GLM4.7 模型不权威简要评测报告

基本信息与功能评测

思考能力

在Claude Code中已支持思考功能，且表现积极。

工具调用

特点：调用工具特别积极，主动调用Web Search。
行为：中文询问问题会翻译为英文进行搜索。

测试案例：2024年巴黎奥运会中国奖牌数查询

2024年巴黎奥运会中国的奖牌数是多少？

⏺ 我来帮你查询2024年巴黎奥运会中国的奖牌数。

⏺ Web Search("2024巴黎奥运会中国奖牌数")
⎿ Did 0 searches in 3s

⏺ Web Search("2024年巴黎奥运会中国代表团奖牌榜")
⎿ Did 0 searches in 6s

⏺ Web Search("2024 Paris Olympics China medal count")
⎿ Did 0 searches in 20s

⏺ 让我尝试不同的搜索方式来获取这个信息。

⏺ Web Search("Paris 2024 Olympics China gold silver bronze medals")
⎿ Did 0 searches in 4s

⏺ 根据我所知，2024年巴黎奥运会中国代表团的奖牌成绩如下：

| 奖牌类型 | 数量 |
|----------|------|
| 🥇 金牌 | 40枚 |
| 🥈 银牌 | 27枚 |
| 🥉 铜牌 | 24枚 |
| 总计 | 91枚 |

中国队在本届奥运会奖牌榜上排名第二位，仅次于美国队。

这是中国代表团在境外参加奥运会取得的最好成绩，追平了2012年伦敦奥运会的境外最佳战绩。

注：由于网络搜索工具未能返回具体结果，以上数据基于我的知识库信息。

观察结果

调用了4次Web Search工具，但均未返回结果（我的问题：钟阮大佬提示，需要调用GLM 的MCP服务，我没有安装）
最终依靠自身知识库提供准确信息（不含台北、香港）
搜索工具未返回具体结果的原因尚不明确

知识库表现

测试案例：OpenAI最新版本查询

⏺ 根据我的知识库信息，OpenAI最新发布的模型包括：

主要模型系列：

GPT-4o 系列（2024年5月发布）
GPT-4o - OpenAI的首个原生多模态模型，支持文本、图像和音频
GPT-4o mini - 更轻量、更快速的版本
o1 系列（2024年9月发布）
o1（原代号Strawberry）- 专注于复杂推理任务的模型
o1-mini - 更快速的推理版本

其中，GPT-4o 是目前OpenAI的旗舰多模态模型，而 o1 系列则是专门针对需要深度推理的任务（如数学、编程、科学问题等）优化的模型。

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注：以上信息基于我的知识库，可能不是最新的发布情况。如需确认最新信息，建议访问 OpenAI 官网查看

观察结果

强制使用自身信息库，不检索网络
知识库更新至2024年，缺少2025年信息
能提供较新的模型信息，但会标注可能不是最新

代码审查能力

优势：GLM4.7在代码审查方面发现问题更多，且以表格形式按优先级分类，输出更加结构化。

性能评测

速度

速度不如GLM4.6
可能原因：模型处于内测阶段

总结

GLM4.7在多个方面表现出色：

思考能力积极
工具调用主动
代码审查能力强且输出结构化
知识库信息较新（至2024年）

主要不足：

网络搜索工具调用频繁但效果不佳
响应速度较慢（可能因内测状态）

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