GLM-4.7 es el modelo más reciente de la consolidada gama GLM-4 de Zhipu, posicionado como un modelo generalista y de código/agéntico sólido a un precio intermedio. Para muchas cargas de trabajo es el punto dulce de la familia GLM — más barato que la generación GLM-5 pero aún capaz.
z.ai publica GLM-4.7 a 0,60 $ por 1M de tokens de entrada y 2,20 $ por 1M de tokens de salida — un precio intermedio muy por debajo de la generación GLM-5.
Anuncia una gran ventana de contexto (~200K tokens en nuestro registro), adecuada para archivos largos y ejecuciones de agente de varios pasos.
Arquitectura y señales de entrenamiento
GLM-4.7 continúa la gama GLM-4 de Zhipu, notable por lanzamientos de pesos abiertos capaces y centrados en código y uso agéntico de herramientas. Es un modelo de chat apto para el razonamiento, con llamada a herramientas y JSON estructurado a través de un endpoint compatible con OpenAI. Como el resto de la gama GLM, devuelve un campo no estándar reasoning_content junto a content; las integraciones deben leer content para la respuesta final y tratar reasoning_content como una traza opcional.
Dónde destaca
- Código y uso agéntico de herramientas — una fortaleza tradicional de la gama GLM-4.
- Gran calidad por euro; una buena opción por defecto cuando los precios de GLM-5 son excesivos.
- Tareas de contexto largo dentro de su ventana de ~200K.
Dónde se queda corto
- No posicionado como un modelo frontera absoluto — para el razonamiento más difícil, GLM-5.2 o un modelo frontera estadounidense pueden superarlo por poco.
- Aún no hay datos de benchmark independientes de Tokonomix; verifica en tus tareas.
- Alojamiento fuera de la UE.
Casos de uso reales
- Asistentes de código, refactorizaciones y bucles de build agénticos.
- Redacción general, análisis y resumen a escala.
- Un proponente de consenso rentable y descorrelacionado.
Instantánea del benchmark de Tokonomix
GLM-4.7 está recién registrado en Tokonomix y aún no activado, por lo que todavía no lo hemos sometido a nuestra prueba de inteligencia semanal ni a nuestro benchmark de velocidad. Aún no hay puntuaciones de Tokonomix que informar — y no las inventaremos.
Cuando se active, entra en el mismo banco de pruebas semanal que cualquier otro modelo: prompts idénticos, un juez independiente de otra familia y mediciones reproducibles de latencia y coste. Hasta entonces, trate las notas de precio y capacidad de esta página como el punto de partida publicado por el proveedor, no como resultados medidos por Tokonomix.
Privacidad en la UE y residencia de datos
GLM-4.7 está desarrollado por Zhipu AI (z.ai), un laboratorio con sede en China, y se sirve desde infraestructura fuera de la UE. Conviene decirlo con claridad: enviar un prompt a este modelo no es una opción de residencia de datos en la UE ni de soberanía RGPD, y Tokonomix nunca lo etiquetará como tal.
Si su caso de uso exige que los datos permanezcan dentro de la UE, elija un modelo alojado en la UE (por ejemplo nuestras rutas OVH o Azure-EU) en lugar de un modelo GLM. Tokonomix mantiene a z.ai fuera de cualquier conjunto de enrutamiento solo-UE/soberano por diseño. Use GLM donde la capacidad o el precio sean la prioridad y el procesamiento transfronterizo sea aceptable para esa tarea.
Veredicto y alternativas
GLM-4.7 es el caballo de batalla económico de la familia GLM: capaz, apto para código y con precio pensado para el volumen. Pasa a GLM-5.x solo cuando necesites específicamente el razonamiento de la última generación; para trabajo sin coste, el nivel gratuito GLM-4.7 Flash es el compañero natural.