它不像在"猜"代码，而是在"理解"项目
这句话不是我说的，是一位参与了 Code Arena 盲测的开发者朋友的原话。但测完 GLM-4.7 后，我太同意了。
先说说最让我震惊的编程能力吧。官方说它在 SWE-bench 上干到了 73.8%，比上一代提升了 5.8 个百分点。但数字是冰冷的，体验才是真实的。
昨晚我扔给它一个真实场景：一个包含 Python、JavaScript、Rust 三种语言的混合项目，需要修复一个跨语言的序列化问题。在 GLM-4.6 时代，这种任务它大概会在第 7、8 步的时候开始"梦游"------要么忘了自己之前怎么分析的，要么就开始瞎改无关文件。
但 GLM-4.7 不一样。它先思考，再行动，而且最牛的是，它会把思考的整个过程保留下来。就像一个真正的资深工程师，在白板上画满了架构图，然后盯着这些图一步步执行，不会中间突然失忆。官方管这叫"保留式思考"，我管这叫"终于像个人了"。
测试数据显示，在超过 15 步的复杂任务中，它的"跑偏率"不到 8%，而同类开源模型平均是 23%。这差距，就是你半夜能睡好觉和只能喝咖啡的区别。
LiveCodeBench V6：84.9 分，干翻了 Claude Sonnet
我知道你们想看benchmark，说实话我也看。GLM-4.7 在 LiveCodeBench V6 上拿了 84.9 分，不仅刷新了开源 SOTA，还超过了 Claude Sonnet 4.5。在 Code Arena 这个全球超 5000 名开发者参与的盲测平台，它位*开源第一、国产第一，综合得分甚至超过了传闻中的 GPT-5.2。
但benchmark就像相亲时的简历，真实相处才见人品。我让它写了一个数据可视化的网页，结果它生成的 UI 直接让我无语了------太好看了。不是那种油腻的渐变和动画，而是简洁、现代、有呼吸感的设计。官方说的"氛围编程"真不是吹牛，它好像真的理解了什么叫"好的设计"。
终端操作：像个老练的 DevOps
Terminal Bench 2.0 上 41% 的成绩（提升了 16.5%）背后是什么？我试了让它在 Docker 环境里部署一个微服务架构。以前的模型经常在 `cd` 命令后迷路，或者权限处理不当直接卡死。GLM-4.7 会自主规划路径跳转、处理权限问题、甚至懂得错误重试。就像一个老练的运维，沉默但可靠。
更爽的是，它现在支持轮级思考控制。简单说，简单任务你可以让它闭嘴直接干，complex 任务你可以让它多想几步。这意味着什么？意味着成本可控，速度可调。不想烧钱的时候，它就是个快枪手；遇到硬骨头，它又能变身沉思者。
推理能力：42.8% 的 HLE，但更重要的是...
Humanity's Last Exam（HLE）上 42.8% 的成绩，比上一代提升了 12.4 个百分点。这个数字背后，是它在数学和复杂推理上的巨大飞跃。我测了几个算法题，它不再只是给出答案，而是能讲清楚思路，甚至能指出题目本身的歧义。
但让我更惊喜的，是它在工具调用上的进步。在 BrowseComp 网页浏览任务中拿下 67.5 分，在 τ²-Bench 交互式工具调用评测中实现 87.4 分的开源 SOTA，超过了 Claude Sonnet 4.5。这意味着什么？意味着它不仅能写代码，还能自己查文档、自己调 API、自己解决问题。
写给还在观望的你
我知道，每次新模型发布，大家都有审美疲劳。"又超越了啊？""又第一了啊？"但 GLM-4.7 给我的感觉不一样。
它已经在 Claude Code、TRAE、Kilo Code、Cline、Roo Code这些主流编程框架里完成了深度适配。你可以直接把它接进你的工作流，不需要等，不需要额外配置。智谱这次是真想明白了：牛逼的技术，得让开发者用得爽才行。
对了，它现在已经在 z.ai 全栈开发模式中上线全新 Skills 模块，支持多模态任务的统一规划与协作执行。简单说，就是画画图、写写文、编编码，它能一起搞定。
最后说点感性的。测试完 GLM-4.7，我关上电脑，已经是深夜了。但奇怪的是，我没有往常熬夜后的疲惫，反而有点兴奋。就像当年第一次用上 Git，第一次看懂递归，第一次写出没有 Bug 的并发程序------那种"原来还可以这样"的兴奋。
AI 编程助手不是来取代我们的，是来让我们重新爱上编程的。GLM-4.7 让我感受到了这一点。
以上测试基于 GLM-4.7 版本，个人体验仅供参考。实际效果可能因项目复杂度而异，但...真的挺牛的。
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参考头条号：人工智能研究所
v号：人工智能研究Suo, 启示AI科技动画详解transformer 在线视频教程
