GLM-4.7：写代码这件事，终于有点「靠谱搭子」的样子了

GLM-4.7 这次升级，跟你在宣传稿里看到的那些“通用智能”“颠覆式创新”没太大关系，它更像是——一个终于能在项目里扛活的编码搭子。

在真实修 bug、跑测试的基准上，它的通过率又抬了一截，多语言场景也补了很多短板，终端任务的完成度提升更是非常明显。你不用记住具体分数，当然老夫也会贴给你看看

其实，你只要知道：他确实比 GLM-4.6 更强大了，在了解下下面的擂台榜

它到底帮你省哪几步？

对你个水货开发来说，最痛苦的不是“不会写代码”，而是：

• 看不懂老代码
• 修 bug 要乱试一通
• 写工具脚本、处理终端任务特别浪费时间

GLM-4.7 的优化很怪，但挺贴心，刚好打在这几刀口上。

1. 1. 修 bug：从“扯淡”到“真跑得过测试”类似 SWE-bench 这种“真修 bug 真跑测试”的基准，它的提升说明一件很现实的事： 对你来说，最实际的用法就是： 每天少踩两三个“低级坑”，成长就会快很多。
   • 把报错栈、相关代码块丢给它，让它先给一个修复方案；
   • 你只负责：看懂 + 改一点点 + 本地验证。
   • 不再只是告诉你“你这里逻辑有问题”；
   • 而是更有可能给你一段能编译、能跑、能过测试的 patch。
2. 2. 多语言项目：不再怕混着来多语言版本的基准分数提升，意义在于： 这种“杂糅工程”，它更能 hold 住。换句话说，当你说：“这里有个 Python 服务，那边是个 Node 脚本，帮我一起改一下”，它不再那么容易答非所问。
   • 前端 Vue/React
   • 后端 Java/Go/Python
   • 脚本又是 Bash + Node
3. 3. 终端活：从“写命令”到“会做事”终端相关的评测，从以前那种勉强会敲命令，到现在能完成更多真实任务。差别在哪？ 对新手最实用的方式其实很朴素：
   • 跟它说：“我现在在一个 Linux 环境，要完成 xxx 任务，目录结构大概是这样：……”，让它给你一整套命令序列；
   • 把不懂的每一步问清楚，慢慢你就能靠自己写了。
   • 会看 log，能顺着线索走
   • 会串联几个命令搞完一个小任务
   • 会改配置、跑脚本，而不是动不动就删东西、重装世界

“Vibe Coding”：UI、网页、PPT，不再是折磨

老实讲，很多初级开发者并不怕写业务逻辑，怕的是——“领导说搞个 landing page，顺便做个 ppt，顺便做个 demo 页面”。

GLM-4.7 在这块特地下了功夫，有个挺有意思的说法叫“Vibe Coding”。

很炫酷的感觉

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这个也是直接亮瞎了我的钛合金

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• 它生成的网页：结构更干净，暗色高对比、滚动动效、按钮样式这些，整体看上去像真设计过，而不是“拼出来的 HTML 垃圾场”。
• Slide 生成：比如用几页来介绍一个电影，它不是把文案拆成若干段，而是做比较合理的分屏、标题、重点突出。
• 还有海报级别的内容，整体排版、层次、留白，比上一代顺眼很多。

这对你有什么用？

• • 先让它帮你把“骨架”搭好：页面结构、模块划分、简单样式；
• • 然后你只在代码里改细节：颜色、按钮文案、数据绑定。

你不需要一上来就逼自己写“像 Dribbble 一样好看”的 UI，把时间留给业务和代码质量。

“先想后动”：它的思路可以用来训练你自己

这次有个你可能会忽略、但非常值得学的东西：叫做“Interleaved Thinking”和“Preserved Thinking”。

用人的话说，就是：

• Interleaved Thinking：在每一次回复、每一次调用工具之前，它会先“写一段自己的思路”，再真正动手。有点像一个好工程师会在脑子里过一遍：
  • • 改这个函数会影响谁
  • • 这个接口有没有边界情况然后才 start coding。
• Preserved Thinking：多轮对话的长任务里，它会把之前的思路保留下来，不是每次都重算一遍。这就类似你在一个项目里维护一份 design doc、问题记录，避免过一周就忘了为什么当初这么设计。
• Turn-level Thinking：简单请求（改一行文案、生成一段小脚本）可以关掉“深度思考”，减少延迟；复杂任务再打开，换取稳定性和准确率。

你完全可以照着它的节奏来训练自己：

• 写代码前，先用自然语言写 3～5 行“我要干什么、可能会出什么坑”；
• 长项目就把思路写在 README 或一个 design.md 里；
• 不要每次都“边写边想”，那很容易越写越乱。

模型在这里不仅是在给你“答案”，而是在给你看一个更成熟工程师的思考流程。

怎么用，才不浪费？

工具再强，用法不对，依然只是个“更会说话的搜索引擎”。

GLM-4.7 给你准备的入口大概有几类：

• 想直接聊天、试功能：上官网界面，把模型切成 GLM-4.7 就行。
• 想做自己的小工具、小服务：用它的 API，照文档里的示例抄一遍，先跑起来再优化。
• 想玩本地部署、折腾推理框架：模型权重在主流平台上都能找到，配合 vLLM、SGLang 这类框架，可以慢慢折腾性能和成本。

另外一点很现实：

• 很多 Coding Agent（比如各种 Code 助手插件）已经支持把 GLM-4.7 作为底层模型；
• 一些订阅计划会自动升级，用的人不用操心切换。
• 官方的说法，是希望做到“接近顶级编码模型的效果，但价格更低、用量更高”。

翻译成人话就是：如果你还在纠结“要不要为了配一个好模型多花点钱”，现在多了一个更务实的选项。

写在最后：别指望它替你写完一辈子的代码

说句可能不太讨喜的话：

GLM-4.7 这种模型，短期不会让你“失业”，但会悄悄抬高一个门槛——团队不再需要一个只会“查文档 + 写样板代码”的人。

如果你只是把它当成“自动补全”工具，收益有限；如果你愿意：

• 把它当作“高级同事”，疯狂追问“为什么这么改”；
• 把它的思路、拆解方式学到手，慢慢变成你自己的习惯；

那它就不仅是一个工具，而是一个帮你加速成长的外脑。

别迷信那些“通用智能”的大话，也别整天恐慌“AI 抢饭碗”。踏实一点，把 GLM-4.7 用好，用满。先让它帮你搞定今天手上的 bug，再去想“职业未来”这种大问题，也不迟。