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，结果意外：不仅没耽误，API 账单直接便宜 90%。 作为独立开发者，这模型简直是为我们这种「既要性能又要省钱」的人定制的： 1️⃣ 思考模式不输闭源：它这个「Thinking」机制很有意思，我在 VS Code 里配合 Cline（现在叫 Roo Code）修 Bug，它懂得先思考再行动。以前遇到这种跨 5、6 个文件的复杂逻辑，小模型通常直接乱改，GLM-4.7 能稳住上下文，体感逻辑能力已经摸到了 Sonnet 4.5 的 90%。 2️⃣ 不再为 Token 焦虑：这是最爽的。以前跑 Agent 自动重构代码，看着 Token 狂跳心都在滴血。GLM-4.7 的 API 成本大概只有 Claude 的 1/10，我现在敢直接让它跑多轮迭代，即使本地部署个 vLLM 也能跑得飞起。 当然，写非常冷门的框架时，它偶尔还是会「一本正经胡说八道」，不如 Claude 稳，但在这个开源性价比面前，这些瑕疵完全可接受。 #GLM4 #独立开发 #AI工作流 #开源模型 #降本增效
，把「被动听课」变成「主动查阅」。 我是怎么用 NoteGPT 偷懒的： 1️⃣ 视频秒变结构图 实测扔进去一个 2 小时的 YouTube 深度访谈，大概 15 秒出摘要。最强的是它能直接生成脑图，本来要听半天才能理清的逻辑，现在一眼看穿。 2️⃣ 拒绝「看完就忘」 以前看完教程脑子一片浆糊，现在用它自动生成的 Flashcards（抽认卡）过一遍。这种间隔重复比单纯做笔记记得牢多了。 3️⃣ 关于准确率 写硬核技术文档很稳，但如果是那种讲究「弦外之音」的文学或哲学课，建议还是自己老老实实看原片，AI 目前偶尔会丢失语境。 🤔 你们现在看长视频是开倍速还是直接看总结？ #AI学习 #提效 #工具分享 #NoteGPT #数字游民
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
