Novi komentari

Kategorije

AI Alati

Tagovi

Kontakt

O sajtu AIZONA

Prijava

Registracija

GLM-4.7: Besplatno i neograničeno korišćenje (video)

Oblast: Modeli |          
Utorak, 30. decembar 2025. 06:00
Autor: AIZona
Tagovi: GLM

GLM-4.7: Besplatno i neograničeno korišćenje (video)

GLM-4.7 je najnoviji open-source jezički model kompanije Zhipu AI, pozicioniran kao vrhunski alat koji po performansama parira, a u nekim segmentima i nadmašuje vodeće vlasničke modele. Njegove ključne snage leže u izvanrednim sposobnostima kodiranja, logičkog rezonovanja i korišćenja alata. Model demonstrira sposobnost kreiranja složenih aplikacija, interaktivnih 3D igara i kompletnih operativnih sistema unutar pretraživača, sve to kroz jedan upit. Posebno se ističu njegove kognitivne funkcije "Interleaved Thinking" (rezonovanje pre davanja odgovora) i "Preserved Thinking" (očuvanje konteksta rezonovanja kroz konverzaciju). Najvažniji aspekt je dostupnost: GLM-4.7 se može koristiti potpuno besplatno i neograničeno, bez potrebe za instalacijom, putem platforme LM Arena. Tehnički benčmarkovi potvrđuju njegovu superiornost, sa impresivnim rezultatima na testovima kao što je SWE-Bench i nadmašivanjem modela poput Claude Sonnet 3.5 i GPT-4o u određenim zadacima upotrebe alata.


Uvod u GLM-4.7

GLM-4.7 je open-source model veštačke inteligencije koji je razvila kompanija Zhipu AI (u izvoru navedena kao GU AI). Predstavljen je kao moćan alat koji može da se takmiči sa najnaprednijim vlasničkim modelima na tržištu. Osnovna namena modela je da pruži vrhunske performanse u oblastima koje zahtevaju duboko razumevanje i primenu, kao što su:

  • Kodiranje: Generisanje kompleksnog i funkcionalnog koda za različite primene.
  • Rezonovanje: Sposobnost analize problema i logičkog zaključivanja pre generisanja rešenja.
  • Upotreba alata: Integracija sa spoljnim alatima i bazama podataka za izvršavanje složenih zadataka.

Ključne mogućnosti i primeri primene

Model poseduje širok spektar praktičnih mogućnosti koje su demonstrirane kroz konkretne primere. Ove sposobnosti ga čine svestranim alatom za programere, dizajnere, istraživače i kreatore sadržaja.

Napredni razvoj softvera i aplikacija

GLM-4.7 pokazuje izuzetnu veštinu u generisanju kompletnih i funkcionalnih softverskih rešenja.

  • Kreiranje 3D igara: U stanju je da generiše kompleksnu, interaktivnu 3D igru, kao što je funkcionalni klon igre Minecraft, direktno u pretraživaču. Generisani kod uključuje 3D renderovanje, fiziku, kontrole igrača i manipulaciju blokovima.
  • Izgradnja operativnih sistema: Može da stvori operativni sistem zasnovan na pretraživaču sa više funkcionalnih aplikacija. Primer uključuje OS sa kalkulatorom, beležnicom (Notepad), igrom "Snake" i centrom za glasovne komande koji reaguje na stvarne glasovne naredbe poput "Open calculator" ili "Change wallpaper".
  • Dizajn modernih veb-sajtova: Generiše veb-sajtove profesionalnog izgleda koji bi inače zahtevali rad dizajnerske agencije.

Generisanje vizuelnog sadržaja

Model poseduje sposobnost razumevanja i generisanja vizuelnog dizajna kroz kod.

  • Animirane SVG grafike: Uspešno kreira animirane SVG (Scalable Vector Graphics) fajlove, što je zadatak koji zahteva razumevanje vizuelnog dizajna i strukture koda. Primer je generisanje simetričnog leptira sa glatko animiranim krilima i kreativnom pozadinom.
  • Profesionalne prezentacije i posteri: Može da kreira prezentacije i postere sa preciznim rasporedom elemenata i dimenzioniranjem.

Istraživanje i analiza podataka

GLM-4.7 može da funkcioniše kao moćan asistent za istraživanje, automatizujući zadatke koji bi manuelno trajali satima.

  • Pretraga akademskih baza: Koristi alate za pristup akademskim bazama podataka poput Semantic Scholar.
  • Sintetizovanje informacija: Sposoban je da pronađe, pročita, razume i sažme ključne nalaze iz naučnih radova. Primer je zadatak pronalaženja i sumiranja pet najcitiranijih naučnih radova iz oblasti veštačke inteligencije u poslednjih 12 meseci.

Jedinstvene kognitivne funkcije

Dve ključne karakteristike izdvajaju način na koji GLM-4.7 obrađuje informacije:
  1. Interleaved Thinking (Isprepletano razmišljanje): Model poseduje sposobnost da razmišlja i rezonuje o problemu pre nego što formuliše konačan odgovor. Ovaj interni proces dovodi do znatno kvalitetnijih i tačnijih rezultata.
  2. Preserved Thinking (Očuvano razmišljanje): Model zadržava svoje rezonovanje i kontekst kroz više interakcija (turnova) u jednoj konverzaciji. Ovo mu omogućava da ne izgubi tok misli prilikom rešavanja višestepenih i složenih zadataka.

Pristup i upotreba bez troškova

Jedna od najznačajnijih prednosti modela je njegova dostupnost. Moguće ga je koristiti besplatno i neograničeno putem platforme LM Arena.

  • Platforma: LM Arena je platforma dizajnirana za testiranje i upoređivanje različitih AI modela.
  • Proces pristupa:
    1. Posetiti veb-sajt LM Arena.
    2. Otići u odeljak "Direct Chat".
    3. U polju za pretragu modela uneti GLM-4.7.
  • Prednosti: Ovaj metod ne zahteva instalaciju softvera, korišćenje API ključeva, niti unos podataka o kreditnoj kartici, pružajući direktan pristup moćnim mogućnostima modela.

Tehničke specifikacije i benčmark rezultati

Performanse modela GLM-4.7 su potvrđene kroz standardizovane industrijske benčmarkove, gde pokazuje konkurentnost sa najpoznatijim modelima.

KategorijaBenčmark / SpecifikacijaRezultat / Vrednost
KodiranjeSWE-Bench (verifikovano)73.8%
Upotreba alataPoređenjeNadmašuje Claude Sonnet 3.5 i GPT-4o na nekim testovima
Opšte rezonovanjeHLE Benchmark (Humanity's Last Exam)42.8% (sa alatima), što je 12.4% poboljšanje
Dužina kontekstaMaksimalni unos200.000 tokena
Dužina izlazaMaksimalni izlaz128.000 tokena
CenaKomercijalna upotreba (van LM Arene)4 do 7 puta jeftiniji od većine vlasničkih modela

Dodatni resursi

U originalnom izvoru pominje se dodatni materijal koji korisnicima može pomoći da maksimalno iskoriste model.

  • Besplatan PDF dokument: Dostupan je PDF koji sadrži sve upite (prompts) korišćene u demonstraciji, kao i dodatne savete.
  • Način preuzimanja: Da bi se dobio PDF, potrebno je pridružiti se Discord serveru kanala "Malva AI", otići na kanal #bot-pdf, poslati poruku botu i uneti link ka originalnom YouTube videu.

Izvor: youtube.com

Komentari

Nema komentara. Šta vi mislite o ovome?