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GLM-4.7 Flash

por Zhipu AI

El mini de GLM. Open source, gratis, ligero. Ideal para correr en local en hardware modesto o experimentar sin coste.

Pesos abiertos · MITResponde con texto
Busca en la web
Raziel Score
0.0/10
API
Gratis / Gratispor millón de tokens
Ventana de contexto
128K tokens
Comunidad
Sin datos aún

¿Para qué sí? ¿Para qué no?

Mejor para

  • Ejecución local
    Ejecutar el modelo en hardware propio sin depender de una API cerrada.
  • Procesamiento de alto volumen
    Procesar muchas solicitudes con coste y rendimiento previsibles.
  • Presupuesto ajustado
    Priorizar coste total bajo frente al máximo rendimiento absoluto.

Evitar para

  • Razonamiento complejo
    Descomponer problemas ambiguos o multietapa que exigen deliberación.

Valoración por categoría

Agentes

Resolución autónoma multi-step

Preliminar4.5/10
Código

Resolución de bugs y tareas de programación

Preliminar4.5/10
Razonamiento

Problemas complejos, lógica y conocimiento experto

5.0/10
Trabajo profesional

Documentos, análisis y entregables de trabajo real

Pendiente · evidencia en revisión
Ciencia

Investigación y tareas científicas especializadas

Pendiente · evidencia en revisión
Escritura

Matiz, estilo y creatividad

Pendiente · evidencia en revisión
Precio

Coste por millón de tokens

9.5/10

Benchmarks traducidos

Métricas comparables, agrupadas por capacidad para que se vea qué mide cada prueba.

Programación

Terminal-Bench 2.0

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Mide tareas complejas de terminal con la versión 2.0; el harness debe coincidir para comparar.

LiveCodeBench v6

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Problemas de programación recientes para reducir contaminación de entrenamiento.

SWE-Bench Verified

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Issues reales de GitHub sobre el subconjunto verificado; no debe mezclarse con SWE-Bench Pro.

Agentes y herramientas

BrowseComp

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Búsqueda web multi-paso para encontrar información difícil.

Razonamiento

AA Intelligence Index

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Índice compuesto independiente de Artificial Analysis; solo comparable dentro de la misma versión.

¿Dónde se puede ejecutar?

Viabilidad local
8.0/10

Fácil de ejecutar o con opciones locales razonables.

Resumen práctico de las formas razonables de usar este modelo.

API / nube
No viable

Lo usas desde una web, app o API. No instalas el modelo en tu equipo.

No viable
Servidor potente
20 GB+ VRAM

Para correrlo completo necesitas GPU profesional o una máquina grande.

Recomendado
PC con GPU
6 GB (4-bit)

Puede funcionar en una buena gráfica con cuantización, normalmente sacrificando algo de calidad.

Recomendado
Portátil
Portátil común

Uso en un portátil normal o con GPU modesta. Idealmente sin montar un servidor dedicado.

Disponible
Móvil / tablet
No recomendado

Uso realista en teléfono o tablet, con modelos muy pequeños u optimizados.

Limitado
Más detallesAbrir
Memoria mínima para calidad completa20 GB (FP16)
Modo reducido~6 GB (4-bit) (con pérdida)
Equipo idealGPU de consumo; cuantizado en equipos modestos

Ficha técnica

EmpresaZhipu AI
PaísChina
Lanzamiento20 de enero de 2026
TipoPermisivo
Salida principalTexto
Puede recibirTexto
Puede generarTexto
Ventana de contexto128K tokens
Tokens de salida16K tokens

Acceso y apps

Dónde puedes usarlo sin entrar en detalles de hardware.

WebDisponible
MóvilNo aplica
EscritorioNo aplica
APIDisponible
PesosNo aplica
Arquitectura

Mixture of Experts

Arquitectura publicada

MoE compacto de 30B totales / 3B activos orientado a inferencia eficiente.

Por qué importa

La arquitectura da pistas sobre contexto, coste, velocidad y facilidad para ejecutarlo. No es una nota de calidad por sí sola.

Licencia

MIT

github.com/THUDM/GLM-4/blob/main/MODEL_LICENSE (Ver licencia original)
Uso comercialModificaciones permitidasAtribución requerida

Fuentes

Revisado: 2026-07-20
Z.ai model documentationZ.ai pricing

Historia del modelo

Este modelo tiene versiones más recientes. Aparecen primero para que puedas abrir su ficha.

  1. 2026
    jun
    Salto mayorVersión más reciente

    GLM-5.2

    • 1M de contexto usable
    • Open weights MIT
    • Sin benchmarks oficiales al lanzamiento (controvertido)
  2. 2026
    abr
    Salto mayorVersión más reciente

    GLM-5.1

    • Post-training upgrade de GLM-5
    • Top en SWE-Bench Pro entre open weights
  3. 2026
    feb
    Salto mayorVersión más reciente

    GLM-5

    • 744B / 40B activos MoE
    • DeepSeek sparse attention integrada
    • Corre 24h+ autonomo, 700+ tool calls
    • Aproxima Opus 4.5 en programación
  4. 2026
    ene
    Salto mayorEste modelo

    GLM-4.7 Flash

    • 30B / 3B activos
    • Open source MIT
    • Gratis en BigModel.cn
  5. 2025
    jul
    Salto mayor

    GLM-4.5

    • 355B params / 32B activos MoE
    • SWE-bench Verified 64.2%
    • Primer GLM con arquitectura agent
  6. 2025
    jul
    Salto mayor

    GLM-4.5-Air

    • 106B params / 12B activos
    • Variante ligera del 4.5

Aprobación de la comunidad

Pendiente de medir

Por ahora esta nota se asigna a mano en la edición de Raziel. Más adelante la votará la comunidad.

¿Encaja contigo?

Si GLM-4.7 Flash te encaja, ponlo frente a otro modelo o mira qué alternativas hay antes de cerrar la decisión.

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