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猫眼影戏记者 潘存 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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(一)高起点妄想。妄想是都会建设的纲要，乐成的妄想可以节约大宗的资源，可以使都会获得一连生长的动力。为了搞好历史文假名城；，今年我们可能要放纵拆迁一些严重影响市容风貌的修建。从历史文假名城；さ慕嵌瓤，必需这样做。我们妄想拆的这些修建物，120xx年以上的没有，50年以上的也没有，大大都是近30年来陆续不按妄想建设的。我们的都会化生长最大的误差就在于我们自己作育了一大批的垃圾修建，这也是我们都会化建设不得不支付的价钱和学费。以是，我们推进新型城镇化，若是还不重视妄想，还在妄想上犯这样那样的过失，特殊是在妄想上继续犯倾覆性和系统性的过失，那么我们的决议者就会成为历史的罪人。因此，都会建设必需高起点妄想，必需包管较高条理。张掖的都会妄想，要注重五个条理。第一个条理，是两个“1+5”的都会框架系统，也就是宜居宜游生态都会建设妄想和市区主城区加5个功效区妄想。这个妄想现在已经概略形成，主要是完善执行的问题。第二个条理，是都会的总体妄想，主要是指市区和五县县城。这项事情现在也概略完成了，所剩的使命未几，有一些妄想随着形势的生长可能需要重新修编。第三个条理，片区的控规和建设性详规。这个妄想是我们现在最薄弱的环节，也是差别最大的地方，更是未来形成都会风貌的最要害的环节。对这个妄想，我们普遍重视不敷，执行不严酷，水平和条理较量低，需要着力增强，今年内市区的片区控规和建设详规要基本完成，各县的详规和控规最晚也要于明年年底前完成，使都会建设有章可循。第四个条理，小城镇妄想。我们的65个州里，一部分做了妄想，一部分还没做，这也是我们下一步亟待增强的重点环节。第五个条理，墟落妄想。我们这几年搞了大宗的“四化”新村，偏向是准确的，效果也是显着的，但问题也是突出的，由于许多村子没有做到妄想先行，留下了许多遗憾。因此，我们要凭证各县区差别的功效定位和事情时序，加速总规修编，填补详规和控规的缺失，扎实做好村镇两级妄想。各县区在修编审定妄想的时间，要起劲与天下着名的甲级资质设计单位形成同盟，由他们来做看法性妄想和总体建设，然后由我们的设计单位来做施工图纸设计。
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