Todo sobre GLM-4.7

Presentación

GLM-4.7 es un modelo de lenguaje de Zhipu AI (Z.ai), lanzado el 22 de diciembre de 2025. Tiene, por tanto, 10 meses a 22 de octubre de 2026. Sus pesos están publicados: puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios servidores, o usar uno de los 34 proveedores de API que lo listan en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Cuánto cuesta GLM-4.7?

GLM-4.7 cuesta 0,45 US$ por millón de tokens de entrada y 2,09 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,013 US$; mil veces esa tarea, 13,15 US$.

Son 2,1 veces el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,09 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Resultados en benchmarks

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), GLM-4.7 obtiene un índice de capacidad de 68,4 sobre 100, calculado con 3 pruebas de nuestra cesta.

Con solo 3 pruebas registradas, no entra en el ranking público, que exige al menos 4 resultados: su índice debe leerse como parcial.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 83,3 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 83,3 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• Terminal-Bench (tareas de agente en una terminal): 33,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5, alcanza 84,7 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 204.800 tokens, unas 307 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 131.072 tokens.

Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta abril de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Los pesos están publicados en Hugging Face (zai-org/GLM-4.7). Vea también nuestra selección de modelos open source.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, GLM-4.7 está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a GLM-4.7 son:

• DeepSeek V4 Flash 0731 (DeepSeek, índice 68,2)
• Kimi K2 Thinking (Moonshot AI, índice 69,6)
• Kimi K2.7 Code (Moonshot AI, índice 66,7)
• GLM-5.2 (Zhipu AI (Z.ai), índice 70,5)