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

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

Un rápido descargo de responsabilidad antes de sumergirnos: los detalles de GPT-5 aún están evolucionando y los benchmarks de los proveedores son, previsiblemente, halagadores. Lo que comparto aquí se basa en mis propias pruebas en diciembre de 2025: experimentos pequeños pero reproducibles, utilizando los mismos prompts, repositorios y herramientas en ambos modelos. Tómalo como notas de campo, no como un evangelio.

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

Por Qué Esta Comparación Importa

Ambos modelos enfatizan las 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 agentes que tenía acceso a:

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

1. ¿Pueden realmente enviar cambios de código funcionales?

Utilicé:

• un conjunto reducido de ~40 problemas al estilo SWE‑bench 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 quema $50 en una corrección de errores no es inteligente.

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

• GPT-5 se sintió más "confiadamente correcto" en tareas intensivas en inglés y razonamiento de estilo de producto.
• GLM-4.7 sobresalió en 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 ejecutas agentes 24/7, el precio del modelo y la eficiencia en el uso 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 realmente programando.
• Si estás lanzando productos para usuarios reales, la estabilidad y el ecosistema alrededor de GPT-5 pueden importar más que alardear de puntos de referencia en bruto.

Ya he cambiado el "asistente de desarrollo de IA" interno de un cliente de una pila solo de GPT a una híbrida: GPT-5 para el trabajo de especificación de productos y el texto dirigido al usuario, GLM-4.7 para las tareas de codificación en segundo plano donde el costo y la capacidad son dominantes. Esa división hubiera sido impensable hace un año: ahora simplemente tiene sentido.

Competencia de Puntos de Referencia

No voy a pretender que repliqué puntos de referencia académicos completos, pero sí ejecuté una versión simplificada de cada uno.

SWE-bench Verificado

En un conjunto pequeño y verificado de corrección de errores (30 problemas de 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 aún fallan, aquí está el registro"), la diferencia 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 usualmente eran por un caso límite faltante.
• GLM-4.7 a veces malinterpretaba la descripción del problema original, pero cuando se le guiaba con pasos más claros, se recuperaba sorprendentemente bien.

SWE-bench Multilingüe

He creado de manera improvisada un pseudo banco de pruebas multilingüe haciendo lo siguiente:

• manteniendo el código en inglés,
• pero escribiendo informes de errores y comentarios en una mezcla de chino e inglés.

Aquí GLM-4.7 vs GPT-5 invertidos:

• 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 los comentarios en lenguaje mixto en las docstrings. GPT-5 generalmente resolvió 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 notarás.

HLE con Herramientas

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

1. Buscar documentos (mediante una herramienta de búsqueda web).
2. Leer una página.
3. Llamar a una calculadora o a un pequeño espacio de trabajo en Python.
4. Componer una recomendación final.

Aquí es donde GPT-5 comenzó a destacar:

• GPT-5 fue mejor en planificación: anticipó qué herramientas necesitaría 2–3 pasos por adelantado.
• GLM-4.7 ocasionalmente utilizó en exceso la herramienta de búsqueda web y recuperó páginas similares.

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

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

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

Comparación de Precios

Para los creadores 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:

• Precio más alto por 1 millón de tokens que los modelos regionales chinos
• Posibles descuentos en tokens en caché y contexto reutilizado

GLM-4.7, en contraste, está posicionado agresivamente en costo, especialmente en las regiones chinas, y a menudo es 30–60% más barato por token que los modelos de OpenAI de frontera, dependiendo de tu región y proveedor.

Para una sesión típica de codificación (200K de contexto de entrada, 20–40K de tokens de salida en varios 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, GLM-4.7 mantiene una fuerte ventaja de "valor por tarea resuelta".

Costo total para flujos de trabajo típicos de agentes

También rastreé costo por tarea exitosa, no solo por token.

Para mi referencia de 30 tareas al estilo SWE:

• GLM-4.7: roughly $0.80 per successful fix
• GPT-style (GPT-4.1/o3-stand in for GPT-5): around $1.30 per successful fix

So even with GPT‑style models solving more tasks, GLM still won on dollars per working PR.

If you're running:

• Continuous code review agents
• Automated bug triage
• Nightly refactor passes

Those cost-per-fix deltas add up brutally fast.

Self-hosting option (GLM-4.7 only)

The wild card is self-hosting. GLM-4.7 can be deployed on your own GPUs or private cloud.

That unlocks use cases where:

• You pay a fixed infra bill instead of unpredictable API spikes
• Legal/security demands that code never touches a US or third-party vendor
• You want to run many smaller agents in parallel without per-call markup

It's not free, of course. You're trading:

• Ops complexity (monitoring, scaling, upgrades)
• Upfront infra cost

…but once your usage crosses a certain line (for me it was around 15–20M tokens/day sustained), GLM-4.7 self-hosted starts looking very attractive versus a pure GPT-5 API strategy.

Architecture Differences That Matter

Context window (200K vs ?)

For GLM-4.7, I consistently got ~200K token context to play with. That's enough for:

• a medium‑sized repo slice,
• plus a few open issues,
• plus some logs and instructions.

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 128K–200K también, y casi nunca encontré límites duros de contexto en tareas de programación cotidianas.

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

• GPT-5 a menudo realizaba 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 con calma salidas muy largas cuando pedía parches completos o suites de pruebas, decenas de miles de tokens sin atascarse.

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

Para diferencias enormes:

• GLM-4.7 se sentía más cómodo volcando grandes bloques 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 comercializan 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 veces,
  • y elevó el uso de tokens de manera similar.
• El estilo de solicitud "lento / profundo" de GLM-4.7 (indicándole explícitamente que piense en pasos, verifique hipótesis y vuelva a leer el código) también ayudó, pero las mejoras fueron menores: tal vez una mejora de 5–8 puntos porcentuales en las tareas más complicadas.

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

Rendimiento en el Mundo Real de Codificación

Aquí es donde la comparación entre GLM-4.7 y GPT-5 para codificación se vuelve concreta.

Refactorización de múltiples archivos

Dí a ambos modelos el mismo escenario:

• Un monorepo pequeño de TypeScript (aproximadamente 60 archivos).
• Objetivo: extraer un ayudante de análisis compartido y eliminar la 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 sutil discordancia de tipos.
• GLM-4.7:
  • Encontró 3 de 4 lugares de duplicación por sí solo.
  • Necesitó un empujón para detectar el último.
  • Produjo parches que se compilaron al primer intento con mayor frecuencia.

Tiempo para "pruebas en verde" después de 2–3 iteraciones de ida y vuelta:

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

¿Honestamente? Eso es un empate. Ambos son utilizables como copilotos de refactorización. GPT-5 se siente más como un desarrollador sénior con buen gusto por el diseño, GLM-4.7 se siente como un desarrollador de nivel medio rápido y cuidadoso que verifica los tipos dos veces.

Bucles de corrección de errores

En las pequeñas tareas de corrección de errores al estilo SWE, observé cómo se comportaba cada modelo en intentos repetidos:

1. Proponer una solución.
2. Ejecutar pruebas.
3. Leer los registros de errores.
4. Intentar nuevamente.

Patrones que vi:

• GPT-5:
  • Mejor interpretando largas trazas de Python.
  • Menos propenso a repetir el mismo parche erróneo.
  • Normalmente converge en 2-3 bucles.
• GLM-4.7:
  • A veces se quedaba atascado en la misma hipótesis errónea.
  • Pero una vez que le dije explícitamente, "Asume que tu idea anterior estaba equivocada, propone un enfoque diferente," salía de eso.
  • Necesitaba de 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 ligeramente más simples pero cometió menos errores de sintaxis.
• Para TypeScript + Jest:
  • Ambos estuvieron bien, pero GPT-5 fue mejor imitando las convenciones reales del proyecto (nombres, estructura de carpetas) cuando solo le di unos pocos ejemplos.

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

• GPT-5: mayor potencial, ligeramente mejor en planificación, menos bucles "tontos repetitivos".
• GLM-4.7: excelente relación costo-rendimiento, fuerte una vez que le das instrucciones 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 llevando a cabo un proyecto paralelo, GLM-4.7 vs GPT-5 generalmente se reduce a un solo y brutal métrica: dólares por tarea resuelta.

De mis registros:

• Para agentes de codificación, GLM-4.7 a menudo se sitúa entre el 40-60% del costo de GPT-5 para aproximadamente el 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 capacidad 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 son innegociables, es una elección muy racional.

Bases de código extensas en chino

Si tu base de código:

• has comments, variable names, or commit messages in Chinese, or
• your team reports issues in Chinese first, English second,

GLM-4.7 currently has a real edge.

In my mixed Chinese–English repo tests:

• It understood bug reports with Chinese stack traces and log messages almost natively.
• GPT-5 caught up once I translated everything, but that's extra workflow glue.

So if you're operating in a Chinese‑first or bilingual environment, GLM-4.7 just fits more naturally into day‑to‑day dev life.

When to Choose GPT-5

Mature ecosystem

The main non-technical argument in GLM-4.7 vs GPT-5 is ecosystem.

GPT-5 currently wins on:

• depth of third‑party integrations,
• off‑the‑shelf tools and agents tuned for its API,
• community examples, docs, and debugging tips.

If you're building something that needs to plug into a lot of SaaS tools, plugins, or no‑code platforms, GPT-5 is the path of least resistance.

English-first workflows

For English‑first:

• product specs,
• UX copy,
• strategy docs,
• complex reasoning tasks,

GPT-5 simply feels more polished.

In my tests, its:

• spec writing,
• tradeoff analysis,
• and explanation quality

were consistently more "client‑ready" without edits. GLM-4.7 can absolutely handle this too, but I found myself editing tone and structure more often.

Maximum stability requirements

If your priorities are:

• latencia ultra predecible,
• tolerancia extremadamente baja a alucinaciones sobre conocimiento general,
• y fuertes SLA de proveedores,

GPT-5 es la apuesta más segura por ahora.

En agentes de larga duración, donde una sola alucinación extraña puede causar daños reales (como una mala configuración de infraestructura), las medidas de seguridad y el monitoreo de GPT-5 se sienten más maduros. GLM-4.7 se comportó bien en mis pruebas, pero el ecosistema que lo rodea (evaluaciones, medidas de seguridad, herramientas disponibles) aún no está tan probado.

El panorama general: los modelos se están convirtiendo en productos básicos

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

Lo que realmente importa ahora es:

• Precio por problema resuelto (no por token).
• Ecosistema y conexión alrededor del modelo, herramientas, registro, reintentos, patrones de prompts.
• 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 propia pila ahora mismo:

• 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 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. Ejecútalo 10 veces con GLM-4.7 y 10 veces con GPT-5 usando los mismos indicativos y herramientas.
3. Rastrea: tasa de éxito, total de tokens, costo y cuán molesto te sientes al leer los resultados.

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

Luego quédate con el que realmente realiza el trabajo para ti, no con el que tiene el gráfico de referencia más llamativo.

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 tú trabajas: lo que te importa, cómo iteras y dónde suelen ocurrir problemas.

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