Elegir entre GLM-5 y GLM-4.7 a menudo se reduce a un compromiso crítico: poder de agente a gran escala versus versatilidad de codificación probada. GLM-5, lanzado por Z.ai, escala dramáticamente desde su predecesor: pasa de 355B parámetros (32B activos) en GLM-4.7 a 753.9B parámetros (40B activos). Esta expansión de parámetros de 2.1x trae mejoras sustanciales en ingeniería de sistemas complejos y tareas de agente de largo horizonte, pero GLM-4.7 sigue siendo un gigante para la codificación multilingüe, la automatización de terminales y los flujos de trabajo de desarrolladores del mundo real.
Comparación de arquitectura de GLM-5 y GLM-4.7
| Especificación | GLM-5 | GLM-4.7 |
|---|---|---|
| Parámetros totales | 753.9B | 355B |
| Parámetros activos | 40B | 32B |
| Longitud de contexto | 202,752 tokens | 202,752 tokens |
| Datos de preentrenamiento | 28.5T tokens | 23T tokens |
| Precisión | BF16 (FP8 disponible) | BF16 (FP8 disponible) |
| Soporte multimodal | Solo texto | Solo texto |
| Fecha de lanzamiento | Enero 2026 | Diciembre 2025 |
Una de las mejoras más prácticas de GLM-5 es su integración de DeepSeek Sparse Attention (DSA), que reduce significativamente el costo de la atención de contexto largo mientras preserva ventanas de contexto grandes de hasta 202K tokens. Esto hace que GLM-5 sea mucho más desplegable para el razonamiento de documentos largos del mundo real, asistentes de múltiples turnos y flujos de trabajo de tipo agente. En el lado del post-entrenamiento, GLM-5 se beneficia de slime, una nueva infraestructura de aprendizaje por refuerzo asíncrono que aumenta el rendimiento del entrenamiento RL y permite iteraciones de alineación más frecuentes y detalladas.
Comparación de benchmarks de GLM-5 y GLM-4.7
Desde una perspectiva de benchmarks, GLM-5 muestra una mejora amplia y consistente sobre GLM-4.7, especialmente en uso de herramientas, navegación y entornos de agente. Las mayores ganancias aparecen en entornos que requieren planificación de múltiples pasos, gestión de contexto y ejecución en el mundo real, lo que sugiere que GLM-5 está optimizado para flujos de trabajo de tipo agente en lugar de tareas de razonamiento aisladas.
GLM-4.7 se compara como un modelo de razonamiento/codificación optimizado para eficiencia, sigue siendo muy fuerte en evaluaciones clásicas de estilo matemático, pero menos dominante en tareas interactivas impulsadas por herramientas.
Requisitos de VRAM de GLM-5 y GLM-4.7
El aumento de parámetros de 2.1x de GLM-4.7 a GLM-5 trae implicaciones sustanciales de hardware. Aquí está el desglose de VRAM:
Configuración de GPU recomendada para GLM-5
| Precisión | VRAM requerida | Configuración recomendada | Caso de uso |
|---|---|---|---|
| BF16 | 1,508 GB | 19x NVIDIA H100 (80GB) | Investigación de máxima calidad |
| FP8 | Aprox. 800GB | 10x NVIDIA H100 (80GB) | Despliegue en producción |
| INT4 | Aprox. 400GB | 5x H100 (80GB) | Inferencia rentable |
Configuración de GPU recomendada para GLM-4.7
| Precisión | VRAM requerida | Configuración recomendada | Caso de uso |
|---|---|---|---|
| BF16 | 717 GB | 9x NVIDIA H100 (80GB) | Máxima calidad |
| FP8 | 390 GB | 5x H100 (80GB) | Despliegue en producción |
| INT4 | 200 GB | 3x H100 (80GB) | Inferencia rentable |
En el despliegue FP8, GLM-5 típicamente requiere el doble de GPUs en comparación con GLM-4.7.
Para desarrolladores con presupuestos limitados, GLM-4.7 ofrece un perfil de rendimiento por dólar más fuerte en cargas de trabajo centradas en codificación, logrando 73.8% en SWE-bench Verified y 84.9% en LiveCodeBench-v6.
Para investigación de frontera y desarrollo de sistemas de agente, las capacidades más fuertes de uso de herramientas y ejecución de largo horizonte de GLM-5 pueden justificar la inversión adicional en hardware.
Precios y acceso a la API de GLM-5 y GLM-4.7
| Modelo | Entrada ($ / M tokens) | Lectura de caché ($ / M tokens) | Salida ($ / M tokens) |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | $0.60 | $0.11 | $2.20 |
| GLM-5 | $1.00 | $0.20 | $3.20 |
Lectura de caché se refiere al costo de leer tokens que se almacenaron previamente en la caché de indicaciones. Cuando el mismo contenido de indicación se reutiliza entre solicitudes, el modelo recupera estos tokens directamente de la caché en lugar de procesarlos desde cero. Esto reduce tanto la latencia de inferencia como el costo.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de Modelos.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración”, puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico para tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de 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-5 or 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)
Resumen del marco de decisión de GLM-5 y GLM-4.7
| Escenario | Modelo recomendado | Razón clave |
|---|---|---|
| Sistemas multiagente con orquestación de herramientas | GLM-5 | +15.8pp en MCP-Atlas, +14.2pp en Tool-Decathlon |
| Flujos de trabajo de producción SWE-bench | GLM-4.7 | 73.8% a la mitad del costo de hardware |
| Ciberseguridad y pruebas de penetración | GLM-5 | 43.2% CyberGym |
| Codificación basada en IDE (Claude Code, Cline) | GLM-4.7 | Thinking preservado + menor latencia |
| Investigación de razonamiento de frontera (HLE) | GLM-5 | 50.4% con herramientas (mejor código abierto) |
| “Vibe coding” de UI/frontend | GLM-4.7 | Entrenamiento especializado para UI web moderna |
| Automatización de terminal (largo horizonte) | GLM-5 | +28.3pp en Terminal-Bench 2.0 |
| Competiciones de matemáticas (AIME, HMMT) | GLM-4.7 | Iguala/supera a GLM-5 a menor costo |
| Startups con presupuesto limitado | GLM-4.7 | Codificación sólida con 4x H100 vs 8x H100 |
| Laboratorios de investigación empujando los límites de AGI | GLM-5 | Preentrenamiento de 28.5T tokens, infraestructura RL slime |
GLM-5 no vuelve obsoleto a GLM-4.7—aborda problemas diferentes. Si tu trabajo implica tareas de agente de largo horizonte que requieren uso extensivo de herramientas y razonamiento de múltiples pasos, la inversión de 2x en hardware de GLM-5 se amortiza en tasas de finalización de tareas. Si estás enviando asistentes de codificación a miles de desarrolladores o necesitas ciclos de iteración rápidos en entornos IDE, la arquitectura más ligera y el entrenamiento especializado de GLM-4.7 lo hacen más adecuado. Ambos modelos representan logros significativos en el modelado de lenguaje de código abierto, cerrando la brecha con los modelos propietarios de frontera mientras mantienen total transparencia y flexibilidad de despliegue local.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal diferencia arquitectónica entre GLM-5 y GLM-4.7?
GLM-5 escala de 355B a 753.9B parámetros totales (32B a 40B activos) e integra DeepSeek Sparse Attention (DSA) para reducir los costos de despliegue mientras preserva la longitud de contexto de 202K.
¿Puedo ejecutar GLM-5 en hardware de consumo?
No. GLM-5 requiere al menos 10x H100 80GB GPUs en modo FP8 (800GB VRAM), superando con creces las capacidades de las GPUs de consumo.
¿Qué modelo es mejor para tareas de codificación SWE-bench?
GLM-5 supera a GLM-4.7 con 77.8% en SWE-bench Verified (+4pp), pero el 73.8% de GLM-4.7 a la mitad del costo de hardware lo hace más práctico para producción.
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