GLM-4.7
智谱 AI 的 GLM-4.7 是一款旗舰级 358B MoE 模型，具备 200K context window、73.8% 的精英级 SWE-bench 性能以及原生的 Agent 深度推理功能...
zhipuGLM2025年12月22日关于 GLM-4.7
了解 GLM-4.7 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。
模型概述
GLM-4.7 是由 智谱 AI 开发的旗舰级 LLM。它采用了 Mixture-of-Experts (MoE) 架构，总参数量达 3580 亿。该模型通过其独特的 Preserved Thinking 和 Interleaved Thinking 能力，专门用于处理复杂的 agentic 任务和长上下文推理。这些特性使模型能够在多轮会话中保持稳定的逻辑和中间推理状态，从而解决了自主工作流中常见的 context 衰减问题。
性能与架构
该模型提供了广阔的 200,000 token context window，结合 131,072 token 的海量输出容量。这使得它非常适合在单次任务中生成完整的应用程序或分析详尽的文档。作为一款以 MIT 许可发布的 open-weight 模型，它以极低的成本提供了高性能的编程和推理能力。
集成与应用
它完全兼容 OpenAI API 格式，简化了集成到现有软件生态系统的过程。开发者将其用于高要求的软件工程任务，其在 SWE-bench Verified 上达到了 73.8% 的分数。它能够在英语和中文之间处理和分析海量技术文档，并具备母语级的语言细微差别处理能力，是国际开发团队的理想选择。
GLM-4.7 的使用案例
发现使用 GLM-4.7 获得出色效果的不同方式。
自主软件工程
利用 73.8% 的 SWE-bench 能力，在复杂代码库中自主进行调试、重构和实现新功能。
大容量文档合成
利用 131k 输出限制，从海量数据集中生成综合技术手册或完整的书籍章节。
长视野 Agentic 工作流
部署使用 Preserved Thinking 的 Agent，在数百个连续任务中保持逻辑一致性，而不会丢失 context。
双语商业智能
在英语和中文之间处理和分析海量技术文档，具备母语级的语言细微差别处理能力。
自动化 UI/UX 代码生成
一次性生成包含高级动画和生产级样式的完整 React 或 Next.js 前端架构。
竞赛级数学求解
使用专用的重推理 thinking mode 解决复杂的奥赛级数学问题和符号逻辑难题。
优势
局限性
API快速入门
zai/glm-4.7
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_ZAI_API_KEY',
baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4/',
});
async function main() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'glm-4.7',
messages: [{ role: 'user', content: 'Design a scalable React architecture.' }],
thinking: { type: 'enabled' }
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。
人们对 GLM-4.7 的评价
看看社区对 GLM-4.7 的看法
“GLM-4.7 凭借其 128k 的 context 可靠地处理大型代码库。它在子任务处理方面非常有用，节省了主要的 API 成本。”
“智谱 AI 的 GLM-4.7 在编程方面与 GPT-5.1 High 等私有 frontier models 相当。Preserved Thinking 功能对于 autonomous agents 来说是一个巨大的胜利。”
“GLM-4.7 继续成为 Intelligence Index v4.0 中最智能的 open weights 模型，领先于 DeepSeek V3.2。”
“中国模型在编程效用方面的差距正在迅速缩小。对于 open weight 发布而言，73% 的 SWE-bench 分数不可小觑。”
“推理速度对于这种尺寸的模型来说相当不错。它处理复杂逻辑的能力比以前的版本好得多。”
“GLM-4.7 在 AI Index 中排名第 6，超越了 Kimi K2。看看为什么这个 2 美元的模型正在编程工作流中取代 GPT-5.2。”
关于 GLM-4.7 的视频
观看关于 GLM-4.7 的教程、评测和讨论
“这里的 context 长度为 200k，最大输出 token 为 128k，实际上非常强悍。”
“太棒了，这确实令人印象深刻。其他模型中很少有具备这种复杂程度的特殊功能。”
“对于这个尺寸的模型来说，推理速度其实相当不错。”
“它处理复杂逻辑的能力比之前的迭代版本好得多。”
“这个模型在逻辑一致性方面有了显著提升。”
“GLM 模型通过将所有 mock 数据放在一个文件中，实际上实现了一种更好的架构。”
“这是一个巨大的飞跃。我的测试结果证明了这些 benchmark 的准确性。”
“它理解了整个项目的 context，而无需我进行提醒。”
“编程能力可以说与目前最好的模型不相上下。”
“你正以极低的成本获得高端的推理能力。”
“它在 SWE-bench Verified 上得分 73.8%，这对于 open-source 模型来说简直不可思议。”
“你可以亲眼看到它的功能运作。相比之下，Gemini 3 Pro 的生成结果完全无法工作。”
“对于这种级别的智能来说，生成速度非常了不起。”
“它显然是为需要可靠代码输出的开发者设计的。”
“智谱 AI 在这里的 MoE 架构调优方面确实做得非常出色。”
GLM-4.7专业提示
专家提示助您充分利用GLM-4.7。
启用 Thinking Mode 以增强逻辑
在编程或数学任务中将 thinking 参数设置为 enabled，以利用模型的内部推理轨迹并提高准确性。
使用兼容 OpenAI 的 SDK
通过使用 OpenAI SDK 并将 base URL 更改为 Z.ai 端点，将 GLM-4.7 集成到现有工作流中。
最大化 131K 输出能力
在生成长篇内容时，先提供详细的大纲，以帮助模型在巨大的 token 限制内保持结构的连贯性。
优化 Agent 的系统 prompt
在系统消息中定义 Preserved Thinking 的需求，以确保模型在多轮会话中复用推理状态。
用户评价
用户怎么说
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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CEO, qannas.pro
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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Marketing Director, GrowthMetrics
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关于GLM-4.7的常见问题
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