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杨以诺
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猫眼影戏记者 赫迪拉 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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审核：李桂发
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