GLM 4.7前端测试报告分析

GLM 4.7前端测试报告分析

在本次测试中，GLM 4.7在多个前端页面的生成任务中展现出了良好的能力。测试者对比了GLM-4.7-coding-preview、gemini3pro、gpt5.2、gpt5.2-codex、opus 4.5 thinking（antigravity 逆向）和 opus 4.5（kiro 逆向）等多个模型的表现，并对中山大学的宣传页面和天气卡片页面进行了生成测试。

在中山大学的宣传页面生成中，GLM 4.7在动态效果的理解和生成落实方面表现良好，但与opus和gemini相比仍有差距。在天气卡片页面的生成中，GLM 4.7同样表现出了较强的能力，能够根据要求生成包含晴雨云雪四张卡片，并随机对应四个城市和四个温度的页面。

此外，测试者还让GLM进行了项目解读、bug查找修复、功能添加等任务，发现GLM 4.7在思考的积极性、响应速度以及小型项目上的表现都令人满意，不逊色于opus4.5（kiro2api），但在整体实力上仍弱于opus4.5-thinking（反重力2api）。特别是在bug修复方面，GLM 4.7的表现不如gpt。

总体来看，GLM 4.7可以胜任日常的简单开发需求，以及完成一些基础的开发任务。在价格上，GLM 4.7也具有明显的优势。尽管与全球顶尖模型相比仍有差距，但GLM 4.7的发展速度令人期待，未来有望在更多领域展现出色的能力。