在人工智能领域，国产开源大模型GLM-4.7的发布引发了广泛关注。这款由智谱推出的模型，凭借其卓越的技术表现，在全球开源模型中脱颖而出，成为开发者们热议的焦点。从技术指标到实际应用，GLM-4.7都展现出了强大的竞争力，被视为国产模型在智能体工具方向上的重要突破。
在专业编码盲测榜单Code Arena上，GLM-4.7在Web开发方向排名第六，成为全球排名最高的开源模型，超越了GPT-5.2与Claude Sonnet 4.5，稳居国产模型榜首。这一成绩的取得，得益于GLM-4.7在代码、工具调用和推理能力三个方面的显著升级。在代码能力测试中，它在SWE-bench‑Verified和LiveCodeBench‑V6两项基准上分别取得了73.8%和84.9%的高分，整体水平与Claude Sonnet 4.5相当，处于开源模型的第一梯队。在复杂推理任务中，GLM-4.7在HLE（“人类最后的考试”）测试中，工具辅助条件下成绩达到42.8%，较GLM‑4.6提升超过12个百分点，甚至超过了GPT‑5.1 High。工具调用能力方面，GLM‑4.7在τ²‑Bench中拿到87.4%的成绩，BrowseComp在开启上下文管理后提升至67.5%，在多轮网页任务和交互式工具调用场景中表现稳定，进一步巩固了其“智能体向”模型的定位。
GLM‑4.7的内部思考机制也进行了重要调整。在“交错思考”的基础上，引入了保留式思考与轮级思考控制。模型会在每次生成和工具调用前进行推理，并在多轮任务中自动保留已有的思考结果，避免反复从零开始推导。开发者还可以按轮次决定是否启用推理过程，在简单请求中降低时延，在复杂任务中提高稳定性。这种设计增强了长任务执行中的一致性和可控性，为模型在代码智能体、终端任务和工具协同类基准上的整体跃升提供了支撑。模型还针对前端美学、长文本稳定性、网页生成结构等细节进行了优化。
为了验证GLM‑4.7在实际开发任务中的表现，智谱进行了100个真实编程任务的对比测试，覆盖前端开发、后端逻辑和指令遵循三个核心方向。结果显示，在前端任务中，GLM‑4.7相较4.6版本胜率提升至64.6%，在指令遵循场景中达到58.3%，在后端方向胜率稳定在46.7%。除了单点生成能力，GLM‑4.7还强化了多技能联动能力。在Z.ai平台上线的全栈技能环境中，GLM-4.7接入了全新的Skills模块，支持调用ASR语音识别、TTS语音合成、GLM‑4.6V视觉模型等多个模块进行统一调度，实现了工具之间的“调度逻辑”打通。
在实际测试中，GLM‑4.7的表现同样令人印象深刻。在3D控制任务中，GLM‑4.7输出了一段可直接运行的HTML代码，构建了一个由5000多个粒子构成的立体圣诞树场景，并集成了手势识别与UI反馈逻辑。用户可以通过手势控制圣诞树的炸开与收拢，形成照片墙的旋转动画，整个过程流畅自然。在UI生成任务中，GLM‑4.7成功复刻了iOS主界面，图标可点击，功能页可交互，计算器还能进行基础运算，整体体验流畅，图标风格和颜色搭配也具备基本审美。在前端代码实现任务中，GLM‑4.7生成了一个完整的双人格斗游戏界面，高度还原Switch主机的Joy-Con手柄配色和布局，角色逻辑和按键响应完整，具备真实游戏的框架感。
GLM‑4.7的发布，不仅提升了国产开源模型在全球的竞争力，也为开发者提供了更强大的工具。其开源代码在全球社区中已被下载超6000万次，付费API使用量长期居于OpenRouter全球前十，逐步进入开发者的实际工具列表。在智谱即将登陆港交所的背景下，GLM‑4.7的上线标志着国产大模型企业正从科研模型、开源生态向“真实使用”与“市场验证”过渡，开源国产模型正从“对标国际”迈向“领跑、实用”，GLM‑4.7无疑是这一进程中的重要代表。
