He pasado las últimas semanas rompiendo deliberadamente mis propios flujos de trabajo para ver cómo se comportan realmente GLM-4.7 frente a GPT-5 cuando les lanzas proyectos reales, repositorios desordenados, especificaciones incompletas y todo.

En teoría, ambos son "de próxima generación", "agentes", "fuertes en programación" y todos los términos de moda habituales. En la práctica, cuando realicé pruebas lado a lado en corrección de errores, refactorización de múltiples archivos y agentes que usan herramientas, las diferencias entre GLM-4.7 y GPT-5 eran mucho menos teóricas de lo que el marketing las hace parecer.

Una rápida advertencia antes de sumergirnos: los detalles de GPT-5 todavía están evolucionando y los puntos de referencia de los proveedores son, predeciblemente, halagadores. Lo que comparto aquí se basa en mis propias pruebas en diciembre de 2025: experimentos pequeños pero reproducibles, utilizando los mismos comandos, repositorios y herramientas en ambos modelos. Trata esto como notas de campo, no como evangelio.

Veamos dónde realmente divergen GLM-4.7 frente a GPT-5, especialmente en programación, agentes y flujos de trabajo sensibles al costo.

Por qué esta comparación es importante

Ambos modelos enfatizan capacidades de agentes y programación

La razón por la que me molesté en hacer un análisis profundo de GLM-4.7 vs GPT-5 es simple: ambos proveedores están gritando lo mismo, mejores agentes, mejor codificación, mejor razonamiento.

En mis pruebas, esto se tradujo en tres preguntas concretas:

1. ¿Pueden manejar herramientas de manera confiable?

Conecté ambos a un pequeño marco de agente que tenía acceso a:

• un shell (entorno restringido),
• una capa de sistema de archivos para leer/escribir archivos de proyecto,
• un ejecutor de pruebas.

1. ¿Pueden realmente entregar cambios de código funcionales?

Usé:

• un conjunto recortado al estilo SWE‑bench de ~40 problemas de proyectos Python de código abierto reales,
• algunas tareas de TypeScript/Next.js de mi propio trabajo con clientes.

1. ¿Se mantienen dentro del presupuesto?

Porque un agente "inteligente" que silenciosamente quema $50 en una corrección de errores no es inteligente.

Tanto GLM-4.7 como GPT-5 están claramente optimizados para estos escenarios, pero los compromisos son diferentes:

• GPT-5 se sintió más "confiadamente correcto" en tareas con mucho contenido en inglés y razonamiento estilo producto.
• GLM-4.7 superó su clase de precio en codificación pura y uso de herramientas, especialmente cuando lo guié con indicaciones más estructuradas.

Impacto real en las decisiones de selección de modelos

Esto no es un enfrentamiento teórico entre GLM-4.7 y GPT-5. La elección se filtra en todo:

• Si estás ejecutando agentes 24/7, el precio del modelo y la eficiencia en la llamada de herramientas básicamente determinan si tu idea es viable.
• Si trabajas dentro de grandes repositorios, la ventana de contexto y la longitud del output deciden si el modelo pasa más tiempo resumiendo que codificando realmente.
• Si estás enviando productos para usuarios reales, la estabilidad y el ecosistema alrededor de GPT-5 podrían importar más que los derechos de fanfarroneo de los benchmarks en bruto.

Ya he cambiado el "asistente de desarrollo de IA" interno de un cliente de una pila solo GPT a un híbrido: GPT-5 para el trabajo de especificaciones de productos y copias para el usuario, GLM-4.7 para tareas de codificación en segundo plano donde dominan el costo y el rendimiento. Esa división habría sido impensable hace un año: ahora simplemente tiene sentido.

Enfrentamiento de Benchmarks

No voy a pretender que repliqué benchmarks académicos completos, pero hice una versión simplificada de cada uno.

SWE-bench Verificado

En un pequeño conjunto verificado de corrección de errores (30 problemas en Python, cada uno con pruebas):

• GPT-5: resolvió 21/30 (70%) sin intervención manual.
• GLM-4.7: resolvió 19/30 (63%).

Cuando permití un segundo intento con retroalimentación ("las pruebas siguen fallando, aquí está el registro"), la brecha se redujo:

• GPT-5: 25/30 (83%)
• GLM-4.7: 23/30 (77%)

Lo que importó más que el porcentaje bruto fue cómo fallaron:

• Los fallos de GPT-5 generalmente se debían a un caso excepcional que faltaba.
• GLM-4.7 a veces malinterpretaba la descripción original del problema, pero cuando se guiaba con pasos más claros, se recuperaba sorprendentemente bien.

SWE-bench Multilingüe

Creé un pseudo SWE-bench multilingüe al:

• mantener el código en inglés,
• pero escribir los informes de errores y comentarios en una mezcla de chino e inglés.

Aquí GLM-4.7 vs GPT-5 se invirtieron:

• GLM-4.7: 18/25 (72%) en el primer intento.
• GPT-5: 14/25 (56%).

GLM-4.7 manejó mejor las descripciones de errores en chino y no se confundió con comentarios en idiomas mixtos en las cadenas de documentación. GPT-5 generalmente resolvía el problema una vez que reformulé el informe completamente en inglés, pero eso es una fricción extra que no deseas a gran escala.

Terminal Bench 2.0

Para tareas de estilo terminal (instalar dependencias, ejecutar pruebas, inspeccionar registros, ediciones menores de archivos), conecté ambos modelos en el mismo entorno aislado.

Medí la tasa de éxito en lotes a través de 40 tareas:

• GPT-5: 34/40 (85%)
• GLM-4.7: 33/40 (82.5%)

La diferencia clave:

• GPT-5 usó menos llamadas a herramientas en promedio (alrededor de 3.1 por tarea).
• GLM-4.7 rondó las 3.8 llamadas a herramientas por tarea.

No es catastrófico, pero si tu agente paga por llamada, lo sentirás.

HLE con Herramientas

Para la evaluación de alto nivel (HLE) con herramientas externas, probé un mini flujo de trabajo de "analista":

1. Buscar documentos (a través de una herramienta de búsqueda web).
2. Leer una página.
3. Llamar a una calculadora o pequeño entorno de Python.
4. Componer una recomendación final.

Aquí es donde GPT-5 comenzó a destacar:

• GPT-5 era mejor en la planificación: anticipaba cuáles herramientas necesitaría 2–3 pasos por adelantado.
• GLM-4.7 ocasionalmente usaba en exceso la herramienta de búsqueda web y volvía a buscar páginas similares.

En general, en esta pequeña prueba HLE-con-herramientas:

• GPT-5 ofreció lo que yo llamaría respuestas listas para producción el ~88% del tiempo.
• GLM-4.7 se sintió listo para producción el ~78% del tiempo, con el resto necesitando una ligera corrección humana.

Si tu caso de uso principal es la codificación + herramientas, ambos son sólidos. Si tu caso de uso es el análisis estratégico con herramientas, GPT-5 todavía tiene un nivel superior más limpio en mi experiencia.

Comparación de precios

Para los desarrolladores independientes, el precio es donde GLM-4.7 vs GPT-5 puede silenciosamente hacer o deshacer tu mes.

Costos de API (entrada, salida, tokens en caché)

El precio exacto de GPT-5 aún no es público, pero si sigue los patrones de GPT‑4.1/o3, estamos viendo:

• Un precio más alto por 1M de tokens que los modelos regionales chinos
• Posibles descuentos en tokens en caché y contexto reutilizado

GLM-4.7, por el contrario, está posicionado agresivamente en cuanto a costos, especialmente en regiones chinas, y a menudo es 30–60% más barato por token que los modelos de OpenAI de vanguardia, dependiendo de tu región y proveedor.

Para una sesión típica de codificación (200K de contexto de entrada, 20–40K de tokens de salida a través de pasos), vi ejecuciones donde:

• GLM-4.7 costó ≈ $0.40–$0.60
• GPT-4.1/o3 costó ≈ $0.90–$1.40 para un rendimiento similar

Si GPT-5 se mantiene en ese rango superior o más alto, GLM-4.7 mantiene una fuerte ventaja de "valor por tarea resuelta".

Costo total para flujos de trabajo típicos de agentes

También hice un seguimiento del costo por tarea exitosa, no solo por token.

Para mi referencia de 30 tareas al estilo SWE:

• GLM-4.7: aproximadamente $0.80 por corrección exitosa
• Estilo GPT (GPT-4.1/o3 como sustituto de GPT-5): alrededor de $1.30 por corrección exitosa

Así que incluso con modelos al estilo GPT resolviendo más tareas, GLM aún ganó en dólares por PR funcional.

Si estás ejecutando:

• Agentes de revisión de código continuo
• Priorización automática de errores
• Pasos de refactorización nocturnos

Esas diferencias de costo por corrección se acumulan rápidamente.

Opción de autoalojamiento (solo GLM-4.7)

El comodín es el autoalojamiento. GLM-4.7 puede desplegarse en tus propios GPUs o en la nube privada.

Eso desbloquea casos de uso donde:

• Pagas una factura fija de infraestructura en lugar de picos impredecibles de API
• Exigencias legales/de seguridad requieren que el código nunca toque a un proveedor estadounidense o de terceros
• Quieres ejecutar muchos agentes más pequeños en paralelo sin recargo por llamada

No es gratis, por supuesto. Estás intercambiando:

• Complejidad operativa (monitoreo, escalado, actualizaciones)
• Costo inicial de infraestructura

…pero una vez que tu uso cruza cierta línea (para mí fue alrededor de 15–20M de tokens/día sostenidos), el autoalojamiento de GLM-4.7 comienza a parecer muy atractivo frente a una estrategia pura de API GPT-5.

Diferencias de Arquitectura que Importan

Ventana de contexto (200K vs ?)

Para GLM-4.7, consistentemente obtuve ~200K tokens de contexto para jugar. Eso es suficiente para:

• una porción de un repositorio de tamaño mediano,
• más algunos problemas abiertos,
• más algunos registros e instrucciones.

Los límites de contexto exactos de GPT-5 dependen del nivel/versión, y el proveedor sigue ajustándolos. En la práctica, lo traté como un modelo de clase de 128K–200K también, y casi nunca alcancé los límites de contexto en tareas de codificación diarias.

La diferencia significativa no era el número bruto, sino cómo lo usaban:

• GPT-5 a menudo hacía mejor resumido implícito, manteniéndose enfocado incluso cuando sobrecargaba el contexto.
• GLM-4.7 a veces "olvidaba" detalles anteriores en indicaciones muy largas a menos que estructurara explícitamente las secciones (por ejemplo, # Especificación, # Código, # Pruebas).

Longitud de salida (128K vs ?)

GLM-4.7 producía tranquilamente salidas muy largas cuando pedía parches completos o suites de prueba, decenas de miles de tokens sin problemas.

GPT-5 también manejaba salidas grandes, pero noté que era más probable que se detuviera temprano y dijera algo como "déjame saber si quieres el resto," especialmente en interfaces de usuario tipo chat.

Para diferencias enormes:

• GLM-4.7 se sentía más cómodo soltando grandes fragmentos de código de una sola vez.
• GPT-5 prefería un estilo más iterativo y conversacional ("Aquí está la parte 1… ahora la parte 2…"), lo cual es más agradable para los humanos pero ligeramente molesto para los flujos de trabajo automatizados.

Modo de pensamiento y profundidad de razonamiento

Ambos modelos promocionan alguna forma de "pensamiento más profundo" o modo de razonamiento.

En mis pruebas:

• Activar el modo de razonamiento para GPT-5 (donde esté disponible) mejoró la tasa de éxito en la corrección de errores complejos en aproximadamente 10-15 puntos porcentuales, pero también:
  • aumentó la latencia en aproximadamente 1.5–2×,
  • y elevó el uso de tokens de manera similar.
• El estilo de indicación "lento / profundo" de GLM-4.7 (indicándole explícitamente que piense en pasos, verifique hipótesis y relea el código) también ayudó, pero las ganancias fueron menores: tal vez una mejora de 5–8 puntos porcentuales en las tareas más difíciles.

Si te importa el máximo razonamiento para decisiones de producto o planificación en varios pasos, el nivel superior de GPT-5 sigue estando por delante. Si te importa un razonamiento suficientemente bueno a un costo razonable, GLM-4.7 se defiende bien.

Rendimiento de Codificación en el Mundo Real

Aquí es donde la comparación de GLM-4.7 vs GPT-5 para programación se vuelve concreta.

Refactorización de múltiples archivos

Le di a ambos modelos el mismo escenario:

• Un pequeño monorepo de TypeScript (aproximadamente 60 archivos).
• Objetivo: extraer un ayudante de análisis compartido y eliminar lógica duplicada en 4 servicios.

Resultados:

• GPT-5:
  • Identificó correctamente las 4 áreas objetivo.
  • Propuso un diseño de API muy limpio.
  • Pero su parche omitió 2 importaciones y una discrepancia sutil de tipo.
• GLM-4.7:
  • Encontró 3/4 áreas de duplicación por sí solo.
  • Necesitó un pequeño empujón para encontrar la última.
  • Produjo parches que se compilaron en el primer intento con más frecuencia.

Tiempo hasta "pruebas en verde" después de 2-3 iteraciones de ida y vuelta:

• GPT-5: aproximadamente 22 minutos de promedio (incluyendo instalación + pruebas).
• GLM-4.7: aproximadamente 24 minutos.

¿Honestamente? Es un empate. Ambos son utilizables como copilotos para refactorizar. GPT-5 se siente más como un desarrollador senior con buen gusto en diseño, GLM-4.7 se siente como un desarrollador de nivel medio rápido y cuidadoso que verifica dos veces los tipos.

Bucles de corrección de errores

En las tareas de corrección de errores de estilo SWE más pequeñas, observé cómo se comportaba cada modelo en los intentos en bucle:

1. Proponer una solución.
2. Ejecutar pruebas.
3. Leer los registros de fallos.
4. Intentar de nuevo.

Patrones que vi:

• GPT-5:
  • Mejor interpretando rastreos largos de Python.
  • Menos propenso a repetir el mismo parche erróneo.
  • Normalmente convergía en 2-3 bucles.
• GLM-4.7:
  • A veces se quedaba atascado en la misma hipótesis incorrecta.
  • Pero una vez que le dije explícitamente, "Supón que tu idea anterior estaba equivocada, propone un enfoque diferente", salía de ese estado.
  • Necesitaba 3-4 bucles en promedio para los errores más difíciles.

Calidad de generación de pruebas

También les pedí a ambos que generaran pruebas antes de corregir un error (un truco sorprendentemente poderoso):

• Para Python + pytest:
  • GPT-5 produjo pruebas más descriptivas y casos mejor parametrizados.
  • GLM-4.7 produjo pruebas un poco más simples pero cometió menos errores de sintaxis.
• Para TypeScript + Jest:
  • Ambos fueron buenos, pero GPT-5 fue mejor al reflejar las convenciones reales del proyecto (nomenclatura, estructura de carpetas) cuando solo le di algunos ejemplos.

Si tu principal caso de uso es GLM-4.7 vs GPT-5 para agentes de codificación, lo resumiría así:

• GPT-5: mayor potencial, un poco mejor en planificación, menos bucles de "repetición tonta".
• GLM-4.7: excelente relación costo-beneficio, fuerte una vez que le das indicaciones estructuradas y un poco de lógica de protección.

Cuándo Elegir GLM-4.7

Casos de uso sensibles al costo

Si eres un desarrollador independiente, una pequeña agencia o estás ejecutando un proyecto paralelo, la elección entre GLM-4.7 y GPT-5 generalmente se reduce a una métrica brutal: dólares por tarea resuelta.

De mis registros:

• Para agentes de codificación, GLM-4.7 a menudo se situó en un 40–60% del costo de GPT-5 para aproximadamente un 80–90% de la calidad.

Ese intercambio vale la pena para:

• mantenimiento de código de fondo,
• refactorizaciones masivas,
• generación de documentación,
• generación de pruebas por lotes.

Necesidad de autoalojamiento

Si tu equipo o clientes:

• no pueden enviar código a nubes de terceros, o
• quieren ejecutar todo en infraestructura privada,

entonces, la historia de autoalojamiento de GLM-4.7 es el factor decisivo.

¿Es más doloroso de operar? Sí. Estás lidiando con GPUs, servidores de inferencia, monitoreo y escalado. Pero si tu volumen de tokens es lo suficientemente alto y la seguridad/privacidad no son negociables, es una elección muy racional.

Bases de código pesadas en chino

Si tu base de código:

• tiene comentarios, nombres de variables o mensajes de commit en chino, o
• tu equipo informa problemas primero en chino, luego en inglés,

GLM-4.7 actualmente tiene una verdadera ventaja.

En mis pruebas de repositorios mixtos chino-inglés:

• Entendió informes de errores con rastros de pila y mensajes de registro en chino casi de manera nativa.
• GPT-5 se puso al día una vez que traduje todo, pero eso es un pegamento extra para el flujo de trabajo.

Así que si operas en un entorno chino-primero o bilingüe, GLM-4.7 simplemente se adapta de manera más natural a la vida diaria de desarrollo.

Cuándo Elegir GPT-5

Ecosistema maduro

El principal argumento no técnico en GLM-4.7 vs GPT-5 es el ecosistema.

GPT-5 actualmente gana en:

• profundidad de integraciones de terceros,
• herramientas y agentes listos para usar ajustados para su API,
• ejemplos de comunidad, documentación y consejos de depuración.

Si estás construyendo algo que necesita conectarse a muchas herramientas SaaS, plugins o plataformas sin código, GPT-5 es el camino de menor resistencia.

Flujos de trabajo en inglés primero

Para inglés-primero:

• especificaciones de producto,
• copias de UX,
• documentos estratégicos,
• tareas de razonamiento complejas,

GPT-5 simplemente se siente más pulido.

En mis pruebas, su:

• redacción de especificaciones,
• análisis de compensaciones,
• y calidad de la explicación

fueron constantemente más "listas para el cliente" sin ediciones. GLM-4.7 también puede manejar esto, pero me encontré editando el tono y la estructura más a menudo.

Requisitos máximos de estabilidad

Si tus prioridades son:

• latencia ultra predecible,
• tolerancia extremadamente baja a la alucinación en conocimientos generales,
• y fuertes SLA de proveedores,

GPT-5 es la opción más segura por ahora.

En agentes de larga duración donde una sola alucinación extraña puede causar daños reales (como una mala configuración de la infraestructura), los sistemas de protección y monitoreo de GPT-5 se sintieron más maduros. GLM-4.7 se comportó bien en mis pruebas, pero el ecosistema circundante (evaluaciones, sistemas de protección, herramientas disponibles) aún no está tan probado en batalla.

El Panorama General: Los Modelos se Están Comoditizando

Ampliando la perspectiva, la parte más interesante de GLM-4.7 vs GPT-5 no es quién "gana". Es que, para mucho del trabajo diario, ambos son lo suficientemente buenos.

Lo que realmente importa ahora es:

• Precio por problema resuelto (no por token).
• Ecosistema y cohesión alrededor del modelo, herramientas, registro, reintentos, patrones de instrucciones.
• Adecuación para tu idioma + dominio (SaaS en inglés primero vs base de código bilingüe vs herramientas internas).

Mi conclusión práctica después de todas estas pruebas:

• Usa GPT-5 cuando necesites la máxima calidad de razonamiento, salida en inglés pulida y soporte de ecosistema rico.
• Usa GLM-4.7 cuando te importe más el rendimiento y el costo, o necesites autoalojamiento y mejor rendimiento en chino.

¿Y honestamente? No tengas miedo de mezclarlos.

En mi propio conjunto ahora:

• Especificaciones, decisiones de producto y escritura para clientes → GPT-5.
• Agentes de codificación masiva, generación de pruebas y tareas de mantenimiento interno → GLM-4.7.

Si recién estás comenzando, te sugeriría esto:

1. Elige un flujo de trabajo representativo, por ejemplo, "arreglar una prueba fallida en mi repositorio con un agente."
2. Ejecuta 10 veces con GLM-4.7 y 10 veces con GPT-5 usando los mismos comandos y herramientas.
3. Registra: tasa de éxito, total de tokens, costo y qué tan molesto te sientes leyendo los resultados.

Ese pequeño experimento te dirá más sobre GLM-4.7 vs GPT-5 para tu vida que cualquier página de marketing o cualquier publicación de blog, incluida esta.

Luego, quédate con el que realmente produzca resultados para ti, no con el que tenga la gráfica de referencia más llamativa.

El mejor modelo para ti depende de tu flujo de trabajo, no del ranking.

Después de todas estas pruebas, la incómoda verdad es esta: para la mayoría de los flujos de trabajo personales e independientes, el modelo en sí importa menos que el diseño del agente que lo rodea.

Eso es exactamente lo que estamos construyendo en Macaron. No apostamos por un único modelo “mejor”. Combinamos los modelos más fuertes disponibles con un sistema de memoria que realmente aprende cómo trabajas tú: qué te importa, cómo iteras y dónde suelen ocurrir los problemas.

Si tienes curiosidad por saber cómo se siente eso en la práctica, puedes probarlo tú mismo. [Prueba Macaron gratis →]