“大模型第一股”打響上市前哨戰(zhàn)！智譜GLM-4.7 刷新開源編程SOTA，修復代碼、終端操作表現(xiàn)超Claude 4.5

作者 ｜ 木子、高允毅

正在沖刺大模型第一股的智譜，今天又拿出了誠意滿滿的新一代大模型GLM-4.7，還給開源了。

GLM-4.7主打編程與代理式任務（coding + agentic tasks）的提升，同時在推理能力等方面也有所增強。

眾所周知，今年的大模型，已經從卷“會答題”發(fā)展成了卷“能干活”。對應的變化，也體現(xiàn)在評測體系上，這些測試覆蓋了真實代碼修改、終端操作、多工具調用以及長鏈路任務執(zhí)行等場景。

智譜也是把 GLM-4.7 一口氣送進了 17 項基準測試，和 GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3.0 Pro、DeepSeek-V3.2、Kimi K2 Thinking 等同臺競技。

然后在一眾強勁對手中，GLM-4.7 還在兩項 BenchMark 中刷新了公開 SOTA：在AIME 2025（測試高級數(shù)學推理能力）中正確率已達 95.7%；在BrowseComp-ZH中分數(shù)達 66.6%。

另外，它在SWE-bench-Verified得分 73.8%，在LiveCodeBench V6得分 84.9%，超過 Claude Sonnet 4.5，刷新了兩項開源 SOTA。

UI 質量飛躍，來看看具體 Case

僅憑 BenchMark 的高分或許還不夠有說服力，智譜官方也放出了一系列 Case，來直觀展示 GLM-4.7 的實用效果如何。

首先，是前端開發(fā)。

要生成一個普通 HTML 網(wǎng)頁，在 GLM-4.7 中基本能一句話搞定，大大減少后期微調時間。

而且比起上一代生成的布局結構更清晰，配色不容易沖突，組件風格也更統(tǒng)一；而且還能覆蓋多種風格，從簡約、復古到時尚等應有

除了普通 HTML，做一個基于 Web 的交互式體驗頁面（Interactive Web Experience）也是不在話下。

比如用同一段 Prompt：

給前一代 GLM-4.6，生成效果是這樣的：

而給 GLM-4.7 生成的 UI 質量就提升了一大截，比如其動態(tài)效果和 3D 交互感都明顯增強了。

GLM-4.7 體現(xiàn)出的高級審美能力，還在“藝術作品”的 3D 展示中帶來質的飛躍。

它在空間層次、透視關系上處理得很清楚，同時在配色、材質對比、景深和構圖上也下了功夫；該亮的地方亮，該收的地方收。

比如要生成一個花園空間，中間是一座裝飾華麗的寶塔，周圍被盛開的櫻花樹包圍，GLM-4.7 的作品既有體積像素的 3D 感，又美觀和諧。

另外，在幻燈片制作上，GLM-4.7 也明顯“好看了”。

PPT16:9 的適配率從 52% 提升至 91%，生成的頁面布局更準確、元素比例更舒服，整體觀感更接近一份可以直接拿去用的成品。

這樣的審美同樣體現(xiàn)在海報設計上，排版與配色更加靈活，具備設計感。

同樣設計以“巴黎”為主題的海報，GLM-4.7 明顯從配色和排版上更勝一籌，懂得突出主題，注意文字比例和位置，圖片的鑲嵌和配色，而不是死板的羅列排布。

不少網(wǎng)友也對使用效果給出好評，稱體驗的效果很不錯。

也有網(wǎng)友提出，還想看看 GLM-4.7 與最牛編碼模型 Opus4.5 之間的比拼。

GLM-4.7 的三種“思考模式”

那么，GLM-4.7 為什么能有這樣的進步？

在推理機制上，GLM-4.7 圍繞“如何在復雜任務中更穩(wěn)定地思考與行動”這一核心問題，對模型的思維流程進行了系統(tǒng)性重構。

形成了由“交織式思考（Interleaved Thinking）+ 保留式思考（Preserved Thinking）+ 輪級思考（Turn-level Thinking）”組成的一整套推理機制。

具體而言，交錯式思考，指的是 GLM-4.7 在每次響應和工具調用之前都會進行思考。

這其實是自 GLM-4.5 起就引入的基礎能力，GLM-4.7 對其進行了強化，使模型在每一次生成回復或調用工具之前，都會先進行內部推理，再決定下一步行動，從而提升指令遵循的準確性和生成質量。

保留式思考，指的是在編碼代理場景中，GLM-4.7 能夠自動保留多輪對話中的所有思維模塊，重用現(xiàn)有推理過程，而不是從頭開始重新推導。

這主要用于多回合、長鏈路任務中，減少了信息丟失和不一致的情況。

最后，輪級思考就是 GLM-4.7 支持對會話內的推理進行逐回合控制，允許在同一會話內按回合決定是否啟用推理。

對于簡單、低復雜度的請求可以關閉思考以降低延遲和計算成本，而在需要精確決策和穩(wěn)定執(zhí)行的任務中再開啟完整推理流程。

通過這套“推理組合拳”，GLM-4.7 在復雜任務中的行為表現(xiàn)更加穩(wěn)定連貫，也更容易控制；這為其在代理式編程和長周期任務執(zhí)行中提供了關鍵的技術基礎。

智譜沖刺“大模型第一股”

在沖刺“大模型第一股”的前夕，智譜用一次技術密度極高的模型更新，主動把自己推到聚光燈下。

這里再來簡單回顧一下智譜的上市細節(jié)。

12 月 19 日，港交所官網(wǎng)披露，北京大模型公司智譜已通過聆訊，IPO 招股書同步公開。這意味著，智譜正式邁入上市沖刺的最后階段。

按招股書口徑，公司最新估值為243.77 億元，中國大模型公司第一次以如此完整的姿態(tài)，走到公開市場面前。

從經營數(shù)據(jù)看，智譜仍處在典型的高速放量階段。

2022—2024 年，公司收入從 0.6 億元增長至 3.1 億元；而真正的拐點出現(xiàn)在 2025 年上半年：2024H1 收入僅 0.4 億元，2025H1 已躍升至 1.9 億元，同比增幅超過 300%。

其中，近85% 的收入來自本地化部署，客戶覆蓋互聯(lián)網(wǎng)、公共服務、電信和傳統(tǒng)企業(yè)；MaaS 平臺則通過持續(xù)降價放大調用規(guī)模，2025H1 云端機構客戶增至 3061 家，并對本地化部署形成明顯引流。

但另一條曲線同樣陡峭。招股書顯示，智譜的虧損擴張速度遠快于收入增長。

2022—2024 年及 2025H1，經調整凈虧損分別為 0.97 億元、6.21 億元、24.66 億元和 17.52 億元，幾乎全部指向研發(fā)投入。

同一時期，研發(fā)費用從 0.8 億元升至 22.0 億元，算力相關支出占比超過 70%。毛利率仍維持在 50% 以上，但在 MaaS 價格戰(zhàn)中持續(xù)承壓。

把時間軸往前拉，這其實是一家成立不到 6 年的公司。智譜成立于 2019 年、脫胎于清華大學知識工程實驗室（KEG），是國內最早一批獨立大模型公司之一。

從GLM 架構起步，它就選擇了一條清晰卻昂貴的路徑：持續(xù)把資源押注在模型能力本身。截至 2025 年，其模型已支持約 8000 萬臺設備、服務超過 1.2 萬家機構客戶。

開源鏈接：

GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-4.5

Hugging Face：huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

魔搭社區(qū)：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.7

https://z.ai/blog/glm-4.7

https://x.com/Zai_org/status/2003156119087382683

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