智譜GLM-4.7深夜炸場！登頂開源編程模型王座，代碼能力超越GPT-5，僅需 Claude 1/7的價格！

作者：聽雨 2025-12-23 11:55:05

GLM-4.7 已經支持了主流的 Agent 框架，如 Claude Code、Roo Code 等。也就是說，如果你訂閱了 GLM Coding Plan，現在就可以直接升級使用了。此外，GLM-4.7 的模型權重（358B 參數）也已經開源發布在 HuggingFace 上，可以實現本地部署。

編輯 | 聽雨

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

這個12月，智譜卯足了勁兒。

一邊是沖刺IPO上市，遞交招股書；一邊是新模型連發不斷：AutoGLM、GLM-4.6V……現在又迎來了一位開源編程SOTA選手——GLM 4.7。

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GLM-4.7 最大的賣點，就是強悍的編程能力。

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在Code Arena（全球百萬用戶參與盲測的專業編碼評估系統）中，GLM-4.7一舉奪得開源新SOTA，超過GPT-5.2。

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官方demo顯示，它能輕松寫出一個植物大戰僵尸小游戲：

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官網Chatbot和API均已就位，現在就能上手開玩。

看了官方展示的前端開發case，小編只有一句話：這些網頁設計都太太太美觀了！

在前端生成質量上，GLM-4.7較前代展現出明顯升級：頁面結構更干凈，組件層級更清晰，配色和元素設計也更有美感。

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相比4.6的設計風格較為簡約，4.7的設計顯然元素更加豐富、交互效果也更多了。

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3D物體的生成也有明顯提升：

做PPT、海報等物料也不在話下。對比前代，GLM-4.7的設計層級和結構更清晰，元素尺寸更美觀：

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在復雜幾何結構與空間關系的表達上，GLM-4.7模型能夠保持較好的結構一致性與細節穩定性。

小編自己也第一時間試了一把經典的六邊形彈珠測試，不過這次增加了點難度。讓我可以控制六邊形旋轉速度和彈球的重力和彈性，可以看出物理規律讓4.7玩明白了！

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GLM-4.7在推理、編碼、工具三大核心能力方面全面拉升：

復雜推理方面，GLM-4.7 實現了明顯躍升：HLE（含工具）達到 42.8，相比 GLM-4.6 提升 12.4；MMUL-Pro 84.3、GPQA-Diamond 85.7，數學與邏輯推理表現更穩定、更可靠。
編碼能力方面，GLM-4.7 的 Code Agent 進一步強化了多語言開發與終端級任務處理能力：SWE-bench Verified 73.8（+5.8）、SWE-bench Multilingual 66.7（+12.9），Terminal Bench 2.0 提升至 41.0（+16.5），并支持“先思考、再行動”的完整編程流程。
工具使用與通用代理方面上，模型對網頁瀏覽、上下文管理和工具鏈協同的掌控明顯增強：BrowseComp 52.0（+6.9）、BrowseComp（含上下文管理）67.5（+10.0）、τ2-Bench 87.4（+12.2）。

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此外，GLM-4.7在對話、創意寫作、角色扮演等場景中同樣有提升，系統性增強了編碼、推理與工具使用能力。

在技術方面，GLM-4.7進一步強化了GLM-4.5以來就支持的交錯式思考能力，引入保留式思考與輪級思考，使復雜任務執行更穩、更可控。

交錯思考：
GLM-4.7 會在每一次回復和工具調用前進行思考，從而顯著提升指令遵循能力和生成結果的質量。
保留思考：
在編碼代理等場景中，GLM-4.7 會在多輪對話中自動保留全部思考過程，并在后續回合中復用已有推理，而不是每次從頭推導。這有效減少了信息丟失和邏輯不一致問題，特別適合長周期、復雜任務。
輪級思考：GLM-4.7 支持在同一會話中按“論”控制是否啟用推理：對于輕量請求可關閉思考以降低延遲和成本；對于復雜任務則開啟思考，以提升準確性和穩定性。

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