ်အထူးပြု ပျော့ပြောင်းမှုပြုလုပ်နိုင်ပါတယ်
• စနစ်ဝန်းကျင်တွင် ရှိသော latency ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်

သင့်ရဲ့ အစောပိုင်းမေးခွန်းက "GLM-4.7 ဆိုတာ ဘာလဲ၊ API ကို မည်သို့ရိုက်ရမလဲ" ဆိုရင် ဒီပိုင်းကို မထည့်ပါနဲ့။ သင့် infra-minded အပေါ် Hugging Face လမ်းကြောင်းဟာ ဒီထုတ်ပြန်ချက်ရဲ့ အထူးစိတ်ဝင်စားစရာအပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

GLM-4.7 အတွက် အကောင်းဆုံးသုံးစွဲမှုနည်းလမ်းများ

GLM-4.7 ကို ငါ့ရဲ့ လည်ပတ်မှုအတွင်း တစ်နေရာရရှိခဲ့တယ်။

ရှည်လျားသောစာရွက်စာတမ်းများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း

သင့်အလုပ်မှာ ပါဝင်တယ်ဆိုရင်:

• အစီရင်ခံစာများ
• သုတေသန PDF များ
• အသိပညာအခြေခံများ
• Notion အကြီးစား တင်ပို့မှုများ

…GLM-4.7 ရဲ့ 200K အကြောင်းအရာနှင့် 128K အထွက်ပေါင်းစပ်မှုသည် အလွန်အသုံးဝင်သည်။

ငါ့စမ်းသပ်မှုမှ ဥပမာ:

• ငါ 170K-အမှတ်အသား အထုပ်ထဲမှာ ထုတ်ကုန်သုတေသန၊ လမ်းကြောင်းမှတ်စုများ၊ အသုံးပြုသူတုံ့ပြန်မှုတို့ကို ထည့်လိုက်တယ်
• ငါ့ရဲ့လိုအပ်ချက်များအပေါ် အစီအစဉ်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စစ်တမ်းခွဲခြင်းနှင့် မက်ဆေ့ချ်လမ်းညွှန်ကို မေးမြန်းခဲ့တယ်
• အကြိမ်တစ်ကြိမ်တည်းဖြင့် သင်္ကေတပြည့်စုံသောအစီအစဉ်တစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး ငါက အနည်းငယ်ပြင်ဆင်လိုက်တယ်

အခြားကိရိယာများနှင့် ၁၀-၂၀ အပိုင်းခွဲထက် GLM-4.7 သည် လက်စွဲလုပ်ငန်းအလှည့်အပြောင်းကို အနည်းဆုံး ၅၀-၆၀% လျော့ချပေးသည်။

အဆင့်များစွာသော အေးဂျင့်လုပ်ငန်းစဉ်များ

GLM-4.7 ၏ ကိရိယာအသုံးပြုမှုအားကောင်းခြင်းနှင့် JSON စည်းကမ်းလိုက်နာမှုက ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။

ဥပမာ - ငါသည် ဤကိရိယာအား သေးငယ်သော ပိုက်လိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ချိတ်ဆက်ခဲ့သည် -

1. စာရွက်စာတမ်းများ ရှာဖွေရန်
2. ကုဒ် စစ်ဆေးရန်
3. ပြုပြင်ချက် အကြံပြုရန်
4. ပြောင်းလဲမှုမှတ်တမ်း ရေးရန်

အောင်မြင်မှုနှုန်း (အဓိပ္ပာယ်: စနစ်အမှားမရှိခြင်း၊ ပြုပြင်ချက်သေချာစွာလွှမ်းမိုးခြင်း၊ ပြောင်းလဲမှုမှတ်တမ်းမှန်ကန်ခြင်း):

• GLM-4.7: ၂၀ အကြိမ်တွင် ~၈၅–၉၀%
• အလယ်အလတ်အဆင့် ဖွင့်မော်ဒယ်: အတူတူပမာဏတွင် ~၆၀–၆၅%

သင်သည် အေးဂျင့်များနှင့် ကစားနေကြသော်လည်း၊ အတွင်းရေးမှူးများ တည်ဆောက်နေသောအခါ GLM-4.7 သည် ငြိမ့်ငြိမ်စွာ ထူးခွားနေပါသည်။

မျက်နှာပြင်ထုတ်လုပ်မှု (vibe coding)

Vibe coding အတွက် GLM-4.7 သည် နားထောင်တတ်သော လူငယ်ဒီဇိုင်နာနှင့် မျက်နှာပြင်ဖွံ့ဖြိုးရေးဆရာ တစ်ဦးလို ခံစားမှုဖြစ်သည်။

ငါ၏ စမ်းသပ်မှုများတွင် အလုပ်ဖြစ်သော သုံးစွဲမှုများ -

• ပထမဆုံး အကြမ်းဖျဥ်း မျက်နှာဖုံး စာမျက်နှာများ
• ဒီဇိုင်းစနစ်မှတ်ချက်များ ပါဝင်သော ပစ္စည်းစုများ
• အမြန် A/B အမျိုးမျိုးသော အပြောင်းအလဲများ သို့မဟုတ် မျက်နှာဖုံးများ

သင်သည် တစ်ကိုယ်တော် ဖန်တီးသူ သို့မဟုတ် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး အထူးသို့ UI အကြံများအား အစွာများပြားစွာ ပြောင်းလဲလိုသော အခါ GLM-4.7 သည် သင့်အား အံ့သြဖွယ် အတူတကွဖြစ်သည်။ "Linear လို ခံစားမှုဖြစ်စေ" သို့မဟုတ် "Notion ၏ အင်္ဂါရပ်များနှင့် နီးကပ်စေသော်လည်း ပို၍ နွေးထွေးစေ" ကဲ့သို့သော ကိုးကားချက်များဖြင့် ရင်ဆိုင်ပါက ပို၍ အထောက်အကူဖြစ်ပါသည်။

နောက်တစ်ခုကဘာလဲ - GLM-4.7 ကို အခြားမော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

လူများက GLM-4.7 သည် အခြားမော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး ဘာကောင်းလဲဟု မေးသောအခါ၊ ငါသည် ဤသို့ ရှင်းလင်းသည် -

• မက်စ်မမ်ရိုင်းစေချင်ရင်နဲ့အီကိုစစ်တမ်မှာ: မင်းဟာထုံးစံအတိုင်းရှေ့ဆက်မော်ဒယ်တွေကိုကြည့်နေဦးမယ်
• အပြည့်အဝဖွင့်လှစ်ထားတဲ့လေးလေးလေးမော်ဒယ်တွေကိုဆော့ကစားချင်ရင်: မင်းဟာ 7B–70B အသေးအဖွဲ့တွေကိုယူမယ်
• ရှေ့ဆက်အရည်အသွေးနဲ့ဖွင့်လှစ်ထားတဲ့အလေးချိန်တွေနဲ့ရှည်လျားတဲ့အကြောင်းအရာလိုချင်ရင်: GLM-4.7 ဟာထင်ရှားစွာစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းလာတယ်

အခုဆိုရင်ကျွန်တော်ရဲ့ကိုယ်ပိုင်စတက်မှာ:

• ကျွန်တော်ကကိုးဒ်ရေးရာအကူအညီအပြင်းအထန်လိုအပ်တဲ့အခါ၊ ရှည်လျားတဲ့စာရွက်စာတမ်းသုံးသပ်မှု၊ သို့မဟုတ်စတက်ဆင့်ကူးအေးဂျင့်လမ်းကြောင်းတွေမှာ GLM-4.7 ကိုရောက်တတ်တယ်
• အမြန်နှုန်းမြန်၊ စျေးချိုတဲ့စိတ်ကူးယဉ်မှုသို့မဟုတ်ဖျော်ဖြေရန်အတွက်ကျွန်တော်အခြားမော်ဒယ်တွေကိုသုံးဆဲအရှိ

အနည်းငယ်ဖန်တီးသူ / မာကတ်တာအမြင်ကနေပြောရရင် လက်တွေ့သိသင့်တာက:

• စျေးသက်သာပြီးအရည်အသွေးမြင့်တဲ့ကိုးဒ်ရေးအဖွဲ့လိုချင်ရင် GLM Coding Plan ကိုသုံးပါ
• မင်းရဲ့ထုတ်ကုန်ထဲမှာရှည်လျားတဲ့အကြောင်းအရာလက်တွေ့လမ်းကြောင်းတွေတည်ဆောက်ရင် API ကိုသုံးပါ
• ပစ္စည်းကူညီမှုရှိပြီးမှသာကိုယ်ပိုင်ရုံးခန်းထားဖို့စဉ်းစားပါ: မဟုတ်ရင်မစိတ်ပျက်ပါနဲ့

ဒါဆိုရင် GLM-4.7 ဟာတစ်ဝှတ်တည်းဘာလဲ?

ဒါဟာ 358B-parameter, 200K-context, coding-strong, open-weights ရှေ့ဆက်မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီးရှည်လျားတဲ့အကြောင်းအရာ + အရည်အသွေးမြင့် reasoning ကိုအသုံးပြုရတာမဟုတ်ပဲ၊ demo-ကိုယ်ပိုင်ပြန်ဆိုတဲ့အရာလေးသက်သေပြလိုက်ပါတယ်။

မင်းစိတ်ဝင်စားရင် ကျွန်တော့်အကြံဉာဏ်ကရိုးရှင်းတယ်: ဝင်စားရာလမ်းကြောင်းတစ်ခုကိုရွေးပါ၊ ရှည်လျားတဲ့ PDF သုံးသပ်မှု၊ ရှုပ်ထွေးတဲ့ကိုးဒ်ရေးပြဿနာတစ်ခု၊ သို့မဟုတ်အသေးစားအေးဂျင့်မိုင်လမ်းကြောင်းတစ်ခုကိုရွေးပါ၊ GLM-4.7 နဲ့မင်းရဲ့အကြိုက်ဆုံးနဲ့ဘေးဘေးထားပြီးပြေးပါ၊ ကွာခြားချက်ဟာဖတ်ရတာထက်ခံစားရတာပိုလွယ်ပါတယ်။

ဒီအပတ်စမ်းသပ်မှုကတစ်ခုခုကိုပြန်လည်အတည်ပြုပေးပါတယ်။ ရလဒ်တွေဖြစ်လာစေတဲ့ GLM-4.7 လိုမော်ဒယ်တွေက ပိုပြီးထက်မြက်လာရုံမကဘဲ - ကျွန်တော်တို့တွေးခေါ်နည်း၊ အစီအစဉ်ချနည်းနဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနည်းတွေကို အခြေခံအဆောက်အအုံလိုဖြစ်လာနေပါတယ်။

အဲ့ဒီအယူအဆကတကယ်ပဲ ကျွန်တော်တို့ Macaron ကိုတည်ဆောက်နေတဲ့အကြောင်းရင်းပါ။ "အလုပ်များများကိုပိုမြန်မြန်လုပ်"တဲ့ AI တစ်ခုမဟုတ်ဘဲ၊ ရိုးရိုးနေတတ်တဲ့အေးဆေးတဲ့ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအေးဂျင့်တစ်ယောက်ဖြစ်ပြီး - ကုဒ်ရေး၊ ဖတ်၊ အစီအစဉ်ချ၊ ဒါမှမဟုတ် အရာရာကိုစဉ်းစားခြင်း - အလုပ်အတွက်မှန်ကန်တဲ့မော်ဒယ်ကိုရွေးပေးတတ်တဲ့ AI ဖြစ်စေဖို့ပါ။ AI ကဘဝထဲကိုထည့်လိုက်တာမဟုတ်ဘဲ၊ ဘဝကို AI ချိန်ညှိပါတယ်။

အဲ့ဒါကိုလက်တွေ့မှာခံစားချင်ရင်၊ ဒီမှာစမ်းကြည့်နိုင်ပါတယ် - → Macaron ကိုအခမဲ့စမ်းသပ်ကြည့်ပါ