GLM-4.7模型测评：性能提升与逻辑问题

本文基于实际项目测试，深入分析了GLM-4.7模型相对于4.6版本的性能变化。作者发现，4.7在命令执行和文字理解方面显著提升，Prompt响应更严格，能更细致地执行用户指令。然而，分析能力存在逻辑问题，如对输入权重过大，导致错误分析（如端口误判），且模型在复查时未能自行纠错。尽管工具调用频率增加，但执行时间延长，可能影响效率。测评为AI开发者提供了关键洞察，揭示了模型改进方向和潜在风险。