近年来，AI大模型的发展日新月异，各类模型与应用层出不穷。其中，代码大模型（或称AI辅助编程）这一细分领域尤为引人关注。每当有新的模型发布，其在AI Coding场景下的实际表现总是技术社区探讨的焦点。
在众多国内模型中，智谱AI的GLM系列开源模型在编程能力上一直表现优异。就在近期，智谱新一代旗舰模型GLM-4.7正式发布并开源。该模型总参数量达355B，专门针对编码、长程任务规划等场景进行了能力强化，并在多项主流公开基准测试中取得了开源模型的领先成绩。
可以说，GLM-4.7的整体能力较之前版本有了显著提升，其定位直指Agentic Coding模型开源新标杆。从开发者社区的早期反馈来看，用户在实际开发环境中的使用体验普遍良好。
从实际使用的体感来看，GLM-4.7的表现已非常接近Claude Sonnet 4.5，堪称后者的优质平替。在基准测试中，其代码能力也已与Claude Sonnet 4.5对齐。
本文将抛开参数与跑分，聚焦于实际使用体验，通过几个具体场景来验证GLM-4.7的“丝滑”程度。
1. 复杂项目生成能力
作为面向智能体编程的标杆模型，GLM-4.7具备强大的任务分解、思维链规划与技术栈整合能力。它能够自主理解需求并进行规划与拆解，突破单文件限制，实现跨模块、跨目录的复杂项目代码生成。
为了充分测试，我们尝试从零开始构建一个私人网盘应用，并提出以下复杂要求：
- 采用前后端分离架构，包含独立的前端与后端子项目。
- 指定使用熟悉的编程语言和框架，并将前后端代码按目录分类存放。
- 提供灵活的独立配置文件，并编写好可直接运行前后端项目的Shell脚本。
将上述需求一次性提交给GLM-4.7后，模型开始理解任务、分析需求并形成规划。
随后，模型从创建目录结构开始，逐步完成后端、前端及脚本代码的编写，并进行验证总结。
最终，它生成了结构清晰、分门别类的完整项目代码：
my-project/
├── backend/ # 后端服务（基于Python FastAPI框架）
│ ├── main.py # FastAPI主应用
│ ├── requirements.txt # Python依赖
│ ├── uploads/ # 文件存储目录
│ └── .gitignore
├── frontend/ # 前端应用（基于React与TypeScript）
│ ├── src/
│ │ ├── api/ # API调用封装
│ │ ├── components/ # React组件
│ │ │ ├── FileList.tsx # 文件列表组件
│ │ │ └── FileUploader.tsx # 文件上传组件
│ │ ├── types/ # TypeScript类型定义
│ │ ├── utils/ # 工具函数
│ │ ├── styles/ # 样式文件
│ │ ├── App.tsx # 主应用组件
│ │ └── main.tsx # 入口文件
│ ├── package.json
│ ├── vite.config.ts
│ └── tsconfig.json
├── scripts/ # 运行脚本
│ ├── backend.sh # 后端启动脚本 ✅ 可执行
│ └── frontend.sh # 前端启动脚本 ✅ 可执行
└── FILEDRIVE_README.md # 项目说明文档
代码生成完毕后，模型会给出项目总结与运行指引。
按照指引分别启动前后端子项目：
关键优势在此显现：项目一次性全部运行成功。
这与许多同类模型生成后需要大量调试才能运行的情况形成鲜明对比。稍等片刻，个人网盘应用即可通过浏览器访问。
文件上传、列表查看、删除等功能均验收成功。
此次体验的一个突出感受是：GLM-4.7在项目交付的稳定性与完整性上提升明显，能够直接生成可运行、结构清晰的完整项目，大幅减少了调试与返工的时间。
2. 持续迭代与排错能力
项目主体完成后，进一步测试其持续迭代能力。我们要求模型将前端界面优化为类似百度网盘的风格。
GLM-4.7理解需求后，拆解任务并调整了相关组件代码，清晰地展示了思考过程。
优化后的界面更加专业，但发现了一个界面bug：出现了两个文件上传按钮。
继续提出修复需求。从思考过程可见，模型能迅速定位错误原因，给出修复方案，并生成优化后的代码。
由此可见，GLM-4.7更像一位具备系统性思维的编程专家，能够从容处理包含多系统的综合类项目。开发者只需用自然语言描述需求，它便能完成分析、拆解与执行的全过程，产出涵盖前端、后端、脚本的全套代码，流程相当丝滑。
3. 前端审美与设计能力
除了硬核的代码能力，GLM-4.7在前端审美方面也有显著提升。在上述网盘示例中，即便未对UI作任何要求，其生成的默认界面在布局、配色和整体美感上均表现出色。
若需定制，可直接提出要求。例如，将页面色系改为粉色系：
模型很快按要求完成修改，并对Banner栏、背景、文字、图标等关联元素进行了和谐统一的调整。
这得益于GLM-4.7增强了对视觉代码的理解，使其能更好地遵循UI设计规范，在布局结构、配色和谐度及组件样式上提供更具美感的方案。
再试一例，要求设计一个赛博朋克风格的个人博客页面。
经过思考，GLM-4.7给出了包含设计理念、视觉元素和页面组件的方案。
此外，尝试其他风格如多巴胺风格、怀旧未来主义风格，结果也令人满意。
这对于不擅长前端设计与UI调校的后端或全栈开发者而言，无疑是一大福音，能节省大量在布局、配色与样式微调上的时间。
4. 不止于代码的能力
作为一款旗舰大模型，GLM-4.7的能力不仅限于编程。在AI PPT制作、海报创作、文案生成等日常办公领域，其表现同样出色，能为云原生开发者及团队提供更全面的效率工具支持。
GLM Coding Plan 升级
智谱此前推出的GLM Coding Plan已在开发者社群中获得好评。此次在GLM-4.7的加持下，该套餐的性价比进一步提升。包月编程包门槛降低，并兼容Claude Code等20余种编程工具，同时享受专属MCP等权益，为高频使用AI编程的开发者提供了一个经济且便利的选择。
作为升级福利，所有套餐订阅用户均可获得一张「体验卡」，可邀请多位好友免费体验。
智谱GLM系列开源模型的发展速度有目共睹，其后续的技术与产品突破值得持续关注。
发表于 2025-12-25 09:16:32
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