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GLM-4.7实测:性能与用量分析

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用户在Linux.do社区分享GLM-4.7的深度使用体验,通过多项式因式分解和立体几何等实际测试,验证了模型的多模态能力,均成功解答。然而,用户指出性能降智问题,如重复写入时识别错误、自定义指令执行异常,以及实际用量不足导致被欺骗感。作者对比Claude等模型,建议探索替代渠道如GLM中转站,避免继续使用bigmodel。尽管初期表现丝滑,但用户担忧降智阈值可能收紧,并呼吁社区推荐优化方案。这篇帖子提供了宝贵的AI模型实际性能反馈,对关注AI前沿技术的读者有重要参考价值。

原文链接:Linux.do

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