GLM-4.7作为最新发布的AI模型,在编程、推理与智能体三个维度实现了显著突破。在编程能力方面,GLM-4.7在LMArena Code Arena盲测中位列开源第一、国产第一,超越GPT-5.2;在SWE-bench-Verified获得国产第一;在LiveCodeBench V6达到84.8的开源SOTA分数,超过Claude Sonnet 4.5。推理能力上,GLM-4.7在AIME 2025数学竞赛中取得开源SOTA,超越Claude Sonnet 4.5和GPT-5.1;在HLE基准测试中获得42%的成绩,较GLM-4.6提升38%。智能体能力方面,GLM-4.7在BrowseComp网页任务评测中获得67分,在τ²-Bench真实世界交互评测中实现开源SOTA,接近Claude Sonnet 4.5。这些数据表明GLM-4.7已成为国产AI模型的标杆,展现了强大的技术实力。
原文链接:V2EX 分享发现





AI周刊:大模型、智能体与产业动态追踪
程序员数学扫盲课
冲浪推荐:AI工具与技术精选导航
Claude Code 全体系指南:AI 编程智能体实战
最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。