就在今天（12月24日）凌晨，智谱 GLM-4.7 背后的核心研发团队在海外 Reddit 社区举办了一场高强度的 AMA（Ask Me Anything）。
作为一直在追踪 GLM 系列的开发者，我第一时间研读了这场跨洋对话。如果说之前的发布是“秀肌肉”，这场 AMA 则彻底揭开了 GLM-4.7 变强的“底层心法”。
几个核心内幕让我印象深刻，也完美解释了我后续实测中的震撼体验：
算力与决心的“暴力美学”： 研发团队透露，打造一支顶级的后训练（Post-training）团队，至少需要十余名顶尖研究员配合 2000块 H100/H800 GPU 的算力储备。而且，实验环节的算力消耗往往是最终训练的数十倍。这种量级的投入，是 GLM-4.7 能缩小与中美顶尖模型差距的硬门槛。
不仅写代码，更懂“审美”： 很多人惊讶于 GLM-4.7 写出的前端页面不再是千篇一律的“蓝紫渐变”风。秘密在于，团队引入了 VLM（视觉语言模型）进入数据管道，让模型学会了分辨什么是“美”，从而提升了前端开发的“品味”。
“思考”的进化： 为什么它能处理长程任务？团队揭秘了“交错式思考（Interleaved Thinking）”与“保留式思考（Retained Thinking）”机制。模型不再是盲目行动，而是在每一步工具调用前先思考，并且在多轮对话中“记住”之前的思考链路。
直指 AGI： 面对关于 2026 年的目标，团队的回答简单而有力——“全力备战通往 AGI 的征程”。
带着这些来自研发一线的“内幕”视角，再来看我最近对 GLM-4.7 的实战评测，你会发现，这一切的强大都有迹可循。
前一段，项目忙得脚不沾地，开发人手根本调配不过来，眼看就要延期。无奈之下，我们一个从未学过写过代码的产品经理小伙伴，硬着头皮拿起 AI 使用 “Vibe Coding” 成为了研发组的一员。
说实话，这个安排我是心惊胆战，生怕 AI 写的代码逻辑稀碎，导致项目延期甚至无法正常交付。
但是，结果却彻底颠覆了我的认知：他凭一己之力，在一周内把前端、后端、产品逻辑全部搞定！
而且在进行项目review时，专业的研发都看傻眼了，这种复杂度，原本配一个前端一个后端磨一周都未必能完工。更绝的是，AI 做的很多交互细节，比专业开发还要细。
这属实是我没有想到的，因为我还停留在那个，AI写脚本可以，但是写大项目不行的认知里。而现在，我想大家都要更新自己的认知了。
今天，看到GLM-4.7模型的各方评价还有官方发布，能看得出来底气十足。不过，无论是千卡H100的暴力美学，还是最新的“保留式思考”，终究要落到代码上。
我们迫不及待把GLM-4.5接入了项目，实测完几个案例后，那份“一人顶一个团队”的震撼，如今在 GLM-4.7 身上也得以展现， 现在的GLM-4.7，绝对可以称得上是 Claude 4.5 的最强替身。
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GLM-4.7 全面进化
先看看数据上的的全维度进化:
Coding 能力领先： 在全球百万用户参与盲测的 Code Arena 中，GLM-4.7 拿下了开源第一、国产第一，评分甚至超过了 GPT-5.2-medium。
“先思考，再行动”： 它引入了交错式思考与轮级思考，不再是盲目堆砌代码，而是像资深架构师一样先进行长链条推理。在多轮对话中，它能自动保留思考块，这意味着长程任务的逻辑连贯性极强。
工具调用 SOTA ：在交互式工具调用评测中，GLM-4.7 以 87.4 分超越了 Claude Sonnet 4.5。
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案例实测
Case1：5分钟撸出一个“体感游戏”
过去 AI 写游戏只是写个逻辑，现在的GLM-4.7 直接把“软硬结合”玩明白了。
提示词：一个飞机大战的小游戏。要求能够调用摄像头，基于摄像头的内容，通过识别手指指令操控飞机的移动。本地静态服务运行，HTML+JS实现。
结果： 5 分钟，一套基于 HTML+JS 的完整代码直接跑通。从摄像头权限调用到实时手势识别映射，逻辑行云流水，重点是，这是GLM-4.7一把就生成的效果。
Case2：字符世界“练习生”
提示词：我想把视频转成ASCII字符，让ASCII字符动起来。给我做一个视频转ASCII字符的工具。
一句话指令，GLM-4.7 就写出了一个视频转字符串的工具。 仔细放大实测画面，右下角都是一个个精确映射的字符。
Case 3：实际一线复杂任务测试
这是最能体现 GLM-4.7 “思考深度”的案例。面对一个包含前后端联调、断点续传、OSS 接入、哈希校验、上传进度条的复杂实际项目需求:
提示词： 这是一个视频剪辑相关项目的前后端项，请你先了解下这个项目。然后帮我解决这几个项目问题：
1、现在前端上传大文件会超时，因为上传时间比较长，导致网关超时。现在把上传，修改为前端分片，后端接收并传给oss进行上传。
2、给前端加上合适的上 传加载动画，按照真实进度。
3、现在上传时，相同的文件会多次上传，我期望上传重复文件(用哈希值判断)时，直接返回文件信 息，不再重新上传。
4、你直接修改前端、后端、对接口，然后直接启动程序
这条指令，让 GLM-4.7 连续运行了半小时，一口气跑了 两百万 Tokens。
可以看下这套逻辑，如果换做专业开发，去理顺这套前后端逻辑、写完代码再调试通过，少说也要两天。
而 GLM-4.7 交出的答卷堪称完美：
精准的接口设计： 一共写了 4 个接口（哈希判断、分片初始化、分片上传、合并上传），逻辑严丝合缝。
真实的交互体验： 百分比进度条不是“假动作”，而是真正的后端实时同步。
极高的逻辑闭环： 它不仅写完了代码，还主动考虑到了异常处理。比如网络波动时的分片重试机制、以及 OSS 存储策略的优化。
对指令的理解、对后端逻辑的设计以及前端接口调用时机等，都遵循的非常准确。
这种主动查漏补缺的能力，说实话，已经把很多中级开发工程师比下去了
GLM4.7融入claude code的深度协同能力、在复杂任务的执行上，确实有了很明显的提升，之前能一次性准确完成这些指令的，也就是claude4.5了，现在的GLM-4。7可以算是claude的最佳国产平替。
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这是一个想法即代码的时代
从产品经理单挑全栈项目，到 GLM-4.7 刷新各项 SOTA，我们正处在一个“想法即代码”的平权时代。
GLM-4.7不仅仅是一个对话框，更是一个能帮你解决“脏活累活”、甚至能主动思考产品质量的 AI 架构师。
最后，GLM Coding Plan 已全面支持GLM-4.7，为我们提供了性能、速度与价格的最优组合。
并且作为本次升级的首个体验权益，所有购买套餐的用户将获得 「体验卡」礼包，可邀请 3–7 位新用户免费体验 7 天套餐权益。
如果你厌倦了来回调试 AI 的“垃圾代码”，或者正在寻找 Claude 的最强平替，那么 GLM-4.7 绝对是你目前最值得尝试的生产力杀手锏。
建议你试一下GLM-4.7，他能给你新的体验。
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支持国产，也鼓励大家多多尝试AI编程！
我是梦飞，我们下次见。
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