GLM-4.7
GLM-4.7 de Zhipu AI es un modelo insignia MoE de 358B con una context window de 200K, un rendimiento de élite del 73.8% en SWE-bench y Deep Thinking nativo...
zhipuGLM22 de diciembre de 2025Acerca de GLM-4.7
Conoce las capacidades, características y formas de uso de GLM-4.7.
Resumen del modelo
GLM-4.7 es un gran modelo de lenguaje insignia desarrollado por Zhipu AI. Utiliza una arquitectura de Mixture-of-Experts (MoE) con 358 mil millones de parámetros totales. El model está diseñado específicamente para manejar tareas agentic complejas y razonamiento de contexto largo a través de sus capacidades únicas de Preserved Thinking e Interleaved Thinking. Estas características permiten al model mantener una lógica estable y estados de reasoning intermedios a través de sesiones de múltiples turnos, abordando la pérdida de contexto común en flujos de trabajo autónomos.
Rendimiento y arquitectura
El model ofrece una extensa context window de 200,000 tokens combinada con una capacidad de salida masiva de 131,072 tokens. Esto lo hace adecuado para generar aplicaciones completas o analizar documentación extensa en una sola pasada. Lanzado bajo la licencia MIT como un model de open-weight, proporciona programación y reasoning de alto rendimiento a una fracción del costo de alternativas propietarias.
Integración y uso
Es totalmente compatible con el formato de OpenAI API, simplificando la integración en ecosistemas de software existentes. Los desarrolladores lo utilizan para tareas de ingeniería de software de alta exigencia, donde logra una puntuación del 73.8% en SWE-bench Verified. Su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de documentación técnica entre inglés y chino con matices lingüísticos de nivel nativo lo convierte en una herramienta versátil para equipos de desarrollo internacionales.
Casos de uso de GLM-4.7
Descubre las diferentes formas de usar GLM-4.7 para lograr excelentes resultados.
Ingeniería de software autónoma
Utilizar la capacidad del 73.8% en SWE-bench para depurar, refactorizar e implementar nuevas funciones de forma autónoma en repositorios complejos.
Síntesis de documentos de alta capacidad
Aprovechar el límite de salida de 131k para generar manuales técnicos completos o capítulos enteros de libros a partir de grandes conjuntos de datos.
Flujos de trabajo agentic de largo alcance
Implementar agentes que utilicen Preserved Thinking para mantener la consistencia y la lógica a lo largo de cientos de tareas secuenciales sin perder el contexto.
Inteligencia empresarial bilingüe
Procesar y analizar grandes volúmenes de documentación técnica entre inglés y chino con matices lingüísticos de nivel nativo.
Generación de código UI/UX automatizada
Generar arquitecturas front-end completas en React o Next.js con animaciones avanzadas y estilos listos para producción en una sola ejecución.
Resolución de problemas matemáticos de nivel competitivo
Resolver problemas matemáticos complejos de nivel olímpico y acertijos de lógica simbólica utilizando el thinking mode especializado en reasoning.
Fortalezas
Limitaciones
Inicio rápido de API
zai/glm-4.7
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_ZAI_API_KEY',
baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4/',
});
async function main() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'glm-4.7',
messages: [{ role: 'user', content: 'Design a scalable React architecture.' }],
thinking: { type: 'enabled' }
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.
Lo que la gente dice sobre GLM-4.7
Mira lo que la comunidad piensa sobre GLM-4.7
“GLM-4.7 maneja grandes bases de código de forma confiable con su contexto de 128k. Ha sido sorprendentemente útil para tareas de subagentes y ahorrar costos de API principal.”
“GLM-4.7 de Zhipu AI iguala a modelos frontier propietarios como GPT-5.1 High en programación. La función Preserved Thinking es una gran victoria para los agentes autónomos.”
“GLM-4.7 sigue siendo el modelo de open weights más inteligente en el Intelligence Index v4.0, situándose por delante de DeepSeek V3.2.”
“Los modelos chinos están acortando la brecha rápidamente en utilidad de programación. Esta puntuación de 73% en SWE-bench no es broma para un lanzamiento de open weights.”
“La velocidad de reasoning es bastante decente para un model de este tamaño. Maneja la lógica compleja mucho mejor que las iteraciones anteriores.”
“GLM-4.7 alcanza el puesto #6 en el AI Index, superando a Kimi K2. Descubre por qué este model de $2 está reemplazando a GPT-5.2 en los flujos de trabajo de programación.”
Videos sobre GLM-4.7
Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre GLM-4.7
“La longitud de contexto aquí es de 200k y el máximo de tokens de salida es de 128k, lo cual es bastante impresionante.”
“Está bien, esto es realmente impresionante. Ninguno de ellos añadió una función especial con ese nivel de complejidad.”
“La velocidad de reasoning es bastante decente para un model de este tamaño.”
“Maneja la lógica compleja mucho mejor que las iteraciones anteriores.”
“Este model es un paso significativo en términos de consistencia lógica.”
“El model GLM implementó una arquitectura mejor al colocar todos los datos simulados en un solo archivo.”
“Este es definitivamente un gran salto. Esos benchmark están justificados por las pruebas que he realizado.”
“Entendió el contexto de todo el proyecto sin necesidad de que se lo recordara.”
“La capacidad de programación está al mismo nivel que los mejores modelos disponibles.”
“Obtienes reasoning de alto nivel a una fracción del costo.”
“Obtuvo un 73.8 por ciento en Swaybench verified, lo cual es absolutamente increíble para un model open-source.”
“Puedes ver que funciona realmente. Mientras que la generación de Gemini 3 Pro no funciona en absoluto.”
“La velocidad de generación para este nivel de inteligencia es notable.”
“Está claramente diseñado para desarrolladores que necesitan una salida de código confiable.”
“Zhipu AI realmente se ha superado a sí mismo con el ajuste de la arquitectura MoE aquí.”
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Consejos Pro para GLM-4.7
Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de GLM-4.7.
Habilitar Thinking Mode para lógica
Configura el parámetro thinking como habilitado para tareas de programación o matemáticas para utilizar las trazas de reasoning interno del model y mejorar la precisión.
Usar SDKs compatibles con OpenAI
Integra GLM-4.7 en flujos de trabajo existentes utilizando el SDK de OpenAI y cambiando la URL base al endpoint de Z.ai.
Maximizar la salida de 131K
Al generar contenido extenso, proporciona primero un esquema detallado para ayudar al model a mantener la coherencia estructural dentro del límite masivo de tokens.
Optimizar system prompts para agentes
Define los requisitos de Preserved Thinking en el system message para asegurar que el model reutilice los estados de reasoning en sesiones de múltiples turnos.
Testimonios
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Preguntas Frecuentes Sobre GLM-4.7
Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre GLM-4.7