El sucesor de GLM 4.6 ya está aquí
Zhipu AI lanzó GLM 4.7 el 22 de diciembre de 2025, y los números son impresionantes. Este modelo chino no solo mejora significativamente respecto a su predecesor, sino que en varios benchmarks supera a modelos que cuestan 7 veces más.
Si ya usabas GLM 4.6 con Kilo Code o Claude Code, esto te interesa. Si no lo conocías, prepárate para descubrir una alternativa que puede cambiar tu flujo de desarrollo.
Qué hay de nuevo en GLM 4.7
Especificaciones técnicas
Característica | GLM 4.6 | GLM 4.7 |
|---|---|---|
Contexto máximo | 128K tokens | 200K tokens |
Output máximo | 32K tokens | 128K tokens |
SWE-bench Verified | 68% | 73.8% (+5.8%) |
SWE-bench Multilingual | 53.8% | 66.7% (+12.9%) |
Terminal Bench 2.0 | 24.5% | 41% (+16.5%) |
LiveCodeBench V6 | - | 84.9 (SOTA) |
El salto en contexto es brutal: de 128K a 200K tokens de entrada, y de 32K a 128K de salida. Esto significa que puedes pasarle proyectos enteros y obtener respuestas mucho más extensas sin truncamiento.
Preserved Thinking: La función que cambia el juego
GLM 4.7 introduce tres modos de razonamiento que mejoran drásticamente la calidad del código generado:
1. Interleaved Thinking (Pensamiento Intercalado) El modelo razona antes de cada respuesta y antes de cada llamada a herramientas. Esto mejora significativamente la calidad del código y el cumplimiento de instrucciones complejas.
2. Preserved Thinking (Pensamiento Preservado) Esta es la novedad más importante. El modelo mantiene sus cadenas de razonamiento entre turnos de conversación. Ya no "olvida" su lógica cuando le haces una pregunta de seguimiento. Esto reduce la repetición constante que sufrimos con otros modelos.
3. Turn-level Thinking (Pensamiento por Turno) Control granular del razonamiento. Puedes desactivarlo para tareas simples (menos latencia y coste) y activarlo para tareas complejas (mayor precisión). Ideal para optimizar costes en producción.
Benchmarks: Comparativa con la competencia
Los números de GLM 4.7 en tareas de desarrollo son sorprendentes:
Benchmark | GLM 4.7 | GPT-5.1 | Claude Sonnet 4.5 | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified | 73.8% | 72.1% | 70.3% | 73.1% |
LiveCodeBench V6 | 84.9 | 81.2 | 79.8 | 82.4 |
HLE (Humanity's Last Exam) | 42.8% | 41.2% | 38.9% | 40.1% |
τ²-Bench (Tool Usage) | 87.4 | 84.3 | 82.1 | 85.2 |
En SWE-bench Verified, que mide la capacidad de resolver issues reales de GitHub, GLM 4.7 lidera con un 73.8%. Esto es especialmente relevante para desarrollo Laravel donde constantemente resolvemos bugs y añadimos features.
Compatibilidad con herramientas de desarrollo
GLM 4.7 funciona directamente con las herramientas que ya usas:
Claude Code - Integración nativa
Kilo Code - La extensión gratuita de VS Code
Cline - Alternativa popular a Cursor
Roo Code - Para desarrollo en equipo
OpenCode - Open source
TRAE - Terminal-based
La configuración es idéntica a GLM 4.6: seleccionas Z.AI como proveedor, introduces tu API key, y seleccionas el modelo GLM-4.7.
Planes y precios actuales
Zhipu AI mantiene su estrategia de precios agresiva:
Plan | Precio/mes | Prompts cada 5 horas | Mejor para |
|---|---|---|---|
Lite | $3 | ~120 | Proyectos personales |
Pro | $15 | ~600 | Desarrollo diario |
Max | $45 | ~2400 | Equipos y producción |
Comparado con Claude Pro ($20/mes) o ChatGPT Plus ($20/mes), el plan Pro de GLM ofrece más cuota de uso por menos dinero. Y si solo necesitas uso ocasional, el plan Lite por $3/mes es imbatible.
También puedes ejecutar el modelo localmente. Los pesos están disponibles en HuggingFace y ModelScope, compatibles con vLLM y SGLang.
Prueba real: Refactorizando un controlador Laravel
He puesto a prueba GLM 4.7 contra Claude Sonnet 4.5 refactorizando un OrderController de 252 líneas. Mismo prompt, mismo código base, resultados muy diferentes.
El prompt:
Refactoriza este controlador de pedidos aplicando buenas prácticas Laravel:
- Código limpio y mantenible
- Separación de responsabilidades
- Patrones apropiados para la lógica de negocio
No cambies la funcionalidad, solo mejora la arquitectura y calidad del código.Resultado GLM 4.7: Funcionó a la primera, 0 errores. Creó un OrderService con DB::transaction(), Form Requests, un Enum para estados, y redujo el controlador a 142 líneas.
Resultado Claude Sonnet 4.5: 4 errores antes de funcionar. Usó patrones más modernos (Actions, Query Builder integrado, casts() en lugar de $casts), pero falló en coherencia interna: el cast automático del enum causó inconsistencias de tipos en varias partes del código.
Lo crítico: GLM 4.7 implementó transacciones de base de datos. Sonnet 4.5 no. Si la creación de items falla, con GLM se hace rollback; con Sonnet quedaría un pedido huérfano.
Comparativa completa: GLM 4.7 vs Claude Sonnet 4.5: Refactorizando un Controlador Laravel
¿Merece la pena actualizar desde GLM 4.6?
Sí, sin duda. Las mejoras son sustanciales:
Contexto ampliado - 200K tokens permite trabajar con proyectos más grandes
Preserved Thinking - Menos repetición, conversaciones más fluidas
Mejor rendimiento en tareas multilingües - +12.9% en SWE-bench Multilingual
Terminal tasks - +16.5% en Terminal Bench, ideal para automatización
Si ya tienes suscripción a Zhipu AI, la actualización es automática. Solo cambia el modelo en tu configuración de glm-4.6 a glm-4.7.
Limitaciones a considerar
GLM 4.7 no es perfecto:
Razonamiento complejo: Para tareas que requieren razonamiento multi-paso muy profundo, Claude Opus o GPT-5 siguen siendo superiores
Generación creativa: No es su fuerte, está optimizado para código
Documentación en chino: Aunque el modelo entiende español perfectamente, parte de la documentación oficial está en chino
Para desarrollo Laravel diario, estas limitaciones raramente son un problema.
Configuración paso a paso
Curso recomendado: Si prefieres una guía visual paso a paso, tengo un curso donde explico cómo configurar GLM con Claude Code: Usa Claude Code sin cuenta de Anthropic con GLM
Con Kilo Code (VS Code)
Instala Kilo Code desde el marketplace
Abre configuración (Ctrl+Shift+P → Kilo Code: Settings)
En "API Provider" selecciona Z.AI
Pega tu API key de Zhipu AI
En "Model" selecciona GLM-4.7
Listo
Con Claude Code
En tu configuración de Claude Code, añade el proveedor Z.AI
Configura la API key
Selecciona GLM-4.7 como modelo por defecto o alternativo
Mi veredicto
GLM 4.7 consolida a Zhipu AI como la alternativa económica seria para desarrollo profesional. Por $3-15/mes tienes acceso a un modelo que:
Supera a GPT-5 en benchmarks de código
Ofrece 200K tokens de contexto
Mantiene coherencia entre turnos de conversación
Funciona con todas las herramientas populares
Para desarrollo Laravel, donde el 90% del trabajo es CRUD, APIs, refactoring y testing, GLM 4.7 cubre perfectamente las necesidades a una fracción del coste de las alternativas.
¿Mi recomendación? Si no lo has probado, el plan Lite por $3/mes es una inversión ridículamente baja para evaluarlo en tu flujo de trabajo real.
Preguntas frecuentes sobre GLM 4.7
¿GLM 4.7 es gratis?
No. Zhipu AI ofrece planes desde $3/mes (Lite). Sin embargo, puedes ejecutar el modelo localmente de forma gratuita descargando los pesos desde HuggingFace, aunque requiere hardware potente (GPU con al menos 24GB VRAM).
¿Qué mejora GLM 4.7 respecto a GLM 4.6?
Las mejoras principales son: contexto ampliado de 128K a 200K tokens, output máximo de 32K a 128K tokens, Preserved Thinking para mantener coherencia entre turnos, y mejoras de +5.8% a +16.5% en benchmarks de código.
¿Puedo usar GLM 4.7 con Claude Code?
Sí. GLM 4.7 tiene integración nativa con Claude Code, Kilo Code, Cline, Roo Code, OpenCode y TRAE. La configuración es sencilla: añades Z.AI como proveedor y tu API key.
¿GLM 4.7 es mejor que Claude Sonnet para Laravel?
En benchmarks de código puro (SWE-bench, LiveCodeBench), GLM 4.7 supera a Claude Sonnet 4.5. Sin embargo, Claude sigue siendo superior en razonamiento complejo y tareas que requieren comprensión profunda del contexto empresarial. Para desarrollo diario en Laravel, ambos son excelentes, pero GLM 4.7 cuesta una fracción.
¿Funciona bien en español?
Sí. Aunque es un modelo chino, GLM 4.7 entiende y genera código con comentarios en español sin problemas. Las instrucciones conversacionales en español las procesa correctamente, igual que su predecesor.
¿Qué es Preserved Thinking y por qué importa?
Preserved Thinking permite que el modelo mantenga sus cadenas de razonamiento entre turnos de conversación. En la práctica, esto significa que cuando le pides ajustes o correcciones, recuerda el contexto y la lógica de lo que generó anteriormente, reduciendo la necesidad de repetir instrucciones.
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