# Z.ai 发布专为现实世界开发环境设计的 GLM-4.7，巩固自身地位 "中国的OpenAI"

- Link: https://www.thailand-business-news.com/zh/thailand-prnews/z-ai-%e5%8f%91%e5%b8%83%e4%b8%93%e4%b8%ba%e7%8e%b0%e5%ae%9e%e4%b8%96%e7%95%8c%e5%bc%80%e5%8f%91%e7%8e%af%e5%a2%83%e8%ae%be%e8%ae%a1%e7%9a%84-glm-4-7%ef%bc%8c%e5%b7%a9%e5%9b%ba%e8%87%aa%e8%ba%ab
- Published: 2025-12-28T15:02:31+07:00
- Author: 新闻编辑 泰国商业新闻

**Z.ai发布GLM-4.7，增强多步骤任务处理能力，成为开发人员可靠工具，表现优越，推动公司
快速增长。**

北京, 2025 年 12 月 27 日 /美通社/ — 12月22日，Z.ai发布了GLM-4.7，这是其GLM大语言
模型家族的最新版本。 GLM-4.7 旨在处理生产中的多步骤任务，其目标开发环境涉及较长的
任务周期、频繁的工具使用以及对稳定性和一致性的更高要求。

 [ ](https://mma.prnasia.com/media2/2852026/GLM_4_7.html) 
GLM-4.7 在 WebDev 中排名
第 6，并且是排名第 1 的开放模型。

**基于 GLM-4.6 构建，重点关注复杂开发**

GLM-4.7 比 GLM-4.6 向前迈进了一步，为开发人员提供了改进的功能。它具有对编码工作流程、
复杂推理和代理式执行的强大支持，即使在长期、多步骤的任务中也能赋予模型更大的一致性，
并且在与外部工具交互时提供更稳定的行为。对于开发人员来说，这意味着 GLM-4.7 是日常
生产的可靠工具。

这些改进超出了技术性能的范围。 GLM-4.7 还为对话、写作和角色扮演场景生成自然且引人入胜
的输出，从而将 GLM 发展为连贯的开源系统。

**专为真正的开发工作流程而设计**

对模型质量的期望已成为开发人员关注的焦点。除了遵循提示或计划之外，模型还需要调用
正确的工具并在长期、多步骤的任务中保持一致。随着任务周期的延长，即使是很小的错误
也会产生深远的影响，从而增加调试成本并延长交付时间。 GLM-4.7 的训练和评估考虑到了
这些现实世界的限制。

在多语言编程和基于终端的代理环境中，该模型在扩展的工作流程中表现出更高的稳定性。
已经支持了 "先思考后行动" 广泛使用的编码框架中的执行模式，例如 克劳德·科德，克莱
恩， 袋鼠代码、TRAE 和 Kilo Code，与开发人员在实践中处理复杂任务的方式更加一致。

Z.ai 在 100 个真实编程任务上评估了 GLM-4.7 克劳德·科德基于的开发环境，涵盖前端、
后端和指令跟随场景。与 GLM-4.6 相比，新模型在任务完成率和行为一致性方面有明显的提升。
这减少了重复及时调整的需要，并允许开发人员更直接地专注于交付。由于其优异的结果，
GLM-4.7已被选为GLM编码计划的默认模型。

**跨工具使用和编码基准的可靠性能**

在一系列代码生成和工具使用基准测试中，GLM-4.7 提供了具有竞争力的整体性能。在专注
于基于网络的任务的 BrowseComp 基准测试中，该模型得分为 67.5。在评估交互式工具使用
的 τ²-Bench 上，GLM-4.7 获得了 87.4 分，是迄今为止公开可用的开源模型中报告的最高
成绩。

在 SWE-bench Verified、LiveCodeBench v6 和 Terminal Bench 2.0 等主要编程基准测试
中，GLM-4.7 的性能达到或高于 Claude Sonnet 4.5 的水平，同时在多个维度上比 GLM-4.6
表现出明显的改进。

在超过百万参与者的大型盲评平台Code Arena上，GLM-4.7在开源模型中排名第一，在自研模型
中排名第一。 中国。

**更可预测和可控的推理**

GLM-4.7 对模型如何通过长时间运行和复杂的任务进行推理引入了更细粒度的控制。随着人工
智能系统集成到生产工作流程中，此类功能已成为开发人员越来越关注的焦点。 GLM-4.7能够
在多个交互中保持推理的一致性，同时还可以根据任务复杂性调整推理的深度。这使得它在
代理系统中的行为随着时间的推移变得更加可预测。此外，Z.ai 在开发和完善 GLM 系列的
过程中，正在积极探索大规模部署人工智能的新方法。

**前端生成和通用能力的改进**

除了功能正确性之外，GLM-4.7 还显示出对视觉结构和既定前端设计惯例的明显更成熟的理解。
在生成网页或演示材料等任务中，该模型往往会生成具有更一致的间距、更清晰的层次结构
和更连贯的样式的布局，从而减少下游手动修改的需要。

与此同时，对话质量和写作风格的改进扩大了模型的用例范围。这些变化使得 GLM-4.7 更适合
创意和交互式应用程序。

**生态系统整合和开放获取**

GLM-4.7可通过BigModel.cn API获取，并完全集成到Z.ai全栈开发环境中。全球生态系统的
开发者和合作伙伴已经将 GLM 编码计划纳入他们的工具中，包括 TRAE、Cerebras、YouWare、
Vercel、OpenRouter 和 CodeBuddy 等平台。开发人员工具、基础设施提供商和应用程序平台
的采用表明 GLM-4.7 正在被用于更广泛的工程和产品用途。

**Z****。人工智能****成为 "世界上第一家大型上市公司"**

Z.ai宣布将在香港联交所上市，成为全球首家公开上市的大型模型公司 香港。本次IPO标志
着资本市场首次迎来一家以AGI基础模型自主开发为核心业务的上市公司。

2022年、2023年、2024年，Z.ai分别获得 5740万元人民币 （约 820 万美元）， 1.245亿元
人民币 （约 1770 万美元），以及 3.124亿元人民币 （约 4450 万美元）收入。 2022年至
2024年间，该公司的年复合收入增长率（CAGR）达到130%。 2025年上半年收入为 1.9亿元人民
币 （约 2700 万美元），收入连续三年翻倍。报告期内，公司大车型相关业务是公司主要增长
动力。

**GLM-4.7 可用性**

编码计划的默认模型： [https://z.ai/订阅](https://z.ai/subscribe)

现在尝试一下： [https://chat.z.ai/](https://chat.z.ai/)

重量： [https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7)

技术博客： [https://z.ai/blog/glm-4.7](https://z.ai/blog/glm-4.7)

**关于Z****。人工智能**

Z.ai成立于2019年，源于清华大学科技成果转化。其团队是开展大型模型研究的先驱 中国。
Z.ai利用其独创的GLM（通用​​语言模型）预训练架构，构建了涵盖语言、代码、多模态和智能
代理的全栈模型组合。其型号兼容40多种国产芯片，是为数不多的技术路线与全球顶级标准
保持同步的中国公司之一。

**Source** : [Z.ai 发布专为现实世界开发环境设计的 GLM-4.7，巩固自身地位 "中国的OpenAI"