La scène de l’intelligence artificielle vient de connaître un séisme en cette fin d’année 2025. La startup chinoise Zhipu AI, opérant à l’international sous le nom de Z.ai, a dévoilé son dernier-né : GLM-4.7. Ce modèle open source ne se contente pas de participer à la course ; il s’installe directement sur le podium, défiant ouvertement les solutions propriétaires les plus puissantes du marché. Explications.
Alors que l’entreprise s’apprête à lever environ 254 millions d’euros lors de son introduction en bourse à Hong Kong début 2025, elle réaffirme ici son ADN libriste. Malgré cette transition vers le statut de société cotée, les chercheurs de Zhipu AI ont confirmé lors d’un récent échange sur Reddit que la publication des poids des modèles et de la documentation technique restait une priorité absolue. « En 2026, nous allons contribuer de manière plus substantielle au parcours vers l’AGI », a déclaré Zheng Qinkai, chercheur au sein de la firme.
Des performances qui font trembler les géants
Le nouveau champion de Z.ai a frappé fort sur les benchmarks les plus exigeants de l’industrie :
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SWE-bench Verified : avec un score de 73,8 %, GLM-4.7 se classe premier parmi les modèles open source, approchant de très près les performances des systèmes fermés les plus coûteux.
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WebDev & Code Arena : le modèle revendique la première place du classement WebDev et la sixième place mondiale toutes catégories confondues sur la plateforme Code Arena, forte de plus d’un million de votes de comparaison.
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Mathématiques & Outils : sur le benchmark AIME 2025, il atteint un score impressionnant de 95,7 %, prouvant que ses capacités de raisonnement dépassent largement le simple cadre de l’écriture de code.
Une intégration simplifiée pour les développeurs
Disponible immédiatement, GLM-4.7 s’intègre déjà dans les flux de travail réels via l’API BigModel.cn. Pour la communauté, les poids du modèle sont accessibles librement, marquant une nouvelle étape dans la série des mises à jour majeures de l’entreprise soutenue par Alibaba.
Vous pouvez retrouver GLM-4.7 sur Hugging Face pour accéder aux poids open source. Il est également possible d’explorer le code et les outils associés sur le GitHub de zai-org (version 4.5 et mises à jour).
