Zhipu AI to chińska firma technologiczna specjalizująca się w dużych modelach językowych oraz rozwiązaniach z zakresu generatywnej sztucznej inteligencji. Spółka wywodzi się ze środowiska akademickiego Uniwersytetu Tsinghua i jest uznawana za jednego z kluczowych graczy AI w Chinach, obok takich firm jak Baidu czy Alibaba.
Rdzeniem oferty Zhipu AI są modele z rodziny ChatGLM, projektowane jako odpowiednik zachodnich modeli typu GPT, ale rozwijane zgodnie z chińskimi regulacjami oraz lokalnym rynkiem. Modele te są wykorzystywane do chatbotów, analizy tekstu, generowania treści, wsparcia programistów oraz zastosowań korporacyjnych i administracyjnych.
Zhipu AI oficjalnie zaprezentowało GLM-4.7, otwarty model językowy, który w testach programistycznych wyprzedza nawet ChatGPT-5. Granica między drogimi, zamkniętymi systemami a dostępnymi dla każdego rozwiązaniami open-weights zaczyna się zacierać, oferując programistom narzędzia o niespotykanej dotąd precyzji.
GLM-4.7: Super wydajność w programowaniu
Najnowsze dane płynące z benchmarków są jednoznaczne. GLM-4.7 nie tylko dorównuje, ale w wielu kluczowych aspektach inżynierskich przewyższa konkurencję. W testach takich jak SWE-bench (rozwiązywanie rzeczywistych problemów w repozytoriach GitHub) oraz HumanEval, model ten wykazuje zdolność do samodzielnego myślenia i korygowania własnych błędów, co dotychczas było domeną wyłącznie najbardziej zaawansowanych systemów od OpenAI czy Anthropic.
Co wyróżnia ten model? Przede wszystkim tzw. „Vibe Coding” oraz zaawansowane możliwości agentowe. GLM-4.7 został zaprojektowany tak, aby „myśleć” przed podjęciem działania (Interleaved Thinking). Pozwala to na głębszą analizę kodu przed wygenerowaniem odpowiedzi, co drastycznie redukuje liczbę błędów logicznych. Dla dewelopera oznacza to mniej czasu spędzonego na debugowaniu, a więcej na kreatywnej pracy.
Otwarty model kontra zamknięte ekosystemy
Rywalizacja między modelami otwartymi a zamkniętymi nabiera rumieńców. Porównując go bezpośrednio z przewidywanymi możliwościami ChatGPT-5, chiński konkurent oferuje znacznie lepszy stosunek jakości do ceny (lub kosztów obliczeniowych). W zadaniach wymagających długiego kontekstu, takich jak refaktoryzacja całych modułów aplikacji, GLM radzi sobie wyśmienicie, utrzymując spójność logiczną tam, gdzie inne modele zaczynają „halucynować”.
Choć GLM-4.7 jest modelem o „otwartych wagach”, nie należy go mylić z lekkimi modelami, które można uruchomić na domowym laptopie czy nawet mocnym komputerze gamingowym. Mamy tu do czynienia z cyfrowym kolosem.
Flagowa wersja GLM-4.7 posiada ponad 100 miliardów parametrów (szacunkowo 110B–130B w zależności od konkretnej iteracji). To stawia go w lidze superciężkiej, obok takich gigantów jak Llama-3 70B czy GPT-4. Co to oznacza w praktyce dla infrastruktury?
- Pamięć VRAM to wąskie gardło: Aby załadować model w pełnej precyzji (FP16), potrzeba ponad 200 GB pamięci wideo (VRAM). Nawet po zastosowaniu zaawansowanej kwantyzacji (np. 4-bit), model wciąż wymaga około 70-80 GB VRAM, co wyklucza pojedyncze karty konsumenckie typu RTX 4090 (24 GB).
- Konieczność stosowania klastrów: Uruchomienie GLM-4.7 z akceptowalną prędkością generowania tekstu wymaga profesjonalnych stacji roboczych wyposażonych w co najmniej dwie lub cztery karty NVIDIA A100 (80GB) lub H100.
- Bariera dla „małych serwerów”: Standardowe serwery VPS czy małe instancje chmurowe z jedną kartą graficzną „podstawowej” klasy AI po prostu nie są w stanie pomieścić tego modelu. To narzędzie zaprojektowane dla centrów danych i dużych działów R&D.
Dlatego, mimo że model jest „otwarty” i darmowy w kontekście licencji, koszt jego utrzymania i inferencji pozostaje wysoki. Jest to cena, jaką płacimy za inteligencję na poziomie ChatGPT-5 – za ogromną wiedzą idzie ogromna masa danych, którą muszą przetworzyć procesory.
Kluczowe przewagi GLM-4.7:
Model ten wprowadza kilka istotnych innowacji, które stawiają go na podium:
- Lepsze UI/UX kodu: Generuje czystszy, bardziej estetyczny kod front-endowy (HTML/CSS), co często jest piętą achillesową modeli backendowych.
- Integracja z narzędziami: Został zoptymalizowany do pracy z popularnymi środowiskami agentowymi, takimi jak Cline czy Claude Code, co pozwala na automatyzację złożonych zadań w terminalu.
- Dostępność: Dzięki mniejszym wymaganiom sprzętowym niż giganci od Google czy OpenAI, jest bardziej dostępny dla mniejszych zespołów badawczych.
Różnicę widać po efektach:
GLM-4.5 GLM-4.7Vibe Coding
Programiści często skarżą się, że kod z AI jest technicznie poprawny, ale „brzydki” lub nieczytelny. GLM-4.7 zdaje się rozumieć konwencje i dobre praktyki na poziomie, który sprawia, że współpraca z nim przypomina pair programming z doświadczonym kolegą, a nie walkę z automatem.
Przyszłość programowania z AI
Premiera GLM-4.7 to sygnał, że hegemonia Doliny Krzemowej nie jest nienaruszalna. Zhipu AI udowadnia, że innowacje mogą płynąć z różnych stron świata, a beneficjentami tej rywalizacji są użytkownicy końcowi. Czy ChatGPT-5 odpowie na to wyzwanie? Z pewnością, ale poprzeczka została zawieszona niezwykle wysoko.
Dla każdego, kto zajmuje się technologią, jest to jasny komunikat: narzędzia open-source nie są już tylko „alternatywą dla ubogich”, ale realną, często lepszą opcją dla profesjonalistów. Jak zauważają analitycy:
„GLM-4.7 nie próbuje być wszystkim. Jest precyzyjnym narzędziem inżynierskim, które rozumie intencje programisty lepiej niż jakikolwiek dotychczasowy model.” – Zhipu AI Blog
Sprawdź szczegóły techniczne i benchmarki bezpośrednio u źródła, odwiedzając repozytorium modelu lub czytając oficjalne ogłoszenie. To może być moment, w którym Twój workflow programistyczny zmieni się na zawsze.
