GLM-4.7-Flash实测：永久免费却敢放开表格生成权限，办公党终于不用为Token发愁了_办公软件

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7. 昨天我刷 X （推特）的时候，看到智谱官方发布并开源了 GLM-4.7 大模型，而且面向 Coding 场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同。根据官方的介绍， GLM-4.7 在编程、推理与智能体三个维度实现突破：1、更强的编程能力；2、前端审美提升：GLM-4.7 在前端生成质量方面明显进步，能够生成观感更佳的网页、PPT 、海报3、更强的工具调用能力；4、推理能力提升；5、通用能力增强：GLM-4.7 对话更简洁智能且富有人情味，写作与角色扮演更具文采与沉浸感。我昨天测试了一下，给我最大的感受就是速度，写的可快了，而且很多复杂的需求，一次性就能完成，确实挺棒的。大家可以去试试 GLM-4.7 这个编码大模型。具体评测文章，大家可以看这里：网页链接#科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

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23. 增加难度：我的AirPods、MacBook、索尼A7795L和家里的鹦鹉突然都没声音了，维修它们并且带鹦鹉去看兽医需要大约多少钱？Gemini 3 Pro：回答正确 ✅️GPT 5.2 Thinking Heavy：回答正确✅️Qwen3-Max 开启思考：回答正确 ✅️Kimi K2.5 思考：回答错误 ❌️GLM 4.7 深度思考：回答正确 ✅️Claude Opus 4.6 Extended：回答错误 ❌️结果翻车的还是Kimi和Claude。

24. 【在家搭建你自己的AI编程助手：一套完全开源的本地方案】最近有个话题在技术圈子里很火：能不能在家里搭一套本地运行的AI编程助手，完全不依赖云端服务？答案是可以的。有人用OpenCode加上llama.cpp，再配合GLM-4.7 Flash模型，在自己的机器上跑出了相当不错的效果。先说硬件配置。这位开发者用的是三张3090显卡，128GB内存，上下文窗口开到了20万token。听起来配置不低，但实际上很多人用单卡也能跑。有人用4070Ti在5万上下文下跑出45 token每秒，有人用7900 XTX在零上下文时达到120 token每秒。关键在于参数调优和版本选择。这里有个重要提醒：一定要用最新版本的llama.cpp。LM Studio和Ollama虽然底层也是llama.cpp，但版本往往滞后。GLM-4.7 Flash最近有多个修复补丁合并进主分支，用旧版本可能会遇到各种奇怪问题，比如输出循环、工具调用失败等等。说到实际效果，这套方案能做什么？有人让它从一个简单的示例程序出发，自动生成了一个完整的多智能体辩论系统，包含配置文件、代理类、管理器、入口脚本，甚至还自动写了单元测试。整个过程没有人工干预测试部分，模型自己判断需要写测试就写了。当然，本地方案和云端服务还是有差距的。有人测试发现，同样的任务Claude Code几分钟搞定，本地模型可能会卡在某个错误上反复尝试。这不是框架的问题，是模型能力的差异。但换个角度想，这已经是能在消费级硬件上运行的最强开源方案之一了。有个有趣的发现：GLM-4.7 Flash在8bit量化下表现稳定，但4bit量化容易出现循环。这是目前发现的第一个量化精度对输出质量有明显影响的小模型。关于电费的问题，有人算过一笔账。即使用5090显卡全天候满载运行，按美国最贵的电价每度40美分计算，一个月电费大约165美元。大多数人的实际使用强度远低于此，加上平均电价只有一半左右，实际成本可能只有几十美元。最后说说工具选择。OpenCode是一个开源的编程助手框架，可以配置MCP服务器实现向量检索、网页搜索等扩展功能。有人问为什么不直接用Claude Code配本地模型，答案很简单：目标是搭建一套完全开源、完全本地的方案。这不仅是技术选择，也是一种态度。能在自己的机器上运行一个接近商业水准的AI编程助手，这件事本身就值得兴奋。技术进步的速度超出想象，今天的不可能很快就会变成明天的标配。reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qqpon2/opencode_llamacpp_glm47_flash_claude_code_at_home

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26. 【实测OpenClaw：号称‘AI打工人’，结果70%任务翻车，安全风险堪比后门程序】关于 openClaw，报道上的这一点和我观察一模一样。近期爆火的AI智能体工具OpenClaw被冠以“AI打工人”称号，宣称能自动检索文件、上网搜索、撰写稿件并发送邮件。为验证其真实能力，专业团队设计了一项覆盖本地文件读取、网络信息获取、内容整合写作与邮件发送的端到端办公任务，并接入千问Qwen3-Max、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.1/M2.5、智谱GLM-4.7及GPT-5-mini共六款大模型进行三轮交叉测试。结果发现：Qwen3-Max和Kimi-K2.5在文件定位或网页交互环节持续失败；MiniMax-M2.1虽能推进流程但邮件仅附引语；而M2.5、GLM-4.7与GPT-5-mini则全部完成闭环。业内普遍认为，OpenClaw本身不具推理能力，仅是任务编排中枢，表现完全取决于所调用大模型的工具调用稳定性与浏览器控制精度。更关键的是，它尚未跨越实用门槛——部署需命令行操作，非技术人员难以驾驭；单次任务动辄消耗数万token，日均成本数十至数百元；最严峻的是安全缺陷：它需深度系统权限，可执行任意Shell命令，已有研究证实其可能泄露API密钥、邮箱凭证甚至加密钱包信息。开发者亦坦承：这只是一个需谨慎配置的开源实验项目，绝非开箱即用的生产力工具。 #HOW I AI##过个有AI年#

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