GLM 4.7 はソフトウェア開発に最適...本当に神がかってる

하이라이트

• GLM 4.7は年間29ドルという破格の価格で提供され、73%のSWEベンチマークスコアを達成しSonnet 4.5と同等のレベルです

• GLM 4.7では思考プロセスが明確に表示されるようになり、GLM 4.6の問題が改善されました

• GLM 4.7は予想外に優れたアーキテクチャ実装能力を示し、モックデータの一元管理でバックエンド対応性に優れています

• エントリープランでGLMコードは月3ドルで120プロンプト、Claudeコードは10～40プロンプトに限定される大きな価格差があります

• GLM 4.7は完全に自律的ではなくユーザーの指導が必要な面があり、UIデザインではClaudeが依然として優位です

• 年間プランの利用により月間プランの2倍料金よりもはるかに手頃な価格が実現できます

• 検証結果からGLM 4.7は実用的なコーディング能力とコスト効率のバランスが取れた選択肢として評価されています

타임라인

1. 00:00 - 00:23

   GLM 4.7のリリースと市場背景

   Zhipu AIが新作GLM 4.7をリリースし、年間29ドルという破格の価格設定で提供開始しました。開発元は73%のSWEベンチマークスコアを達成したと主張しており、Sonnet 4.5と同等のレベルとされています。このタイミングはIPO控える同社が西側市場での人気を示す戦略的な動きであり、RedditでのライブQ&Aなど、中国のAI研究室としては異例のプロモーション活動を展開しています。ただし、先代モデルの4.6には実際の問題があったため、7がどの程度改善されたかが重要な検証ポイントとなっています。

2. 00:23 - 01:15

   チャンネル説明と検証方法論

   このビデオはAI Labsの「Debunked」シリーズの一部であり、AIツールとモデルを実際に使用してマーケティングの誇大広告を排除し、実際のテストに基づいた正直な結果を提供することが目的です。GLM 4.7はポストトレーニングによる改善が中心で、アーキテクチャ変更ではなく、特にClaudeコードに最適化されているとZAIチームが明確に述べています。現在、GPT-5を含む多くのトップティアモデルを上回っており、特にコーディングベンチマークでその優位性が顕著です。検証の透明性のため、初期段階でGemini 3での生成を試みましたが、プランの適切な比較ができなかったためClaudeに戻したことが報告されています。

3. 01:15 - 01:50

   価格プランと使用制限の詳細比較

   GLM 4.7とClaudeの価格プランを詳細に比較すると、エントリープランでは月3ドルのGLMコードが120プロンプト提供に対し、Claudeコードは10～40プロンプトに限定される大きな差があります。上位ティアではさらにその差が拡大し、Claudeの月200ドルプランが800プロンプト（5時間）に対し、GLMの月30ドルプランは2,400プロンプトを提供しています。これらのレートは最初の1ヶ月は割引価格で、その後は2倍になるという構造になっています。ただし、年間プランを利用すれば、月間プランの2倍料金よりもはるかに手頃な価格設定が実現でき、コスト効率が大幅に向上します。

4. 01:50 - 03:06

   ベンチマークテストとUI実装の比較

   「人類の最後の試験」というまだ飽和していない難難度の高いベンチマークを使用して、モデルの実装能力を検証しました。AIコードレビュープラットフォームの構築を要求するプロンプトを使用し、各モデルのデザインロジック実装能力を評価しています。Sonnet 4.5が生成したUIはシンプルで効果的で、絵文字を使わない洗練されたデザインでした。一方、GLM 4.7が生成したUIは堅実だがいくつかエラーがあり、長さ計算を考慮しなかったため、アーティファクトが少し崩れています。デザイン観点ではSonnetが優位性を保ち、GLMの絵文字使用はデザイン言語との一貫性が取れていないという評価となっています。

5. 03:06 - 04:09

   コード生成能力と思考プロセスの改善

   Next.jsプロジェクトでNetflixのようなストリーミングプラットフォームのUIを構築するテストでは、GLM 4.7の予期しない良好なパフォーマンスが確認されました。GLM 4.6との主な改善点は、4.7モデルが明確に思考プロセスを表示するようになったことで、詳細なトランスクリプトで思考経路が可視化されています。しかし、コード生成速度は依然として非常に遅いというGLM 4.6の問題は解決されていません。GLM 4.7はClaudeほど自律的ではなく、テスト中にコンテキスト内に明確に書かれた指示を無視し、独自にNext.jsアプリを別途作成するという行動を示しました。この特性により、ユーザーの指導と訂正が必要な場面が存在することが確認されています。

6. 04:09 - 05:32

   アーキテクチャ実装と設計品質の評価

   Claudeが生成したコードはUIデザインは優れていますが、バックエンド対応性の観点では問題がありました。Claudeはすべてのモックデータをコンポーネント内に分散配置し、バックエンド実装時に複数のファイルを個別に変更する必要があります。対照的に、GLM 4.7は全モックデータを単一ファイルに集約し、インポートを一元管理する優れたアーキテクチャを実装していました。この設計パターンはバックエンド実装時の変更コストを大幅に削減します。基本的なアーキテクチャとコード品質の観点から、GLM 4.7はGLM 4.6からの大きな飛躍を示し、提示されたベンチマークスコアが実際のテスト結果によって正当化されることが確認されました。

7. 05:32 - 06:00

   最終評価と推奨事項

   結論として、年間29ドルのGLM 4.7プランはコスト効率の観点から全員に推奨されています。既に月20ドルのClaudeプランを使用している場合、その比較にならないほどの安さです。ただし、GLM 4.7は完全に自律的なコーディングに依存すべきモデルではなく、UIデザインではClaudeが依然として優位性を保っているため、ユースケースに応じた選択が必要です。GLMの小さな特性上の制限により、それのみに完全に頼るのは良い判断ではないという最終的な見解が示されています。結論として、GLM 4.7はコストパフォーマンスと実用的なコード生成能力のバランスが取れた選択肢として価値があります。