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在推进IPO的要害节点 ,智谱AI正式上线并开源其最新旗舰模子GLM-4.7 ,新版本针对Coding场景着重强化了编码能力、长程使命妄想与工具协同 ,标记着该公司手艺产品线的又一次主要迭代  。

12月23日 ,智谱正式上线并开源其最新旗舰模子GLM-4.7 ,在多项主流果真基准测试中 ,GLM-4.7展现了具有竞争力的性能 ,部分指标逾越了现在市场的领先模子  。数据显示 ,在全球百万用户加入盲测的专业编码评估系统Code Arena中 ,GLM-4.7位列开源第一、国产第一 ,并逾越了GPT-5.2  。同时 ,该模子在SWE-bench-Verified和LiveCodeBench V6等测试中均取得了开源SOTA(目今最佳)分数 ,对齐Claude Sonnet 4.5  。

在架构上 ,GLM-4.7引入了“保存式思索”与“轮级思索”机制 ,显著提升了重大使命的稳固性与可控性  。在前端天生质量方面 ,模子对UI设计规范的明确得以增强 ,能够天生审美更佳的网页与PPT  。现在 ,该模子已通过BigModel.cn提供API效劳 ,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills? ,支持多模态使命的统一妄想  。

此次更新标记着国产大模子在“思索”与“行动”协同能力上的进一步突破  。随着Coding能力的增强 ,开发者能够更自然地以“使命交付”为焦点组织开发流程 ,这一希望也被视为智谱在资源市场行动前夕展示手艺肌肉的主要行动  。

编码与推理能力刷新基准

凭证宣布的测试数据 ,GLM-4.7在编程和推理能力上实现了显著提升  。在HLE(“人类最后的考试”)基准测试中 ,该模子获得42.8%的效果 ,较上一代GLM-4.6提升41% ,并逾越了GPT-5.1  。

在代码天生领域 ,GLM-4.7展现了在多语言编码方面的优势  。详细评测数据包括:

SWE-bench-Verified:获得73.8%的开源SOTA分数  。LiveCodeBench V6:抵达84.9%的开源SOTA分数 ,凌驾Claude Sonnet 4.5  。Terminal Bench 2.0:抵达41% ,提升幅度达16.5%  。

别的 ,在工具挪用能力方面 ,GLM-4.7在τ?-Bench交互式工具挪用评测中得分87.4分 ,刷新开源纪录  。

引入可控“思索”模子

为解决重大使命中的稳固性问题 ,GLM-4.7强化了思索能力的可控进化 ,详细体现在三个维度:

交织式思索:模子在每次回覆或工具挪用前举行预先思索 ,以提升对重大指令的遵照能力及代码天生质量  。保存式思索:支持在多轮对话中自动保存思索块 ,提升缓存掷中率 ,从而降低长程使命的推理本钱  。轮级思索:允许在该会话内按“轮”控制推理开销 ,简朴使命关闭思索以降低时延 ,重大使命开启思索以确保准确性  。

这种机制使得GLM-4.7能够在Claude Code、TRAE、Kilo Code、Cline和Roo Code等主流编程框架中实现“先思索、再行动”的逻辑 ,在现实编程使命的稳固性和可交付性上优于前代版本  。

前端审美与全栈交付

针对前端开发场景 ,GLM-4.7提升了对视觉代码的明确力  。在现实应用中 ,模子能够更好地遵照UI设计规范 ,在结构结构、配色协调度及组件样式上提供具备美感的默认计划 ,镌汰人工微调时间  。

据官方演示 ,该模子在办公创作中的版式审美显著升级 ,PPT 16:9的适配率从52%跃升至91% ,天生效果基本抵达“即开即用”标准  。

在现实案例演示中 ,GLM-4.7已能自力完成如“植物大战僵尸”、“水果忍者”等高交互小游戏的开发 ,显示出较强的使命拆解与手艺栈整合能力  。

市场反  。盒约郾扔胧嫡教逑

GLM-4.7上线后迅速引起了全球开发者社区的关注 ,用户反响主要集中在着实际解决问题的能力与极高的性价比上  。

在社交媒体上 ,网友Diego分享了使用GLM-4.7编写Python代码来可视化单行道红绿灯的案例 ,评价称效果“整体运行优异” ,仅指出车辆颜色随红绿灯转变的细微瑕疵  。

网友Alex Fazio则体现在WebDev Arena上的体现令其震惊 ,直言“GLM-4.7逾越了GPT-5.2”  。

价钱战略也成为市场讨论的焦点  。网友Bessi指出 ,订阅一年GLM-4.7的用度仅相当于Codex或Claude Code最高级计齐整个月的价钱 ,并以为这种极具竞争力的定价模式将对西方AI公司组成挑战 ,直言“无论你是否喜欢 ,这就是未来”  。

针对模子进化速率 ,网友Chubby谈论称 ,HLE基准测试原本被设计为极其重大、难以在短期内拟合的最终测试 ,但业界在短短12个月内通过种种工具将效果从8%(o1)提升至45.8% ,GLM-4.7此次取得的突破批注手艺迭代速率正“凌驾预期”  。

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