FRENES

Z.ai (Zhipu) · modelo de lenguaje

GLM 4.7 Flash: precio, contexto y benchmarks

GLM 4.7 Flash es un modelo de lenguaje de Z.ai (Zhipu) lanzado el 19 de enero de 2026. Cuesta 0,06 US$ por millón de tokens de entrada y 0,4 US$ de salida, con un contexto de 200 mil tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.

Coste bajoPesos abiertosRazonamientoLlamada a herramientas

Lo que hay que saber de GLM 4.7 Flash

GLM 4.7 Flash fue publicado por Z.ai (Zhipu) (China) el 19 de enero de 2026. Acepta texto como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 200.000 tokens, más que el 36 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 117.964 tokens de una vez.

Está disponible desde hace unos 9 meses, lo suficiente para que sus precios y puntuaciones se hayan estabilizado.

Precio de GLM 4.7 Flash

En OpenRouter, GLM 4.7 Flash cuesta 0,06 US$ por millón de tokens de entrada y 0,4 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,146 US$ por millón, más caro que el 16 % de los modelos de pago (5,2 veces menos que la mediana de 0,76 US$).

Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0003 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 10 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.

Rendimiento y benchmarks

Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para GLM 4.7 Flash. Por eso no mostramos ninguna nota de rendimiento inventada: solo el precio, el contexto y las funciones cuentan en su nota.

Puntuaciones publicadas por Epoch AI en los benchmarks que sigue el sitio:

Fuente: Epoch AI, Benchmarking Hub (CC BY 4.0).
BenchmarkQué mideScoreFecha
GPQA Diamondpreguntas de ciencias de nivel doctorado60,5 %—
OTIS Mock AIMEproblemas de competición de matemáticas58,3 %—

Funciones, privacidad y uso local

Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face (licencia mit): puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros. Con 31.221.488.576 mil millones de parámetros, necesita unos 17.446.366.274 GB de memoria en cuantización de 4 bits. Comprobar con la calculadora de VRAM. Se descargó 977.416 veces en Hugging Face el mes pasado.

Otros modelos de Z.ai (Zhipu)

Precio medio por millón de tokens (3 de entrada por 1 de salida).
ModeloLanzamientoPrecio medioECI
GLM 5.3 Prime23 sept 20264,3 US$—
GLM 5.3 FlashX18 sept 20260,59 US$—
GLM 5.3 Flash26 ago 20260,24 US$153,1
GLM 5.318 ago 20260,41 US$156
GLM 5.216 jun 20261,78 US$151,9
GLM 5.17 abr 20262,15 US$149,8
GLM 5V Turbo1 abr 20261,9 US$—
GLM 5 Turbo15 mar 20261,9 US$—

Veredicto

GLM 4.7 Flash obtiene 75/100 según nuestra tabla, que solo usa cifras publicadas.

Puntos fuertes

  • Precio bajo: más barato que el 84 % de los modelos de pago.
  • Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.
  • Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.

Limitaciones

  • Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.
  • Solo texto: no lee imágenes ni archivos.

Evítelo si…

  • quiere alojarlo en un solo ordenador doméstico (≈ 17.446.366.274 GB necesarios en 4 bits).

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta GLM 4.7 Flash?

0,06 US$ por millón de tokens de entrada y 0,4 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0003 US$.

¿Qué tamaño tiene el contexto de GLM 4.7 Flash?

200.000 tokens, unas 150.000 palabras, con un máximo de 117.964 tokens de salida.

¿Se puede usar GLM 4.7 Flash en local?

Sí, sus pesos están publicados con licencia mit. Cuente unos 17.446.366.274 GB de memoria en 4 bits.

¿Sirve GLM 4.7 Flash para un agente IA?

Técnicamente sí: admite llamada a herramientas y salidas estructuradas. Compruebe después su coste para su volumen.

¿Qué alternativas hay a GLM 4.7 Flash?

Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son Gemma 3 27B, Qwen3 32B y gpt-oss-safeguard-20b.

Artículos relacionados

Neutralidad. Ningún enlace de afiliación. Ningún editor paga por ser evaluado, puntuado o clasificado. Las evaluaciones las dirige François Chollet, neutrales y factuales, y cada dato está fechado y con su fuente. Cómo puntuamos