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金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

真是越到年底 ,越是仙人打斗 。

这不 ,智谱又又又发了新模子——GLM-4.7 。

然后一举在代码竞技场WebDev榜单上逾越GPT-5.2 ,拿下开源大模子第一!

现在网友们也正在拿它猖獗实测中 ,体验完险些都是清一色的“Amazing” 。

直接来感受一下网友拿着GLM-4.7和Gemini 3同时做的桌版溜溜球游戏 ,让网友直呼:

GLM-4.7完胜!

视频地点:https://mp.weixin.qq.com/s/AwYgbzPU6Gix61NpEMXezw

那么 ,为什么GLM-4.7这次会在编程效果上有这么大的前进 ?

就在今天早些时间 ,智谱还特意在Reddit上举行了一场AMA(Ask Me Anything)活动 ,关于背后的一切 ,都已经回覆得清晰明晰 。

关于GLM-4.7 ,智谱回覆一切

这场对话不但展现了GLM-4.7怎样通事后训练实现性能奔腾 ,还首次深度曝光了自研的强化学习框架——Slime 。

我们整理了这场AMA的焦点英华 ,看看这个被称为“Claude Code最佳平替”的国产模子 ,事实是怎么炼成的 。

模子性能与优化

首先就是各人最为体贴的 ,为什么GLM-4.7会在体感上有云云显着的前进 。

智谱团队在AMA中明确体现 ,GLM-4.7的刷新主要集中在后训练阶段 。

在SFT(监视微调)和RL(强化学习)阶段 ,团队接纳磷泣细腻的宣布配方(Release Recipe) 。通过对差别领域数据集的对齐 ,模子不但在基准测试上跑分更高 ,在现实安排中的稳固性也大幅提升 。

而针对社区关于“为何不出更大参数目模子”的疑问 ,智谱团队直言:

训练本钱和安排本钱是设计的焦点锚点 。

GLM-4.7在设计之初就思量了硬件限制 。团队目的是让模子在消耗级显卡上也能跑出Air版本的无邪性 ,同时坚持靠近30B甚至更高规模的逻辑能力 。这种在有限参数下压榨极致性能的思绪 ,正是为了让AI真正落地 。

除此之外 ,智谱分享了他们建设的一套重大的预训练数据流程:

多源屎厕: 涵盖从高质量论文到小说等种种文本 。极致整理: 包括去重、质量过滤和敏感词筛查 。对齐战略: 重点关注SFT和RL阶段 ,让写作气概不再像机械人 ,而是越爆发动详尽 。

模子应用场景与功效

若是说以前的GLM是个有些死板的理科生 ,那么4.7版本则是完成了一次情商逆袭 。

在AMA中 ,开发者问得最多的就是编程 。智谱团队坦言 ,他们针对Claude Code做了大宗的优化和适配事情 。

现在 ,GLM-4.7在多语言编码方面体现精彩 ,不但支持Python、JS ,在一些相对冷门的语言和重大的逻辑架构上也展现了极强的明确力 。

团队以为 ,智能体框架对性能的影响占比高达30% ,因此GLM-4.7在系统提醒词、工具挪用层级上做了深度打磨 。

为了让模子更像人 ,团队从大宗小说和剧本中罗致养分 。

现在的GLM-4.7在创意写作时 ,细节形貌越发富厚 ,不再只会说“在一个阳灼烁媚的下昼”这种套话 。在角色饰演使命中 ,它能更好地维持人设 ,镌汰出戏的频率 。

除此之外 ,GLM-4.7还引入了一个很是硬核的功效:交织思索(Interleaved Thinking) 。

在执行行动或挪用工具之前 ,模子会先举行一段隐性思索 。这种类似OpenAI o1的头脑链机制 ,让它在处置惩罚重大的多模态使命(如看图写代码、图表剖析)时 ,镌汰了冒失操作的概率 ,提高了准确度 。

手艺要领与工具

智谱之以是在外洋社区受接待 ,与其起劲拥抱开源的态度密不可分 。

这次AMA最让人惊喜的莫过于Slime框架的果真 。

为相识决大模子强化学习效率低、稳固性差的问题 ,智谱研发并开源了Slime 。

这个框架专为大规模强化学习设计 ,支持多种对齐算法 。它的名字寓意着“无邪且具有极强顺应性” ,能够资助开发者更容易地复现GLM级别的对齐效果 。

智谱体现 ,他们从开源生态中获益良多 ,因此也乐于回馈 。

他们详细形貌了从数据网络、整理到质量过滤的完整流水线 。这种透明度在现在的国产大模子厂商中并未几见 ,也赢得了LocalLLaMA社区的一致尊重 。

在 Reddit 上 ,智谱团队展现了极其接地气的一面 。

有用户问:“你们训练时遇到最意外的挑战是什么 ?”

团队回覆:“最大的挑战着实是宣布配方 。就像厨师手里有最好的食材(数据) ,但怎么掌握火候(RL参数)让它在出锅时最完善 ,往往需要无数次的推倒重来 。”

尚有人奚落:“GLM-4.7是不是吃了什么灵丹妙药 ?”

团队则诙谐回应:“主要是我们学会了怎样让它在行动之前多想一想 。”

实测GLM-4.7

在相识完GLM-4.7背后的“奇技淫巧”之后 ,我们照旧老规则 ,一波实测走起~

首先值得注重的是 ,现在在z.ai上搞开发 ,最好是点开“全栈开发”的按钮:

然后我们先做一个植物大战僵尸来小试牛刀 ,Prompt如下:

请基于目今目录准备的素材(下载 https://z-cdn.chatglm.cn/temp/Grazy%20Dave.mp3 看成游戏音乐 , 下载 https://z-cdn.chatglm.cn/temp/pvc-images.zip 目录下的种莳植物与僵尸静态/GIF图片、Pea.png/PeaSnow.png豆子素材、Shop.png/Card.png界面素材及Sun.gif) ,做一个《植物大战僵尸》游戏 。

可以看到 ,同样是经典的测试游戏 ,这次在体感上是“声色俱全”的那种(体验链接放下面了):https://chat.z.ai/c/5415b1d8-ac01-4bc6-a24a-8e815c8fa361

除了游戏之外 ,GLM-4.7另一个体感上的跃迁 ,即是做PPT了 ,这个demo的Prompt极其简朴:

做一个先容巴黎的PPT 。

可以看到 ,PPT的效果已经抵达了直接商用的水平:

除此之外 ,做海报也是GLM-4.7的一绝 。

例如设计一张宣传运动鞋的海报 ,比照GLM-4.6和GLM-4.7 ,效果的差别就一目了然了:

从种种效果来看 ,也就不难明确为什么这次GLM-4.7会在X上被刷屏了 。

允许上市后一连开源

在这次AMA中 ,除了手艺硬核细节 ,围观群众最体贴的莫过于智谱要上市的事情了 。

事实最近关于智谱拟赴港IPO的新闻引发了圈内不小的关注 。

Reddit上有资深老哥犀利发问:“一旦公司上市 ,你们是否会缩减开源投入 ?”

智谱团队给出了一个很是坚定的定心丸:“开源是我们的焦点基因 ,无论资源路径怎样转变 ,我们允许上市后将一连开源 。”

团队诠释道 ,智谱深知其生长离不开开源生态的滋养 。一连开源不但是回馈 ,更是坚持手艺领先、建设开发者标准的最优路径 。这种“即便敲钟 ,也要开卷”的姿态 ,确实让不少外洋开发者直呼“Respect” 。

通过交织思索提升智力上限 ,通过Slime框架规范训练流程 ,智谱正在用最硬核的方法证实:国产模子不但能跑分 ,更能实战 。

并且从用户们的反响来看 ,GLM-4.7以及智谱恒久以来的事情也是被给予了高度的认可 。

例若有网友从价钱角度评价说:

GLM 4.7的1年订阅(靠近Opus 4.5级别)= Codex/Claude Code的1个月Max Plan 。我现在就立马订一年的 。

包括估值40亿美元的Fireworks也在Day0支持GLM 4.7 ,嗯 ,美国人也是有更好的模子选择了 。

除此之外 ,在AMA的中 ,智谱团队说了一句让人期待的话:“我们会为了AGI在明年做更多的孝顺 。”

在此基础之上 ,智谱首席科学家唐杰在GLM-4.7宣布之际揭晓了他关于大模子生长的一些看法 。

原链接:https://weibo.com/2126427211/QjIYhCmfq

在IPO的灯灼烁起之前 ,智谱选择先点亮开发者的屏幕 。这种恒久主义的浪漫 ,或许正是大模子时代最稀缺的底色 。

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