Загрузка...
Смарт-конспекты YouTube-видео — ключевые идеи и инсайты без необходимости смотреть часовые ролики
Разбор GLM-4.7: почему эта модель лучше Sonnet в дизайне, как использовать её в Cursor и агентных фреймворках для создания IT-продуктов.
🎯 О чём этот конспект: Обзор новой флагманской open-weights модели GLM-4.7 от команды Zhipu AI. В видео разбираются бенчмарки (SWE-bench, TerminalBench), возможности визуального программирования (3JS, SVG, UI) и работа в агентных фреймворках (Claude Code, Kilo Code).
👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, разработчикам на Cursor/Windsurf и тем, кто ищет мощную и дешевую альтернативу Claude 3.5 Sonnet для автоматизации кодинга.
✨ Что получите: Понимание, где GLM-4.7 превосходит топовые проприетарные модели, как использовать её в агентных сценариях и как сэкономить на API без потери качества генерации.
Контекст: GLM-4.7 — это значительный скачок по сравнению с версией 4.6. Модель показывает улучшение на 6% в SWE-bench (решение реальных GitHub issue) и на 13% в мультиязычном SWE-bench. В TerminalBench 2.0 (работа с терминалом) она достигла результата в 16.5%. Это делает её одной из самых сильных моделей с открытыми весами, способной конкурировать с Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o в задачах программирования.
Выгода: Вы получаете производительность уровня топовых закрытых моделей по значительно меньшей цене или бесплатно (при локальном запуске), с улучшенным пониманием контекста терминала и файловой системы.
Как применить:
Результат: Стабильное решение сложных задач по рефакторингу и исправлению багов, которые раньше требовали только платных моделей.
Контекст: Автор отмечает, что GLM-4.7 — лучшая модель (после Gemini) в создании визуальных интерфейсов и графики. Она генерирует чистый, современный CSS, точные макеты слайдов и сложные SVG-анимации. В тестах модель успешно создала анимированную панду на SVG, 3D-покебол на Three.js с корректным освещением и даже работающий клон Minecraft на JS с туманом и текстурами травы.
Выгода: Сокращение времени на верстку и создание сложных фронтенд-компонентов. Модель делает меньше визуальных ошибок в размерах и позиционировании элементов.
Как применить:
Cursor
Claude Code
GLM (Z.ai)// Пример запроса: "Create a 3D Pokeball using Three.js with realistic lighting,
// reflection, and smooth rotation. Include all necessary boilerplate."Результат: Готовые визуальные компоненты, которые не выглядят как "дизайн из 2010-х" и требуют минимальной правки.
Контекст: GLM-4.7 сделала огромный шаг вперед в использовании инструментов (Function Calling). Она тестировалась в связке с Kilo Code и показала отличные результаты в создании TUI (Terminal User Interface) на Go с использованием библиотек Lipgloss и Bubble Tea. Модель теперь может долго удерживать фокус на одной задаче, не "галлюцинируя" в длинных цепочках действий, что было проблемой в версии 4.6.
Выгода: Возможность строить сложные CLI-инструменты и автономных агентов, которые корректно вызывают функции и обрабатывают ответы системы.
Как применить:
Результат: Работающие прототипы сложных приложений (от мобильных трекеров до консольных утилит) за один-два промпта.
Контекст: Zhipu AI предлагает крайне агрессивную ценовую политику. Существует специальный "Coding Plan", который начинается от $3-6 (в зависимости от периода). Это значительно дешевле, чем подписки на ChatGPT Plus или Claude Pro. Несмотря на низкую цену, модель в этом плане обладает теми же возможностями рассуждения (reasoning), хотя цепочки размышлений (thinking traces) могут быть скрыты в API.
Выгода: Снижение затрат на разработку в 5-10 раз по сравнению с использованием Claude 3.5 Sonnet при сопоставимом качестве кода.
Как применить:
zhipuai/glm-4-9b-chat (или актуальную версию 4.7).Результат: Доступ к топовому AI-инструменту по цене чашки кофе в месяц.
В: Насколько GLM-4.7 реально хороша в сравнении с Claude 3.5 Sonnet? О: В задачах чистого кодинга и логики Sonnet всё еще может лидировать, но GLM-4.7 обходит её в визуальном дизайне, создании SVG и значительно выигрывает по цене. В рейтинге автора она стоит выше Sonnet 4.5 в некоторых тестах.
В: Поддерживает ли модель сложные фреймворки типа Svelte или Godot? О: С Godot (GDScript) модель справляется отлично (создание полосок здоровья, механики прыжков). В Svelte пока могут возникать синтаксические ошибки в сложных сценариях, но простые страницы и логику входа она пишет уверенно.
В: Можно ли использовать GLM-4.7 в Cursor? О: Да, через добавление Custom Model в настройках Cursor и использование API ключа от Zhipu AI или OpenRouter. Она отлично подходит для роли основной модели в Composer.
В: Есть ли у модели "рассуждения" (reasoning) как у o1? О: Да, модель обладает встроенными способностями к рассуждению. В специальных кодинг-планах эти рассуждения происходят "под капотом", обеспечивая более логичный код, даже если вы не видите процесс "раздумий" в чате.
В: Какие слабые места у модели? О: Модель всё еще может ошибаться в очень специфических математических задачах (например, построение выпуклого пятиугольника) и иногда допускает ошибки в логике бэкенда для сложных Svelte-приложений.
Конспект создан на основе видео «GLM 4.7 is here! Better than Claude 3.5 Sonnet?» канала EchoHive. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://www.youtube.com/watch?v=G1hEVqwSkGM