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 GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，GLM-4.7 面向 Agentic Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同，并在多个公开基准的当期榜单中取得开源模型中的领先表现。
 通用能力提升，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在执行复杂智能体任务，在工具调用时指令遵循更强，Artifacts 与 Agentic Coding 的前端美感和长程任务完成效率进一步提升。
 
-**核心编程：**与前代 GLM-4.6 相比，GLM-4.7 在多语言代理编程和基于终端的任务中表现出显著提升，包括在 SWE-bench 上的 (73.8%, +5.8%)，在 SWE-bench Multilingual 上的 (66.7%, +12.9%)，以及在 Terminal Bench 2.0 上的 (41%, +16.5%)。GLM-4.7 还支持先思考后行动，在 Claude Code、Kilo Code、Cline 和 Roo Code 等主流代理框架中的复杂任务上取得了显著改进。
-**氛围编程：**GLM-4.7 在提高 UI 质量方面迈出了一大步。它生成了更干净、更现代的网页，并生成了布局和尺寸更准确、外观更好的幻灯片。
-**工具使用：**GLM-4.7 在工具使用方面取得了显著改进。在 τ^2-Bench 基准测试和通过 BrowseComp 进行的网页浏览方面可以看到显著更好的性能。
-**复杂推理：**GLM-4.7 在数学和推理能力方面实现了重大提升，在 HLE（人类最后的考试）基准测试中相对于 GLM-4.6 取得了 (42.8%, +12.4%) 的成绩。
+**核心编程：** 与前代 GLM-4.6 相比，GLM-4.7 在多语言代理编程和基于终端的任务中表现出显著提升，包括在 SWE-bench 上的 (73.8%, +5.8%)，在 SWE-bench Multilingual 上的 (66.7%, +12.9%)，以及在 Terminal Bench 2.0 上的 (41%, +16.5%)。GLM-4.7 还支持先思考后行动，在 Claude Code、Kilo Code、Cline 和 Roo Code 等主流代理框架中的复杂任务上取得了显著改进。
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+**氛围编程：** GLM-4.7 在提高 UI 质量方面迈出了一大步。它生成了更干净、更现代的网页，并生成了布局和尺寸更准确、外观更好的幻灯片。
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+**工具使用：** GLM-4.7 在工具使用方面取得了显著改进。在 τ^2-Bench 基准测试和通过 BrowseComp 进行的网页浏览方面可以看到显著更好的性能。
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+**复杂推理：** GLM-4.7 在数学和推理能力方面实现了重大提升，在 HLE（人类最后的考试）基准测试中相对于 GLM-4.6 取得了 (42.8%, +12.4%) 的成绩。
 
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