大家好，我是PaperAgent，不是Agent！
当国内大模型圈正为智谱启动A股上市的消息兴奋时，GLM系列再次以其标志性的“卷王”姿态横扫市场。本月继GLM-4.6V、GLM-ASR、GLM‑TTS以及AutoGLM 之后，更是把刚发布的旗舰GLM-4.7 也直接开源了！
这次，一个核心变化 是：GLM-4.7 不再是单纯的代码大模型 ，而是一个任务交付引擎 。以任务交付核心，驱动开发流程形成从需求到成品的端到端闭环，一次性交付完整、可运行的解决方案。
实测上百项任务表明，GLM-4.7在Claude Code中的任务完成率 显著提升，其定位已超越代码生成 。
模型好不好用，光看榜单还不够，得上手，咱们直接实测一下GLM-4.7 真实任务完成效果~
月初，NeurIPS 2025会议结束，热点是啥，有哪些关键信息？是不是很想知道，这也是大家日常高频场景。
paper的摘要、作者、类型都有
在Claude Code中简单配置后就可以开工了
set ANTHROPIC\_BASE\_URL=https://open.bigmodel.cn/api/anthropic
set ANTHROPIC\_AUTH\_TOKEN=API-KEY
set ANTHROPIC\_MODEL=glm-4.7-coding-preview
有近6000篇文章的csv 文件，我本以为它会要这要那，或者直接摆烂。但GLM-4.7 的反应堪称“顶级外援 ”：
- 自动拆解任务 ：它没有盲目开始，而是先请求获取前50行数据作为“样章”，以理解数据结构。
视觉效果也做了更精细化的拆解
- 稳健分析 ：拿到数据后，直接写了一个完整的 analyze_neurips.py 脚本。不仅做了基础 论文类型分布 统计，还进行了 关键词 ，逻辑清晰，注释到位。
- 生成视觉炸弹 ：重头戏来了。它根据分析结果，生成了一个单独的html文件。打开的一瞬间，我就知道 GLM-4.7 它赢了： 深蓝至紫的科技渐变背景上，动态粒子在标题文字间流动 ；关键数据（如“文章类型分布”）以3D悬浮柱状图的形式呈现，鼠标划过会有磁吸般的动态效果；
光有静态海报还不够。我决定继续压榨GLM-4.7 ，毕竟在Code Arena评测中，GLM-4.7拿下了两个双冠，开源第一、国产第一 ，超越GPT-5.2。
能不能基于这个论文库，设计一个交互式论文探索与分析网页 ？要能搜索、能筛选、能点击查看详情的那种。
GLM-4.7 再次展现了其“全栈开发 ”的潜力。它没有东拼西凑，而是给出了一个完整的技术方案：
从前端组件代码到后端数据处理，前后端逻辑一气呵成，直接为开发者搭好了项目骨架。
语义地形图、热门话题词云、全局搜索
搜索页，左侧过滤器（类型、代码、作者），右侧卡片网格结果，PDF跳转下载
详情页，左侧：论文元数据，右侧：AI 聊天助手
整体效果演示
最后一个任务，直击广大开发者的痛点：重构遗留代码 。很多做RAG的小伙伴都用过raptor（树层级检索）框架：我只想保留其核心的tree的构建逻辑，其余部分请你用更现代、更清晰的方式对其进行重构。
https://github.com/parthsarthi03/raptor/tree/master/raptor
面对这块难啃的骨头，GLM-4.7 开启了“深度思考 ”模式。它首先精准地识别出原代码中树结构构建、节点编码和检索 这三个核心模块，然后果断地将臃肿的混合类拆分为职责单一的独立类。它引入了更清晰的配置文件管理，用dataclass优化数据结构，并重写了混乱的递归逻辑，使其更易读、易维护。
Data Models
最后，它还贴心地补上了关键单元测试的示例。
Example
整个过程，它就像一个经验丰富的系统架构师，不仅完成了重构，还提交了一份清晰的“重构说明文档”。
RAPTOR核心逻辑
这已经远超简单的代码补全 ，上升到理解设计意图并进行优化 的层面。
GLM4.7，这可能是你今年最值得尝试的编程外脑
经过这一轮高强度、全场景的实测，GLM-4.7给我的体感极度丝滑 。它不再是那个只会接单段指令的“助手”，而是一个能理解复杂意图、主动拆解任务、统筹技术方案、并交付高质量代码的“协作者” 。
无论是数据科学、全栈开发、还是代码重构 ，它都能提供真正专业级的助力，将开发者从重复劳动和琐碎细节中解放出来，专注于真正的创意和架构设计。
而对于需要高频、深度使用的小伙伴， “GLM Coding Plan” 是不错的性价比之选，已经全面升级支持GLM-4.7 。
Hugging Face：huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
Blog：https://z.ai/blog/glm-4.7
在线体验GLM-4.7全栈开发：https://z.ai/