The post has been translated automatically. Original language: Russian
The world of artificial intelligence is changing at an incredible rate. Each new model promises to become a "programmer killer," but only a few actually change their approach to development. The release of the GLM 4.7 model from Zhipu AI is one such event that should not be missed.
I have conducted deep testing of a new neural network. We not only ran the numbers through performance tests, but also put the model in charge of writing real commercial code.
In my new review, I analyze three aspects: speed, cost, and ease of integration.
1. Performance and Benchmarks How does GLM 4.7 handle the competition? We compared the speed of code generation and the accuracy of responses with the current market leaders. The benchmark results were surprisingly (pleasantly) surprised.
2. Economics of the issue Power is good, but how much does it cost? An analysis of the pricing policy of the model and how economically feasible it is to implement GLM 4.7 in your workflow.
3. Toolkit: VS Code + Kilo Code Forget about switching between browser tabs and IDE. I show how the integration of Kilo Code into Visual Studio Code unlocks the full potential of GLM 4.7, turning the editor into a powerful development station.
Theory is dead without practice. To test the real capabilities of the model, I set a task for it: to create a mobile food tracker application and calculate BZH (proteins, fats, carbohydrates).
The condition was non-standard: the design should be executed in the aesthetics of Cyberpunk. In addition, the application must work with a local database.
How did the process go?:
- Generation of UI components in Neon/Dark Mode style.
- Configuring the application architecture on Flutter.
- Implementation of the logic of the local database.
Has the neural network coped with the non-standard design and complex logic without constant edits? Find out in the full video.
The whole truth about GLM 4.7, live coding, and tool comparisons await you in the new release.
Мир искусственного интеллекта меняется с невероятной скоростью. Каждая новая модель обещает стать «убийцей программистов», но лишь немногие действительно меняют подход к разработке. Выход модели GLM 4.7 от компании Zhipu AI — одно из таких событий, которое нельзя пропустить.
Я провел глубокий тестировани новой нейросети. Мы не просто прогнали цифры через тесты производительности, но и посадили модель за написание реального коммерческого кода.
В моем новом обзоре я анализирую три аспекта: скорость, стоимость и удобство интеграции.
1. Производительность и Бенчмарки Как GLM 4.7 справляется с конкуренцией? Мы сравнили скорость генерации кода и точность ответов с текущими лидерами рынка. Результаты бенчмарков surprisngly (приятно) удивили.
2. Экономика вопроса Мощь — это хорошо, но сколько это стоит? Разбор ценовой политики модели и того, насколько экономически целесообразно внедрять GLM 4.7 в ваш рабочий процесс.
3. Инструментарий: VS Code + Kilo Code Забудьте о переключении между вкладками браузера и IDE. Я показываю, как интеграция Kilo Code в Visual Studio Code раскрывает весь потенциал GLM 4.7, превращая редактор в мощную станцию разработки.
Теория мертва без практики. Чтобы проверить реальные возможности модели, я поставил перед ней задачу: создать мобильное приложение-трекер еды и подсчета БЖУ (белков, жиров, углеводов).
Условие было нестандартным: дизайн должен быть выполнен в эстетике Киберпанк. Кроме того, приложение должно работать с локальной базой данных.
Как прошел процесс:
- Генерация UI-компонентов в стиле Neon/Dark Mode.
- Настройка архитектуры приложения на Flutter.
- Реализация логики локальной базы данных.
Справилась ли нейросеть с нестандартным дизайном и сложной логикой без постоянных правок? Узнайте в полном видео.
Вся правда о GLM 4.7, живое кодирование и сравнение инструментов ждут вас в новом выпуске.
Share
