GLM-4.7 – 智谱AI旗舰大模型 | Agentic Coding与代码生成平台

GLM-4.7 – 智谱AI旗舰大模型 | Agentic Coding与代码生成平台

GLM-4.7是智谱AI于2025年12月23日正式发布并开源的最新一代旗舰级大语言模型，标志着GLM-4系列的重要里程碑版本。与以往更偏重通用对话能力的版本不同，GLM-4.7的定位非常明确：面向Agentic Coding（智能体编码）场景，在编码能力、长程任务规划与工具协同三个核心维度实现了重大突破。该模型一经发布即登顶开源社区Hugging Face全球趋势榜榜首，并拿下全球知名的权威大模型评测榜单Artificial Analysis Intelligence的开源模型领先位置，展现了国产大模型在国际舞台上的强劲竞争力。

技术架构与性能表现

GLM-4.7在技术架构上采用了创新的"生成—执行—测试—反馈"并行训练机制，通过自主研发的Slime训练框架，大幅提升了强化学习的训练效率和规模化能力。2025年12月29日，智谱在AMA活动中宣布开源Slime框架，为开源社区提供了强大的强化学习基础设施。

在性能表现方面，GLM-4.7在多个权威评测中取得了令人瞩目的成绩：在Code Arena编码评测中斩获开源模型第一名、国产模型第一名的佳绩，甚至超越了GPT-5.2；在BrowseComp网页任务评测中获得67.5分，展现了强大的工具调用能力；在Artificial Analysis Intelligence榜单中，GLM-4.7以68分综合成绩荣登开源模型与国产模型双料榜首，和Claude 4.5 Sonnet并列全球第六。特别值得一提的是，GLM-4.7的上下文窗口支持最大65536 tokens，为处理长文档和复杂任务提供了充足的token空间。

在SWE-bench Verified评测中，GLM-4.7达到了73.8%的优异成绩，在HLE复杂推理任务中，工具辅助条件下提升至42.8%，较前代提升超12个百分点，超越了GPT-5.1 High版本。

核心功能与开发集成

GLM-4.7的核心功能围绕Agentic Coding场景展开，提供了三大核心能力：强化编码能力、长程任务规划能力和工具协同能力。在编码能力方面，GLM-4.7支持多语言编码，能够生成高质量的生产级代码，前端代码生成能力媲美国际顶尖模型如Claude 3.5；在长程任务规划方面，模型能够独立完成从需求分析到代码生成的完整流程，具备强大的任务拆解和执行能力；在工具协同方面，GLM-4.7强化了工具调用能力，支持BrowseComp等工具评测标准。

GLM-4.7还引入了"交错思考"机制，在执行动作或调用工具前，会先进行隐性思考，类似OpenAI o1的思维链机制，有效减少了鲁莽操作，提高了任务处理的准确度。模型还提供三种增强思考模式，为不同场景提供灵活的推理策略。

开发集成方面，GLM-4.7提供了完善的SDK支持，包括Python（zai-sdk和zhipuai）、Java（zai-sdk）等多种语言的SDK，支持流式和非流式调用，并提供了Thinking深度思考模式，能够输出推理过程。智谱还推出了Z Code桌面工具，将Claude Code、Codex、Gemini CLI整合进统一可视化界面，一个API key即可切换多款AI编程工具，大幅提升开发体验。

应用场景与生态建设

GLM-4.7的应用场景主要集中在代码开发和技术创作领域。在代码开发场景中，GLM-4.7能够根据自然语言指令独立生成并调试高交互游戏（如《植物大战僵尸》），展现了强大的任务交付能力；在真实软件工程任务中，GLM-4.7擅长Bug修复、代码重构、功能开发等实际工作；在技术创作场景中，GLM-4.7能够生成PPT、技术文档等非代码内容，展现了通用能力的提升。

生态建设方面，GLM-4.7已成功集成到Claude Code、TRAE、Kilo Code、Cline、Roo Code等主流编程框架中，为开发者提供了便捷的使用体验。2025年12月，智谱将基座智能体模型AutoGLM开源并命名为Open-AutoGLM——Open-AutoGLM创下了3天达成10000 Stars的成绩，这是2025年度继DeepSeek-R1之后，第二款展现出如此爆发式增长的大模型开源项目。

智谱AI还提供了完善的开发文档和API接口，支持多种调用方式，降低了开发者的接入门槛。截至2025年底，全球已有15万开发者广泛使用其Coding Plan服务，业务规模实现了25倍的惊人增长。

商业模式与成熟度

GLM-4.7采用开源+商业化的双轮驱动模式。在开源方面，智谱AI将GLM-4.7模型权重完全开源，开发者可以免费使用和部署；在商业化方面，智谱AI提供了MaaS平台服务，企业用户可以通过API接口调用GLM-4.7的能力，享受更稳定的服务和更高的并发性能。智谱的GLM CodingPlan、AutoGLM等新产品性能优异，2026年高性价比代码工具对智谱的云端收入或产生更大影响。

从营收数据来看，智谱的MaaS平台ARR年化收入从2000万飞跃至5亿，业务规模实现了25倍的惊人增长，展现了强劲的商业化能力。

市场成熟度方面，智谱AI已于2026年1月8日在港交所主板挂牌上市，成为"全球大模型第一股"，发行价为每股116.20港元，开盘价120港元，收市报125.7港元，较发行价上涨8.06%，市值约552亿港元，成交额39.7亿港元，位列港股科技板块第三。募集资金净额的70%将用于通用AI大模型研发，这为GLM-4.7的持续迭代和优化提供了充足的资金保障。

智谱AI的成功上市不仅标志着企业自身发展的重要里程碑，也为国产大模型的商业化落地提供了可借鉴的路径。

最新动态与未来规划

GLM-5 即将发布

2026年1月8日，智谱在港交所上市当天，清华大学计算机系教授、智谱创立发起人兼首席科学家唐杰向全员发布内部信，宣布很快将推出新一代基座模型GLM-5。公司知情人士透露，新模型已进入内部测试，具体参数与场景，以及其他商业计划将在通过安全评估后对外公布。

2026年三大技术方向

唐杰在内部信中介绍了2026年智谱聚焦的三个技术方向，它们均围绕基础模型能力提升展开：

1. 新模型架构：探索替代Transformer的芯片-算法协同设计，降低超长上下文计算开销
2. 通用强化学习：突破当前RLVR依赖可验证环境的局限，支持数小时至数天跨度的长时程任务
3. 持续学习与自主进化：布局在线学习（Online Learning）或持续学习（Continual Learning），解决模型部署后知识静态、逐渐过时的问题

X-Lab 成立

为承载上述研究，智谱内部新设X-Lab前沿创新部门，采用"开放组队"机制，面向全球青年研究者招募项目，孵化范围涵盖软件、硬件及交叉认知范式。唐杰强调，该部门每个人的使命就是做完全颠覆式的创新，最终回归AGI主线。

全面回归基础模型研究

智谱AI宣布从2026年起"全面回归基础模型研究"，专注于基础模型能力的深度突破。唐杰表示，“真正决定下一阶段格局的，还是更底层的两件事——模型架构与学习范式”，同时应用侧可能会出现一个清晰的方向：“AI替代不同工种/任务的爆发年”。

GLM-Image 开源（2026年1月14日）

2026年1月14日，智谱联合华为开源新一代图像生成模型GLM-Image，这是首个在国产芯片上完成全程训练的SOTA多模态模型。GLM-Image基于昇腾Atlas 800T A2设备和昇思MindSpore AI框架完成从数据到训练的全流程，验证了在国产全栈算力底座上训练前沿模型的可行性。

GLM-Image采用自主创新的"自回归扩散解码器"混合架构，将9B大小的自回归模型与7B大小的DiT扩散解码器融合在一起，实现了图像生成与语言模型的联合。前者负责语义理解和全局构图，后者配合Glyph Encoder文本编码器，负责还原图像的高频细节和文字笔画，有效解决了模型"提笔忘字"的现象。

在文字渲染的权威榜单上，GLM-Image达到开源SOTA水平。在CVTG-2K（复杂视觉文字生成）榜单中，GLM-Image的Word Accuracy达到0.9116，位列开源模型第一；在LongText-Bench（长文本渲染）榜单中，英文任务中取得0.952，中文任务中达到0.979，双语成绩均位列开源模型第一。

GLM-Image通过改进Tokenizer策略，原生支持从1024×1024到2048×2048尺寸的任意比例图像生成任务，无需重新训练。API调用模式下，使用GLM-Image生成一张图片仅需0.1元。

Slime 框架开源

智谱自主研发的强化学习框架Slime已正式开源，为大模型强化学习提供了强大的基础设施。该框架在GLM-4.7的训练中发挥了关键作用，大幅提升了强化学习的训练效率和规模化能力。Slime的开源为开源社区提供了宝贵的工具，降低了大模型强化学习的技术门槛。

竞品对比与选型建议

GLM-4.7的主要竞品包括GPT-4、Claude 3.5、DeepSeek等国际顶尖大模型。在编码能力方面，GLM-4.7在Code Arena评测中超越众多开源模型，接近甚至达到部分闭源模型的水准；在中文理解和文化适配方面，GLM-4.7作为国产模型具有天然优势；在成本效益方面，GLM-4.7开源免费，商业化价格也相对亲民。

然而，GLM-4.7也存在一些局限性：在多模态能力方面相对较弱，在极长上下文处理上仍有提升空间。选型建议方面，如果项目主要面向中文用户、注重编码能力、希望控制成本，GLM-4.7是理想选择；如果需要更强的多模态能力或更长的上下文窗口，可以考虑GPT-4或Claude 3.5等国际模型；对于需要自主部署和数据隐私保护的企业用户，GLM-4.7的开源特性提供了更大的灵活性。