智譜的 GLM-4.7：更強(qiáng)的代碼，更強(qiáng)的美學(xué)

智譜的 GLM-4.7 開(kāi)源，編程方面再度加強(qiáng)

針對(duì) Claude Code、Kilo Code、TRAE、Cline、Roo Code 做了專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化，支持"先思考、再行動(dòng)"

這個(gè)模型提前用上了，很是不錯(cuò)，借用楊攀老哥的話(huà)說(shuō)

"第一次在我這里一款開(kāi)源模型能在 Claude Code 中真正用起來(lái)了，而且是無(wú)感那種"

官方說(shuō)，GLM-4.7 提升了很多的編程能力

但從我的感覺(jué)，體感最大的是審美的提升，可以看看下面的視頻

以前生成 10 張 PPT 有 5 張要手動(dòng)調(diào)版式，現(xiàn)在基本即開(kāi)即用

前端生成也是，布局、配色、組件樣式的默認(rèn)方案更合理

Coding 數(shù)據(jù)

LiveCodeBench V6：84.8，開(kāi)源 SOTA，超過(guò) Claude Sonnet 4.5

SWE-bench-Verified：開(kāi)源第一

SWE-bench：73.8%，比 4.6 提升 5.8%

HLE：42.8%，比 4.6 提升 41%，超過(guò) GPT-5.1

τ2-Bench 工具調(diào)用：84.7，開(kāi)源 SOTA，超過(guò) Claude Sonnet 4.5

100 個(gè)真實(shí)編程任務(wù)測(cè)試，覆蓋前端、后端、指令遵循，穩(wěn)定性和可交付性都有明顯提升

思考模式

交錯(cuò)式思考：每次回答/工具調(diào)用前都會(huì)思考

保留式思考：多輪對(duì)話(huà)自動(dòng)保留思考?jí)K，提升緩存命中率

輪級(jí)思考：同一會(huì)話(huà)內(nèi)按輪控制推理開(kāi)銷(xiāo)，簡(jiǎn)單任務(wù)關(guān)思考，復(fù)雜任務(wù)開(kāi)思考

怎么用

API：BigModel.cn，GLM Coding Plan 已升級(jí)

在線(xiàn)體驗(yàn)：z.ai 全棧開(kāi)發(fā)，內(nèi)置 Skills 模塊

開(kāi)源

GitHub
https://github.com/zai-org/GLM-4.7

Huggingface
https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7