🎥 Résumé analytique
🎯 Promesse cognitive
- À la fin, on comprend pourquoi GLM 4.7 Flash est perçu comme un tournant pour les modèles rapides et économiques.
🧩 Carte du contenu (sommaire)
- Présentation de l’architecture GLM 4.7 Flash
- Gestion du contexte et innovations techniques
- Analyse des benchmarks (code, agentique)
- Tests pratiques sur plusieurs prompts
- Limites observées et verdict final
✅ Ce que la vidéo apporte en plus de la lecture de ce post
- Démonstrations concrètes sur des projets générés en live
- Comparaison implicite avec d’autres LLM populaires
- Mise en évidence des échecs autant que des réussites
- Sensations réelles de latence et de fluidité
🕒 Niveau d’engagement recommandé
- visionnage_actif
- Démonstrations visuelles indispensables
- Appréciation qualitative des résultats
- Évaluation du comportement en situation réelle
🧰 Pistes d’exploitation et points de vigilance
- 1 idée à tester : déléguer massivement du refactoring ou du prototypage rapide à faible coût.
- 1 notion à creuser : l’impact réel de la Multi-Token Prediction sur le raisonnement long.
- 1 limite / biais : performances encore inégales sur des systèmes interactifs complexes (3D, contrôles temps réel).
🔍 Déroulé détaillé et analyse critique
📄 Voir la synthèse détaillée
Déroulé structuré
- Segment 1 — Présentation du modèle
- Architecture MoE 30B / 3B actifs
- Objectif : vitesse + intelligence
- Segment 2 — Gestion du contexte
- 200k tokens
- MLA (Multihead Latent Attention) pour réduire la RAM
- MTP (Multi-Token Prediction) pour plus de cohérence
- Segment 3 — Benchmarks
- SWE Bench : 59,2 %
- Forte progression en agentique et navigation système
- Segment 4 — Tests pratiques
- App de gestion de colocation : validée
- Jeu de drone 3D : non validé (contrôles instables)
- Landing page marketing : validée
- Clone Age of Empires-like : largement validé
- Segment 5 — Accès et déploiement
- Gratuit sur plateforme officielle
- Disponible via OpenRouter
- Installable en local (modèles lourds)
Points notables
- Rapport coût / performance extrêmement agressif
- Compréhension globale des architectures logicielles
- Génération de systèmes de jeu complexes fonctionnels
Limites & biais (factuels)
- Temps de génération long via certaines plateformes (HuggingChat)
- Résultats inconstants sur les environnements 3D interactifs
- Incertitude sur certains modes (Flash vs Deep Think)
