【AI大模型前沿】GLM-4.7：智谱AI的旗舰大模型，开启智能编程新时代
GLM-4.7是由智谱AI开发的开源大语言模型，专注于提升编码能力、推理能力和工具协同能力。它在多语言编程、复杂任务规划、前端设计美学等方面表现出色，支持多种编程框架，如Claude Code等。GLM-4.7引入了交错式、保留式和轮级思考模式，显著提升了复杂任务的执行稳定性和可控性。
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前言
在人工智能领域，大语言模型的发展日新月异，不断推动着技术的边界。智谱AI推出的GLM-4.7模型，以其卓越的编码能力、推理能力和工具协同能力，成为了当前AI领域的焦点之一。本文将深入探讨GLM-4.7的核心功能、技术架构、性能表现以及应用场景，帮助读者全面了解这一前沿技术。
一、项目概述
GLM-4.7是由智谱AI开发的开源大语言模型，专注于提升编码能力、推理能力和工具协同能力。它在多语言编程、复杂任务规划、前端设计美学等方面表现出色，支持多种编程框架，如Claude Code等。GLM-4.7引入了交错式、保留式和轮级思考模式，显著提升了复杂任务的执行稳定性和可控性。
二、核心功能
（一）全能编码工具
GLM-4.7支持多语言代码生成、补全、错误修复与重构，能够独立完成高交互小游戏全流程开发，前端UI设计规范理解能力突出，PPT 16:9适配率达91%，生成结果接近即开即用标准。
（二）强适配智能体工具
GLM-4.7的工具调用精准度优异，支持网页浏览、多工具链协同与上下文管理。接入Z.ai平台后，可调度ASR、TTS、GLM-4.6V视觉模型，实现跨技能多模态联动。
（三）复杂推理与创作
GLM-4.7在MMLU-Pro上得分84.3%，GPQA-Diamond达85.7%，可应对跨学科高阶推理。同时，它具备3D粒子动画、交互UI设计能力，支持复杂手势控制逻辑实现。
三、技术揭秘
（一）可控推理与按需调节
GLM-4.7以“任务确定性”为目标，通过可控思考机制约束推理路径，避免发散性输出。它支持推理强度的灵活切换，既能在高精度任务中拉满性能，也能在轻量需求中降低资源消耗。
（二）思考模式优化
GLM-4.7进一步增强了交错式思考，并引入了保留式思考和轮级思考模式。交错式思考使模型在每次响应和工具调用前进行思考，提升指令遵循和生成质量。保留式思考则在多轮对话中自动保留所有思考块，适合长周期复杂任务。轮级思考支持按需启用或禁用思考模式，平衡效率和准确性。
（三）超长上下文与性价比
GLM-4.7支持极长的Token输入，这意味着用户可以将整个项目文档输入模型，让其基于全局理解来生成代码。此外，GLM-4.7的API调用成本极具竞争力，对于高频使用的开发者来说，这直接决定了模型能否大规模落地。
四、基准评测
（一）编码能力
GLM-4.7在多个编码基准测试中表现出色：
- SWE-bench Verified：得分73.8%，相比GLM-4.6提升5.8个百分点，达到开源模型的SOTA水平。
- SWE-bench Multilingual：得分66.7%，相比GLM-4.6提升12.9个百分点，多语言编程能力显著增强。
- Terminal Bench 2.0：得分41%，相比GLM-4.6提升16.5个百分点，终端任务性能大幅提升。
（二）工具调用能力
- τ²-Bench：得分87.4%，达到开源SOTA水平，相比GLM-4.6提升12.2个百分点。
- BrowseComp：得分52.0%，相比GLM-4.6提升6.9个百分点；在启用上下文管理的BrowseComp测试中，得分67.5%，相比GLM-4.6提升10.0个百分点。
（三）复杂推理能力
- HLE（人类最后的考试）：得分42.8%，相比GLM-4.6提升12.4个百分点，数学与推理能力显著增强。
- MMLU-Pro：得分84.3%，相比GLM-4.6提升1.1个百分点，多领域推理能力表现稳定。
- GPQA-Diamond：得分85.7%，相比GLM-4.6提升4.7个百分点，推理准确性进一步提升。
五、应用场景
（一）编程与软件开发
GLM-4.7作为智能编程助手，能够生成高质量的多语言代码，支持多种编程框架，如Claude Code、Kilo Code等。它不仅能快速完成代码补全和错误修复，还能生成复杂的编程逻辑，显著提升开发效率，帮助开发者专注于核心逻辑。
（二）前端开发与设计
在前端设计中，GLM-4.7可快速生成现代、美观的网页布局和幻灯片设计，准确调整UI元素的布局和样式。它能够减少前端开发者在样式调整上的时间，提升整体设计质量，助力快速实现高质量的前端开发。
（三）复杂任务规划与执行
GLM-4.7凭借保留式思考和轮级思考模式，能够处理多步骤复杂任务，确保长程任务的准确性和稳定性。它适合需要多轮对话和复杂逻辑推理的场景，如项目管理、任务规划等，帮助用户高效完成复杂任务。
（四）教育与学习
GLM-4.7为编程教育提供代码示例和练习，帮助学生快速掌握编程技巧。同时，它通过数学和逻辑问题训练，提升学生的思维能力，适用于编程课程辅助、在线学习平台等教育场景，助力教育智能化。
（五）办公自动化
GLM-4.7能够自动生成文档、报告和数据分析代码，减少人工编写和排版时间。它支持多种办公场景，如自动生成会议纪要、数据分析报告等，提升办公效率，让办公更加智能和高效。
六、快速使用
（一）API接入
GLM-4.7通过BigModel.cn提供API服务，开发者可以通过API轻松接入模型，实现各种应用场景。
1、安装依赖
# 安装最新版本
pip install zai-sdk
2、使用示例
from zai import ZhipuAiClient
client = ZhipuAiClient(api_key="your-api-key") # 请填写您自己的 API Key
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.7",
messages=[
{"role": "user", "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"},
{"role": "assistant", "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"},
{"role": "user", "content": "智谱AI开放平台"}
],
thinking={
"type": "enabled", # 启用深度思考模式
},
max_tokens=65536, # 最大输出 tokens
temperature=1.0 # 控制输出的随机性
)
# 获取完整回复
print(response.choices[0].message)
（二）本地部署
GLM-4.7支持在本地部署，支持vLLM和SGLang等推理框架。以下是两种部署方式的示例：
1、vLLM部署
vllm serve zai-org/GLM-4.7-FP8 \
--tensor-parallel-size 4 \
--speculative-config.method mtp \
--speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
--tool-call-parser glm47 \
--reasoning-parser glm45 \
--enable-auto-tool-choice \
--served-model-name glm-4.7-fp8
2、SGLang部署
SGLANG_USE_MODELSCOPE=true python3 -m sglang.launch_server \
--model-path zai-org/GLM-4.7-FP8 \
--tp-size 8 \
--tool-call-parser glm47 \
--reasoning-parser glm45 \
--speculative-algorithm EAGLE \
--speculative-num-steps 3 \
--speculative-eagle-topk 1 \
--speculative-num-draft-tokens 4 \
--mem-fraction-static 0.8 \
--served-model-name glm-4.7-fp8 \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000
七、结语
GLM-4.7作为智谱AI推出的旗舰大模型，在编码能力、推理能力和工具协同方面都取得了显著的突破。它不仅在多个基准测试中表现出色，还通过多种思考模式优化了复杂任务的执行稳定性。无论是编程与软件开发、前端设计、复杂任务规划，还是教育与办公自动化，GLM-4.7都能为开发者和用户提供强大的支持。随着技术的不断发展，GLM-4.7有望在更多领域发挥更大的作用。
项目地址
- 项目官网：https://z.ai/blog/glm-4.7
- GitHub仓库：https://github.com/zai-org/GLM-4.5
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
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