GLM 4.7 Cerebras 迁移指南技术分析

一、新闻概述

1. 标题

GLM 4.7：比 Sonnet 4.5 更智能且速度快 20 倍的开源模型

2. 发布时间

2026 年 1 月 8 日

3. 来源

Cerebras 官方博客

二、核心内容

1. 事件摘要

A. 主要内容

Cerebras 发布了 GLM 4.7 模型迁移指南，这是 Z.AI 推出的最新开源模型，号称在智能水平上超越 Claude Sonnet 4.5，同时速度提升 20 倍。

B. 核心亮点

  • 首个在智能、速度和成本三个维度都达到优异水平的开源模型
  • 输出速度可达每秒 1500+ tokens
  • 在编码基准测试中超越 Anthropic 和 OpenAI 模型
  • 提供详细的迁移指南和最佳实践

2. 关键信息

A. 版本号

GLM 4.7

B. 重要数据

  • 总参数量：约 358B
  • 活跃参数：每 token 约 32B（MoE 路由）
  • 输出速度：最高 1500+ tokens/秒
  • 上下文长度：支持 131K tokens
  • 最大输出：约 40K tokens

C. 涉及产品

Cerebras Cloud、GLM 4.7 模型、Cerebras SDK

3. 背景介绍

A. 前置版本

GLM 4.6 是上一代模型，GLM 4.7 在编码和通用能力上有显著提升，HLE 得分提升 12.4 分，Terminal Bench 2 得分提升 16.5 分。

B. 相关上下文

GLM 4.7 是首个能够与闭源巨头（如 Sonnet 4.5）竞争的开源模型，为开发者提供了无需受限于硬件瓶颈的选择。

三、详细报道

1. 主要内容

A. 性能优势

  • 成本优势：GLM 4.7 比 Claude Sonnet 4.5 更经济实惠
  • 速度优势：在 Cerebras 上输出速度达 1500+ tokens/秒，比闭源竞品快 20 倍
  • 智能优势：在 τ²-Bench Telecom 上达到 96%，在 GPQA Diamond 上达到 86%

B. 技术特性

  • 采用混合专家（MoE）架构
  • 专为编码、工具使用和代理工作流构建
  • 在 Cerebras 上处理输入/输出时不持久化数据，保护隐私

C. 迁移必要性

开发者从其他模型迁移到 GLM 4.7 时，需要调整提示词、架构和采样参数以充分发挥其优势。

2. 技术细节

A. 迁移架构模式

graph TB
    A[开发者请求] --> B{任务复杂度判断}
    B -->|简单任务| C[GLM 4.7 快速处理]
    B -->|复杂任务| D[Frontier 模型规划]
    D --> E[GLM 4.7 执行]
    C --> F[返回结果]
    E --> F

    style C fill:#90EE90
    style E fill:#90EE90
    style D fill:#FFD700

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B. 多代理审查模式

graph LR
    A[主代理生成输出] --> B[代码审查代理]
    A --> C[QA 专家代理]
    A --> D[安全审查代理]
    A --> E[性能审计代理]

    B --> F[验证通过]
    C --> F
    D --> F
    E --> F

    F --> G[继续主流程]

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C. 推理控制流程

graph TD
    A[接收任务] --> B{任务类型}
    B -->|简单任务| C[禁用推理]
    B -->|复杂任务| D[启用推理]
    C --> E[直接输出]
    D --> F[逐步推理]
    F --> E

    C --> G[disable_reasoning: True]
    D --> H[disable_reasoning: False]

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3. 十大迁移规则

A. 规则 1：前置关键指令

GLM 4.7 对提示词开头有强烈偏向，所有强制性指令和行为指令应放在系统提示词的绝对开头。

B. 规则 2：提供清晰直接的指令

使用坚定、直接的语言，避免模糊和暗示性表述。使用 MUST 和 STRICTLY 等强指令词。

C. 规则 3：指定默认语言

在系统提示词中添加语言控制指令，如"始终用英语回复"，防止模型在输出中切换语言。

D. 规则 4：利用角色扮演

GLM 4.7 擅长维持和遵循角色与人格设定。为模型分配明确的人格，或创建多代理系统，每个代理具有自己的人格。

E. 规则 5：分解任务

GLM 4.7 每个提示词执行一次推理，不支持交错思考。将任务分解为小的、定义明确的子步骤。

F. 规则 6：在不需要时禁用或最小化推理

使用 disable_reasoning: True 参数禁用推理，设置 max_completion_tokens 控制输出长度，或在系统提示词中添加推理最小化指令。

G. 规则 7：为复杂任务启用增强推理

确保 disable_reasoning 设置为 False，在系统提示词中添加明确的推理指令，或使用思维链提示技术。

H. 规则 8：使用批评者代理

创建专门的子代理来审查和验证输出，包括代码审查、QA 专家、安全审查和性能审计代理。

I. 规则 9：与前沿模型配对使用

采用三种架构模式：简单任务路由到 GLM 4.7、GLM 4.7 作为快速骨干代理、使用 Sonnet 或 GPT 规划后由 GLM 4.7 执行。

J. 规则 10：使用 clear_thinking 控制调用间的内存

对于代理循环、多步骤计划和编码会话，设置 clear_thinking: false。对于一次性调用或批量作业，设置 clear_thinking: true。

4. 数据与事实

A. 性能对比

  • 在 LiveCodeBench 上超越 Anthropic 和 OpenAI 模型
  • 在 GPQA 和 AIME 上超越 Claude Sonnet 4.5
  • 在 τ²-Bench Telecom 上达到 96%
  • 在 GPQA Diamond 上达到 86%

B. 技术规格

  • 模型 ID：zai-glm-4.7
  • 上下文长度：131K tokens
  • 最大输出：40K tokens
  • 推荐采样参数：temperature=1, top_p=0.95

四、影响分析

1. 行业影响

A. 技术趋势

  • 开源模型首次在智能水平上与闭源巨头竞争
  • 推理速度的大幅提升将加速代理工作流的应用
  • 成本优势可能推动更多企业采用开源方案

B. 竞争格局

  • 对 Anthropic Claude Sonnet 4.5 构成直接竞争
  • 对 OpenAI GPT 系列模型形成压力
  • 为开发者提供了除闭源方案外的可行选择

2. 用户影响

A. 现有用户

  • 需要调整提示词和架构以充分利用模型优势
  • 可能需要重新评估现有的采样参数配置
  • 迁移成本相对较低，但需要学习和适应

B. 潜在用户

  • 速度和成本优势可能吸引新用户
  • 开源特性提供了更多部署灵活性
  • 性能水平足以满足大多数应用场景

C. 迁移建议

  • 从简单任务开始，逐步迁移复杂场景
  • 遵循十大迁移规则调整提示词
  • 利用多代理模式提高输出质量

3. 技术趋势

A. 技术方向

  • 开源模型与闭源模型的性能差距正在缩小
  • 推理速度和成本效率成为关键竞争要素
  • 混合专家（MoE）架构成为主流选择

B. 生态影响

  • 可能催生更多基于 GLM 4.7 的应用和工具
  • 推动开源 LLM 生态系统的发展
  • 为边缘设备和本地部署提供更多可能性

五、各方反应

1. 官方回应

Cerebras 表示开发者对 GLM 4.7 的需求非常强劲，迁移主要由成本、速度和智能三大因素驱动。

2. 业内评价

A. 专家观点

  • GLM 4.7 在编码基准测试中表现优异
  • 推理速度的提升对代理工作流具有重要意义
  • 开源特性为企业和开发者提供了更多选择

B. 社区反馈

  • 性能提升显著，但需要调整提示词
  • 速度优势在实时应用中非常明显
  • 成本效益对中小企业尤其有吸引力

六、相关链接

1. 官方资源

2. 技术参考

  • Artificial Analysis 基准测试结果
  • τ²-Bench 评估框架
  • GPQA Diamond 科学推理基准

3. 相关文章

  • OpenAI 与 Cerebras 合作公告
  • GLM 4.6 性能分析
  • Cerebras Wafer-Scale Cluster 技术介绍

参考资料

  1. GLM 4.7 Migration Guide - Cerebras Blog
  2. Artificial Analysis - GLM 4.7 Benchmarks
  3. Cerebras Cloud
最后修改：2026 年 01 月 17 日
© 允许规范转载
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