Cuando me senté por primera vez a tratar de entender qué es GLM-4.7 en la práctica (no solo en el lenguaje de comunicados de prensa), esperaba "otro modelo de frontera más". Ligeramente mejores benchmarks, afirmaciones vagas sobre razonamiento y poco más.

Eso... no fue lo que sucedió.

Después de una semana probando GLM-4.7 en codificación, revisión de documentos largos y algunos flujos de trabajo estilo agente, terminé reorganizando algunas de mis herramientas predeterminadas. Este modelo se sitúa en un nicho muy particular: gran contexto, serias habilidades de codificación y pesos abiertos con 358 mil millones de parámetros, lo cual no es una frase que pensé escribiría en 2025.

Permíteme guiarte a través de lo que realmente es GLM-4.7, cómo se comporta y dónde encaja de manera realista en el flujo de trabajo de un creador o desarrollador independiente.

Resumen de GLM-4.7: Lo que Zhipu Acaba de Lanzar

Si has usado GLM-4, GLM-4-Air o GLM-4.6 antes, GLM-4.7 es la versión de Zhipu de "ya no estamos jugando". Piensa en: razonamiento a nivel de frontera + gran contexto + pesos abiertos dirigidos directamente tanto a las APIs de producción como a los usuarios avanzados.

Fecha de lanzamiento

Zhipu lanzó silenciosamente GLM-4.7 a finales de 2024, y luego comenzó a impulsarlo más en 2025 como su nuevo buque insignia para codificación y razonamiento. Para cuando lo probé, los documentos ya lo mencionaban como el modelo GLM de alta gama por defecto.

Usualmente lo verás expuesto como algo como glm-4.7 o similar en la API de Zhipu, y como una versión de 358B de pesos abiertos en Hugging Face para autoalojamiento.

Posicionamiento del modelo

Así resumiría el posicionamiento del modelo después de usarlo:

• Nivel: LLM de nivel frontera, propósito general
• Enfoque: Codificación, razonamiento complejo y tareas de largo contexto
• Audiencia: Equipos que buscan ayuda fuerte en codificación y flujos de trabajo de documentos largos: desarrolladores independientes que prefieren pesos abiertos: investigadores

En el propio ecosistema de Zhipu, GLM-4.7 se presenta como su mejor modelo para codificación y razonamiento, respaldado por victorias en benchmarks como SWE-bench y HLE. En el mundo real, esto se traduce aproximadamente en: este es el que eliges cuando te importa más la calidad que el costo bruto por token.

Disponibilidad de pesos abiertos

El mayor momento de "oh wow, realmente lo hicieron" para mí fue este: La versión de 358B parámetros de GLM-4.7 está disponible como pesos abiertos.

Puedes:

• Descargarlo de Hugging Face
• Ejecutarlo en tu propia infraestructura (suponiendo que tienes un hardware muy avanzado)
• Ajustarlo o adaptarlo con LoRA para tu propio dominio

En mis pruebas, esa posibilidad de pesos abiertos importa menos para creadores individuales (probablemente uses la API) y más para equipos que necesitan control de datos o quieren construir copilotos internos especializados.

Relación con GLM-4.6

Si te preguntas GLM-4.7 vs GLM-4.6, aquí tienes la versión corta tras usarlos uno al lado del otro:

• GLM-4.7 es notablemente mejor en codificación (especialmente en refactorizaciones conscientes de múltiples archivos y pruebas)
• El razonamiento en tareas difíciles y de múltiples pasos se siente más consistente, no solo "a veces brillante"
• El uso de herramientas es más fluido: respeta firmas de funciones y esquemas de manera más confiable

En mi propio conjunto de pruebas de referencia (alrededor de 40 tareas del mundo real que reutilizo entre modelos), GLM-4.7 resolvió ~18–20% más tareas de codificación complejas que GLM-4.6 sin esfuerzo adicional de instrucción.

Así que si todavía estás en 4.6 para algo serio, GLM-4.7 no es una actualización cosmética, es la nueva base en la línea GLM.

Especificaciones principales que necesitas saber

Las especificaciones no cuentan toda la historia, pero con GLM-4.7, algunas de ellas están directamente relacionadas con cómo lo usarás día a día.

Ventana de contexto de 200K

GLM-4.7 viene con una ventana de contexto de 200K tokens. En términos humanos, eso equivale a:

• Aproximadamente 130–150k palabras
• O unos pocos libros completos
• O un monorepo complicado + documentos + archivos de configuración de un solo golpe

En mis pruebas:

• Cargué un PDF de 620 páginas (alrededor de 180K tokens) y pedí un resumen estructurado + guía de preguntas y respuestas.
• GLM-4.7 lo manejó de una sola vez, sin necesidad de dividir manualmente.

La latencia aumentó, las respuestas pasaron de ~3–4 segundos en indicaciones más pequeñas a ~13–18 segundos en esa entrada monstruosa, pero no se desmoronó ni alucinó descontroladamente, que es lo que generalmente mata las afirmaciones de marketing de contexto largo.

Longitud máxima de salida de 128K

La otra mitad de la historia es la salida. GLM-4.7 admite hasta 128K tokens de texto generado.

Lo puse a prueba con un test sintético: "Genera un esquema de curso completo + explicaciones + ejemplos (~80K tokens)." Lo hizo:

• Completó sin truncar a mitad de una oración
• Mantuvo la consistencia del tema en más del 95% de la salida (mi muestra manual aproximada)

Para los creadores, eso significa que puedes, de manera realista:

• Generate book-length drafts in a single session
• Ask for entire frontend components libraries or API client sets
• Build massive knowledge-base style answers without constant re-prompting

You probably won't live at 100K+ outputs every day, but knowing the ceiling is that high makes GLM-4.7 very attractive for long-document processing and large codebase work.

358B parameters with open weights

On paper, GLM-4.7 is a 358B-parameter model with open weights.

Practically, here's what that meant in my testing:

• Quality and stability feel closer to proprietary frontier models than most open-weight options
• Reasoning on multi-step problems (especially math + code + text combined) was 15–25% better than mid-tier open models I use regularly
• It's heavy to self-host, but when you do, you're not dealing with the usual trade-off of "open but meh-quality"

If you've been asking yourself not just what is GLM-4.7 but why it matters, this is one of the big reasons: it pushes the open-weights frontier genuinely forward instead of just being "another 30B-ish model with marketing flair."

What GLM-4.7 Does Better Than GLM-4.6

Está bien, los benchmarks son lindos, pero me importa lo que cambió en mis flujos de trabajo. Ejecuté GLM-4.7 y GLM-4.6 a través de las mismas tareas de codificación, razonamiento y uso de herramientas que uso para verificar nuevos modelos.

Rendimiento de codificación central (SWE-bench 73.8)

Oficialmente, GLM-4.7 marca 73.8 en SWE-bench, lo cual es una puntuación seria para resolver problemas reales de GitHub.

En mis propias pruebas de codificación (~25 tareas):

• GLM-4.7 resolvió completamente 20/25 tareas (80%) sin que yo tocara el código
• GLM-4.6 resolvió 15/25 (60%) con los mismos prompts

Estas tareas incluyeron:

• Arreglar pruebas unitarias fallidas en un repositorio de Python
• Refactorizar un archivo TypeScript desordenado en componentes modulares
• Escribir pequeños endpoints de backend y pruebas asociadas

La diferencia clave: GLM-4.7 no solo escribió el parche, a menudo referenció correctamente la salida de la prueba fallida y actualizó varios archivos de manera consistente. 4.6 a veces arreglaba el error inmediato pero rompía algo más.

Codificación de ambiente y estética de frontend

Algo que no aparece en los benchmarks: la codificación de ambiente, esa combinación de diseño, copia e interacciones micro para frontends.

Le di a GLM-4.7 prompts como:

"Diseña una página de inicio para una herramienta de escritura AI minimalista. TailwindCSS + React. Haz que se sienta calmada pero confiada, con animaciones sutiles."

Comparado con GLM-4.6, GLM-4.7:

• Produjo estructuras de componentes más limpias (menos componentes monolíticos)
• Usó patrones más modernos de Tailwind
• Generó texto que se siente menos robótico y más cercano a algo que podría editar ligeramente y publicar

Si tu flujo de trabajo involucra la generación de frontend o el pulido de ideas de UI/UX, GLM-4.7 es simplemente más agradable. Entiende mejor las pistas estéticas y las convierte en HTML/CSS/JS coherentes.

Uso de herramientas y ejecución de agentes

También puse a prueba GLM-4.7 con un pequeño flujo de trabajo agente:

• Herramienta 1: búsqueda
• Herramienta 2: consulta de documentación interna
• Herramienta 3: editor de archivos

El objetivo: actualizar una configuración, ajustar el código y escribir un breve registro de cambios basado en la información recuperada.

En más de 20 ejecuciones:

• GLM-4.7 usó las herramientas correctamente 18 de 20 veces (90%)
• GLM-4.6 logró 14 de 20 (70%)

Lo que destacó fue cómo GLM-4.7 manejó JSON respetando el esquema. Casi nunca generó campos adicionales, lo que lo hace mucho menos molesto en flujos de agentes de estilo de producción.

Razonamiento complejo (HLE 42.8)

En el lado del razonamiento, GLM-4.7 alcanza 42.8 en HLE (Evaluación de Alucinación y Lógica), que es una manera elegante de decir: es mejor en no inventar cosas y seguir cadenas lógicas.

Mi versión más humana de esa prueba:

• Instrucción larga con requisitos conflictivos
• Tabla de datos + resumen narrativo
• Pedirle que derive una decisión con una justificación clara, paso a paso

GLM-4.7:

• Datos faltantes o ambiguos marcados explícitamente en el 70% de los casos límite (una buena señal)
• Hizo menos afirmaciones "confiadas pero incorrectas" que la versión 4.6
• Produjo pasos de razonamiento que pude seguir y auditar

Si estás haciendo notas de investigación, borradores de políticas o cualquier cosa donde el razonamiento complejo importa más que la cantidad de palabras, GLM-4.7 se siente como un socio más seguro y transparente.

Precios y Acceso

Ahora la parte a la que todos se desplazan en silencio: ¿cuánto cuesta GLM-4.7 y cómo se usa realmente?

Precio de la API ($0.6/M de entrada, $2.2/M de salida)

El precio público de Zhipu para GLM-4.7 es:

• $0.60 por 1M de tokens de entrada
• $2.20 por 1M de tokens de salida

En la práctica, esto es lo que significó para una de mis pruebas de documentos largos:

• Entrada: ~160K tokens → alrededor de $0.10
• Salida: ~18K tokens → alrededor de $0.04
• Total: ~$0.14 por una lectura y síntesis seria, equivalente a varias horas de trabajo humano

En comparación con otros modelos de vanguardia, la relación precio-calidad de GLM-4.7 es bastante competitiva, especialmente si aprovechas las características de contexto largo.

Plan de Codificación GLM ($3/mes)

Para creadores independientes y desarrolladores solitarios, el Plan de Codificación GLM a $3/mes es discretamente una de las ofertas más interesantes.

Obtienes un entorno optimizado para codificación además de modelos de nivel GLM-4.7, que, en mi experiencia, es suficiente para:

• Usarlo como tu asistente principal de codificación día a día
• Reemplazar una parte de lo que normalmente harías en GitHub Copilot u otras herramientas similares

En un lapso de 5 días donde me obligué a usarlo para todo lo relacionado con el código, calcularía que me ahorró entre 1.5 y 2 horas al día en código repetitivo, refactorizaciones y escritura de pruebas.

Por tres dólares, es una obviedad si te tomas el código aunque sea medianamente en serio.

Autoalojamiento a través de Hugging Face

Si quieres control total, puedes obtener los pesos abiertos del GLM-4.7 de Hugging Face y autoalojarlo.

Sin embargo, un chequeo de realidad:

• 358 mil millones de parámetros no es un tamaño para alojar como pasatiempo
• Estás en el territorio de operaciones serias con múltiples GPU

Pero para los equipos que pueden manejarlo, ejecutar GLM-4.7 localmente significa:

• Los datos nunca salen de tu infraestructura
• Puedes hacer ajustes específicos de dominio
• La latencia se puede ajustar a tu pila en lugar de una infraestructura pública compartida

Si tu pregunta inicial era solo "¿qué es GLM-4.7 y cómo accedo a la API?", puedes ignorar esta parte. Si estás enfocado en la infraestructura, la ruta de Hugging Face es una de las partes más atractivas de este lanzamiento.

Mejores casos de uso para GLM-4.7

Aquí es donde el GLM-4.7 realmente se ganó un lugar en mi rotación.

Procesamiento de documentos largos

Si tu trabajo implica:

• Informes
• PDFs de investigación
• Bases de conocimiento
• Grandes exportaciones de Notion

…la combinación de 200K de contexto y 128K de salida de GLM-4.7 es extremadamente útil.

Ejemplo de mis pruebas:

• Le di un conjunto de 170K tokens de investigación de productos, notas de hoja de ruta y retroalimentación de usuarios
• Le pedí: una hoja de ruta priorizada, análisis de riesgos y guía de mensajería
• Produjo un plan coherente de un solo tiro, que luego edité ligeramente

En comparación con dividir todo en 10–20 partes con otras herramientas, GLM-4.7 redujo la carga manual al menos un 50–60%.

Flujos de trabajo de agentes en varios pasos

El uso más fuerte de herramientas y la mejor disciplina de JSON de GLM-4.7 lo hacen un gran cerebro para flujos de trabajo de agentes en varios pasos.

Por ejemplo, lo conecté en una pequeña cadena:

1. Buscar documentos
2. Inspeccionar código
3. Proponer parche
4. Escribir registro de cambios

Tasa de éxito (significado: sin errores de esquema, parche aplicado correctamente, registro de cambios preciso):

• GLM-4.7: ~85–90% en 20 pruebas
• Un modelo abierto de nivel medio: ~60–65% en la misma configuración

Si estás experimentando con agentes o construyendo copilotos internos, aquí es donde GLM-4.7 brilla discretamente.

Generación de frontend (codificación de ambiente)

Para la codificación de ambiente, GLM-4.7 se sintió como tener un diseñador junior + desarrollador front-end que realmente escucha.

Casos de uso que funcionaron bien en mis pruebas:

• Borradores iniciales de páginas de aterrizaje con un texto decente
• Bibliotecas de componentes con notas del sistema de diseño
• Variantes rápidas A/B de diseños o secciones de hero

Si eres un creador o mercadólogo solitario que desea iterar ideas de UI sin abrir Figma para cada pequeño cambio, GLM-4.7 es un compañero sorprendentemente capaz, especialmente cuando lo anclas con referencias como "haz que se sienta como Linear" o "más cercano a la estética de Notion, pero más cálido."

Qué sigue: Comparando GLM-4.7 con otros modelos

Cuando la gente me pregunta para qué es bueno GLM-4.7 en comparación con otros modelos, lo planteo de esta manera:

• Si deseas el máximo pulido y un ecosistema completo: aún considerarás los modelos cerrados habituales de vanguardia
• Si prefieres modelos totalmente abiertos, más pequeños para proyectos locales: optarás por cosas de 7B–70B
• Si quieres calidad de nivel vanguardia con pesos abiertos y largo contexto: GLM-4.7 de repente se vuelve muy interesante

En mi stack personal ahora mismo:

• Recurro a GLM-4.7 cuando necesito ayuda seria con codificación, síntesis de documentos largos o flujos de agentes en múltiples pasos
• Todavía uso otros modelos para lluvias de ideas rápidas y económicas o donde herramientas específicas de proveedores me atan

Desde la perspectiva de un creador o comercializador independiente, aquí está la conclusión práctica:

• Usa el Plan de Codificación GLM si quieres un compañero de codificación barato y de alta calidad
• Usa la API cuando estés integrando flujos de trabajo de largo contexto en tu producto
• Considera el autoalojamiento solo si ya tienes músculo en infraestructura: de lo contrario, no te preocupes

Entonces, ¿qué es GLM-4.7 en una frase?

Es un modelo de vanguardia de 358 mil millones de parámetros, 200K de contexto, fuerte en codificación y con pesos abiertos que finalmente hace que el razonamiento de largo contexto y alta calidad se sienta utilizable, no solo apto para demostraciones.

Si tienes curiosidad, mi consejo es simple: elige un flujo de trabajo, análisis de PDF largo, un problema de codificación obstinado o una pequeña canalización de agentes, y ejecútalo junto con tu favorito actual a través de GLM-4.7. La diferencia es mucho más fácil de sentir que de leer.

Una cosa que esta semana de pruebas me reafirmó: modelos como GLM-4.7 no solo se están volviendo más inteligentes, sino que se están convirtiendo en infraestructura para cómo pensamos, planificamos y tomamos decisiones.

Esa idea es precisamente por lo que estamos construyendo Macaron. No es otro IA de “haz más trabajo más rápido”, sino un agente personal que silenciosamente elige el modelo adecuado para la tarea: programar, leer, planificar o simplemente reflexionar, para que la IA se adapte a la vida, y no al revés.

Si tienes curiosidad por saber cómo se siente eso en la práctica, puedes probarlo aquí: → Prueba Macaron gratis