DATA CUT 2026-07-27 116 活跃模型 680 A 类案例

CASE EVIDENCE / A RECORD

御风大世界 (Bilibili UP主/开发者) 使用 GLM-4.7 处理真实任务执行

御风大世界 (Bilibili UP主/开发者) 公开的真实任务执行案例,来源为 bilibili,复核于 2026-06-26T17:06:15Z。

原始记录:开发者使用 GLM-4.7 完成数周工作量的前后端全栈开发

A

Chinese Brief

中文案例导读

御风大世界 (Bilibili UP主/开发者) 公开的真实任务执行案例,来源为 bilibili,复核于 2026-06-26T17:06:15Z。 Model Atlas 将它标记为 A 类证据,因为它同时具备具体使用者、具体任务、公开原始证据和可访问产物。 Model Atlas 不把 benchmark、教程、发布说明或集合页包装成真实案例。

厂商Z AI / GLM
模型GLM-4.7
任务类型真实任务执行
审核状态auto_approved

任务

真实任务背景

开发者使用 GLM-4.7 完成原本需要数周工作量的前后端全栈开发任务。视频标题明确表示'GLM-4.7 把我几周的工作量一次性梭哈了',展示了前后端实际测试结果和配套提示词,证明模型在真实全栈项目中的高效生产力。

真实任务执行bilibiliA 类可核验real_case
公开产物

使用 GLM-4.7 一次性完成了原本需要数周的前后端开发工作,视频附带了完整的提示词和前后端实测演示,证明 GLM-4.7 在复杂全栈开发场景下的实际产出能力。

模型作用

GLM-4.7 的增强编程能力和多步推理能力使其能够理解复杂项目需求并生成前后端代码,大幅缩短开发周期。模型在代码理解和生成方面的提升是完成此任务的关键。

风险边界

视频为中文内容,具体项目细节和代码质量需参考视频实际内容;未能提取视频内具体代码输出。