GLM 4.7 - БЕЗУМНАЯ модель для разработки ПО...

Авторы обсуждают выпуск GLM 4.7 компанией ZAI по цене $29 в год, отмечая её достижение 73% на бенчмарке SWE bench наравне с Sonnet 4.5. Указывается, что компания провела прямую Q&A на Reddit — необычный шаг для китайской лаборатории ИИ, вероятно, в связи с выходом на западный рынок. Авторы представляют свой канал 'AI Labs' и серию 'Debunked', которая тестирует ИИ инструменты без маркетингового шума. Они обещают честный анализ того, что GLM 4.7 действительно может делать на практике.

GLM 4.7 улучшена за счёт post-training без изменения архитектуры и оптимизирована под Claude Code, который является приоритетным фреймворком разработчиков. Модель опережает множество топовых моделей, включая GPT-5, особенно на бенчмарках кодирования. В код-планы добавлены новые MCP серверные инструменты, которые работают как отдельные MCP серверы и требуют только API ключ для интеграции. Авторы отмечают, что лимиты использования 4.7 практически не отличаются от версии 4.6, но указывают на существенные разницы в ценах: за $3 на GLM вы получаете 120 запросов, тогда как базовый план Claude Code дает только 10-40 запросов.

Детальное сравнение цен показывает огромное преимущество GLM 4.7: на плане за $200 Claude предоставляет 800 запросов за 5 часов, тогда как за $30 GLM дает 2400 запросов. Годовой план делает GLM ещё выгоднее экономически. Авторы обсуждают бенчмарк 'последний экзамен человечества' как один из ненасыщенных и сложных тестов, на которых новые модели часто получают низкие баллы. Представлен промпт для тестирования интерфейса на основе логики дизайна, а не архитектуры, что позволит оценить творческие способности модели при создании UI различных компаний.

Авторы подписались на план MAX и интегрировали его с Claude Code через settings.json, позволяя менять глобальные или локальные настройки проекта. Sonnet 4.5 создала приличный UI с ванильным JavaScript, сосредоточив внимание на дизайне без излишней архитектуры. GLM 4.7 создала аналогичный UI, но допустила ошибку с неправильной длиной элементов, из-за чего артефакты немного разваливались; кроме того, модель использовала эмодзи, которые нарушили язык дизайна, в отличие от Sonnet. Авторы отмечают, что подготовили Next.js проект с инициализированным контекстом и компонентами ShadCN с Framer Motion, что важно для анализа результатов качества UI.

Основная проблема GLM 4.6 была в крайне медленной генерации кода, и этот недостаток не решен в 4.7 — модель по-прежнему работает медленно. Однако есть существенное улучшение: в 4.6 модель практически не думала и не генерировала процесс мышления в Claude Code, тогда как 4.7 явно показывает процесс размышления через подробную запись. Это улучшение указывает на то, что разработчики серьёзно отнеслись к развитию когнитивных способностей модели. Авторы отмечают, что GLM 4.7 не очень автономна: например, при наличии папки с UI бенчмарком, которую нужно было интегрировать, модель её проигнорировала и создала новое приложение на свой лад, не инициализировав даже проект правильно.

После направления GLM в нужное русло авторы сравнили реализацию UI между Claude и GLM 4.7. Claude создала лучший визуальный дизайн благодаря своим навыкам в дизайне, однако при углублённом анализе кода GLM 4.7 реализовала более логичную и готовую к production архитектуру. Специально, GLM поместила все mock данные в один файл, что позволяет легко заменить их при интеграции с backend, тогда как Claude разместила импорты в каждом компоненте отдельно, что потребует редактирования множества файлов при переходе на реальный backend. Авторы заключают, что архитектура GLM была неожиданно хорошей, что сильно контрастирует с версией 4.6, где модель допускала много ошибок и требовала постоянного направления.

Авторы честно рекомендуют всем купить годовой план GLM за $29, так как это ничто в сравнении с планом Claude за $20 при значительно лучшем соотношении цены и качества. Однако они подчеркивают, что GLM 4.7 всё ещё не является моделью для полностью автономного кодирования — хотя она может исправить и улучшить ошибки, допущенные более продвинутыми моделями, небольшие особенности в её поведении говорят о том, что полагаться на неё как на единственный инструмент не стоит. Завершая видео, авторы благодарят зрителей за просмотр и предлагают поддержать канал через кнопку Super Thanks для продолжения создания подобного высокого контента.