🎥 Synthèse
🎯 Promesse cognitive
- À la fin, on comprend pourquoi GLM 4.7 change d’échelle pour l’open source orienté code et agents.
🧩 Carte du contenu
- Présentation technique du modèle (taille, licence, architecture).
- Analyse des gains sur benchmarks code et raisonnement.
- Tests concrets : UI interactive, jeux 3D, landing page, app mobile.
- Positionnement face aux modèles propriétaires.
✅ Ce que la vidéo apporte en plus de la lecture
- Démonstrations visuelles de génération d’interfaces et d’animations.
- Tests “en conditions réelles” avec prompts complexes.
- Évaluation qualitative du rendu (design, fluidité, cohérence).
🕒 Niveau d’engagement recommandé
- visionnage_actif
- Démonstrations visuelles clés.
- Enchaînement de cas d’usage variés.
- Appréciation qualitative difficile à résumer sans images.
🧰 Pour réutilisation
- 1 idée à tester : évaluer GLM 4.7 sur un workflow agentique multi-outils réel.
- 1 notion à creuser : MoE + long contexte pour assistants autonomes.
- 1 limite / biais : accessibilité matérielle et coût énergétique.
🔍 Synthèse détaillée
Déroulé structuré
- Segment 1 — Présentation générale
- Modèle de 358B paramètres, licence MIT.
- Architecture Mixture of Experts.
- Contexte jusqu’à 200k tokens, sorties jusqu’à 128k tokens.
- Segment 2 — Performances et benchmarks
- +6 points sur SWE-bench.
- Forte progression sur Terminal Bench 2.0.
- Gains significatifs en raisonnement math/logique (HLE).
- Segment 3 — Capacités agentiques
- Enchaînement de tâches complexes.
- Usage plus pertinent des outils externes.
- Segment 4 — Démonstrations pratiques
- OS interactif simulé (apps, terminal fonctionnel).
- Jeux 3D jouables (bataille navale, course).
- Landing page animée et application mobile de suivi sportif.
- Segment 5 — Positionnement
- Numéro 1 open source sur Code Arena.
- Performances comparables à des modèles propriétaires récents.
- Classement global ~9e tous modèles confondus.
Points notables
- Qualité visuelle et UX inhabituelles pour de la génération IA.
- Cohérence fonctionnelle sur des systèmes complexes.
- Confirmation d’un vrai saut générationnel vs GLM 4.6.
Limites & biais
- Dépendance à des infrastructures GPU très lourdes.
- Comparaisons propriétaires basées sur benchmarks, pas sur coûts/latence.
- Enthousiasme du testeur pouvant amplifier la perception qualitative.
