A finales de 2025, el panorama de los modelos frontera se desplazó hacia el “Razonamiento Híbrido”: modelos que se toman un tiempo para “pensar” antes de generar una respuesta. Dos modelos emblemáticos definen esta era: Claude 4.5 Sonnet de Anthropic y GLM-4.7 de Z.AI. Mientras que Claude se enfoca en la excelencia propietaria para agentes con control nativo de computadora, GLM-4.7 ofrece una alternativa potente de pesos abiertos con eficiencias de costo únicas y capacidades matemáticas de vanguardia.
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: Introducción básica
Ambos modelos integran el razonamiento de “Cadena de Pensamiento” (CoT) directamente en el proceso de generación, pero abordan la arquitectura y el despliegue de manera diferente.
| Característica | GLM-4.7 | Claude 4.5 Sonnet |
| Desarrollador | Z.AI (Pesos abiertos) | Anthropic (Código cerrado) |
| Fecha de lanzamiento | 22 de diciembre de 2025 | 29 de septiembre de 2025 |
| Arquitectura | Mezcla de Expertos (MoE) de 358B parámetros | Modelo de razonamiento híbrido propietario |
| Ventana de contexto | 200k entrada / 128k salida | 200k entrada / 64k salida |
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: Benchmarks
Razonamiento matemático / estilo Olimpiada
- AIME 2025: GLM-4.7 95.7 vs Claude 87.0 (+8.7 para GLM)
Codificación (estilo benchmark)
- LiveCodeBench-v6: GLM-4.7 84.9 vs Claude 64.0 (+20.9 para GLM)
Ingeniería de software del mundo real
- SWE-bench Verificado: GLM-4.7 73.8 vs Claude 77.2 (+3.4 para Claude)
Tareas de agente en terminal
- Terminal Bench 2.0: GLM-4.7 41.0 vs Claude 42.8 (+1.8 para Claude; muy cercano)
Uso de herramientas / invocación interactiva
- τ²-Bench: GLM-4.7 87.4 vs Claude 87.2 (prácticamente empatados)
- HLE (con herramientas): GLM-4.7 42.8 vs Claude 32.0 (+10.8 para GLM)
Tareas web / evaluación estilo navegación
- BrowseComp: GLM-4.7 52.0 vs Claude 24.1 (+27.9 para GLM)
- BrowseComp (con gestión de contexto): GLM-4.7 67.5 (Claude no reportado en esa fila de la misma tabla)
💡Interpretación:
- Si tu prioridad es el razonamiento matemático y la codificación estilo benchmark, GLM-4.7 lidera fuertemente (AIME, LiveCodeBench).
- Si tu prioridad es la ingeniería de software real, Claude lidera en SWE-bench Verificado.
- Para el uso interactivo de herramientas, el panorama es mixto: τ²-Bench es un empate, pero GLM-4.7 es más alto en HLE aumentado con herramientas y BrowseComp en la tabla publicada.
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: Velocidad y latencia
🤖Conclusión clave:
GLM-4.7 tiene una pequeña ventaja en respuestas “rápidas”, mientras que en escenarios de razonamiento profundo ambos se comportan de manera similar; por lo tanto, optimizar la velocidad percibida se trata principalmente de controlar cuándo el modelo entra en pensamiento largo, en lugar de elegir entre los dos solo por la velocidad de descodificación.
GLM-4.7 vs Claude 4.5 Sonnet: Costo
GLM-4.7 ofrece una ventaja de costo significativa. La siguiente tabla compara el precio de Novita AI para GLM-4.7 con el precio directo de la API de Anthropic.
| Modelo | Proveedor | Precio de entrada (por 1M tokens) | Precio de salida (por 1M tokens) |
| GLM-4.7 | Novita AI | $0.60 | $2.20 |
| Claude 4.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
🎉Implicación de costos:
GLM-4.7 es 5 veces más barato en entrada y aproximadamente 6,8 veces más barato en salida que Claude 4.5 Sonnet. Para aplicaciones que requieren razonamiento intensivo (que genera más tokens de salida), GLM-4.7 proporciona una reducción masiva en el gasto operativo.
Cómo acceder a GLM 4.7 en Novita AI
Novita AI proporciona acceso flexible y amigable para desarrolladores a GLM-4.7, permitiéndote usar este modelo de razonamiento híbrido de alto rendimiento en investigación, producción y flujos de trabajo de IA agéntica. Ya sea que estés explorando matemáticas avanzadas, generación de código a gran escala o construyendo sistemas autónomos eficientes en costos, Novita AI ofrece la infraestructura para comenzar rápidamente.
Opción 1: Usar el Playground
(Disponible ahora – Sin necesidad de codificación)
- Acceso instantáneo: Crea una cuenta y comienza a experimentar con GLM-4.7 en segundos.
- Interfaz interactiva: Prueba prompts, alterna el comportamiento de razonamiento e inspecciona salidas de contexto largo en tiempo real.
- Comparación de modelos: Compara GLM-4.7 con otros modelos emblemáticos para evaluar la profundidad del razonamiento, la eficiencia de costos y la calidad de salida.
El Playground es ideal para prototipado, experimentación con prompts y evaluación de las fortalezas de GLM-4.7 en matemáticas, uso de herramientas y generación de código estéticamente superior antes de integrarlo en sistemas de producción.
Opción 2: Integrar mediante API
(Para desarrolladores)
Lleva GLM-4.7 a tus aplicaciones usando la API unificada compatible con OpenAI de Novita AI.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión (o regístrate) en tu cuenta de Novita AI y navega a la Biblioteca de Modelos.
Paso 2: Elige GLM-4.7
Navega por los modelos disponibles y selecciona GLM-4.7 según los requisitos de tu carga de trabajo.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Activa tu prueba gratuita para explorar las características de razonamiento, contexto largo y costo-rendimiento de GLM-4.7.
Paso 4: Obtén tu clave API
Abre la página de Configuración para generar y copiar tu clave API para autenticación.
Paso 5: Instala y llama a la API (Ejemplo en Python)
A continuación se muestra un ejemplo simple usando la API de Chat Completions con Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Tu Clave API>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.7",
messages=[
{"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
Esta configuración te permite controlar la profundidad del razonamiento, el uso de tokens y el comportamiento de generación, especialmente útil al aprovechar el pensamiento a nivel de turno para gestionar el costo y la latencia.
Opción 3: Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK
Construye sistemas multiagente sofisticados usando GLM-4.7 como agente de razonamiento o especialista en herramientas:
- Integración plug-and-play: Usa GLM-4.7 en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
- Patrones de agente avanzados: Soporte para enrutamiento, traspasos, invocación de herramientas y modos mixtos “Pensar / No pensar”.
- Escalado eficiente en costos: Ideal para grandes enjambres de agentes o tareas de razonamiento matemático intensivo a escala.
Este enfoque es adecuado para combinar GLM-4.7 con otros modelos; por ejemplo, usar GLM-4.7 para razonamiento matemático y codificación estructurada, mientras se delegan tareas a nivel de sistema operativo a otros agentes.
Opción 4: Conectar con plataformas de terceros
- Herramientas de desarrollo: Integra GLM-4.7 con IDEs y herramientas de codificación de IA como Cursor, Trae, Qwen Code y Cline a través de la API compatible con OpenAI de Novita AI.
- Frameworks de orquestación: Conecta GLM-4.7 con LangChain, Dify, CrewAI, Langflow y otras plataformas de orquestación usando conectores oficiales.
- Ecosistema de Hugging Face: Novita AI actúa como proveedor de inferencia oficial para Hugging Face, asegurando una amplia compatibilidad en todo el ecosistema de ML de código abierto.
Conclusión
Claude Sonnet 4.5 es la opción más fuerte cuando priorizas resultados de ingeniería de software del mundo real (por ejemplo, el liderazgo en SWE-bench Verificado) y cuando tu producto depende de capacidades de interacción con computadoras respaldadas por las herramientas de Computer Use de Anthropic.
GLM-4.7 es convincente cuando deseas un modelo de pesos abiertos con sólidos resultados publicados en razonamiento matemático, codificación estilo benchmark y varias evaluaciones de herramientas/navegación, al tiempo que ofrece una gran ventaja de precio bajo las tarifas de Novita.
Preguntas frecuentes
¿Es GLM mejor que Sonnet?
GLM-4.7 es mejor en costo, matemáticas y despliegue local, mientras que Claude 4.5 Sonnet es mejor en confiabilidad, uso de computadora y seguridad empresarial.
Elige GLM-4.7 si optimizas por codificación barata a gran escala, matemáticas avanzadas o necesitas autoalojamiento.
Elige Sonnet si necesitas el agente de codificación más confiable, herramientas sólidas de uso de computadora y estrictos requisitos de seguridad/cumplimiento.
¿Qué es GLM 4.7?
GLM-4.7 es el LLM emblemático de Z.ai, posicionado para programación mejorada y razonamiento/ejecución multi-paso más estable, y se lanza con un modelo oficial de pesos abiertos (disponible en Hugging Face).
¿Qué es Claude Sonnet 4.5?
Claude Sonnet 4.5 es el modelo emblemático de propósito general de Anthropic en la familia Claude, comercializado para uso diario en producción y tareas complejas, y disponible a través de la API de Claude como claude-sonnet-4-5 con precios desde $3/M entrada + $15/M salida.
Novita AI es una plataforma de nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al tiempo que proporciona la nube GPU asequible y confiable para construir y escalar.
