GLM-4.7: El despertar del dragón digital y por qué GPT-5 debería estar preocupado
30 de diciembre de 2025
Introducción: Un fin de año inesperado
Cuando pensábamos que el ciclo de noticias de inteligencia artificial de 2025 ya estaba cerrado, con Silicon Valley preparándose para el CES de enero y los ingenieros de OpenAI supuestamente de vacaciones, Zhipu AI ha decidido soltar una bomba termonuclear en el ecosistema tecnológico.
Hablo, por supuesto, del lanzamiento sorpresivo de GLM-4.7.
Llevamos todo el año debatiendo sobre los rendimientos decrecientes de los LLMs (Grandes Modelos de Lenguaje). Se decía que nos habíamos quedado sin datos, que la escala ya no era la respuesta y que la "burbuja de la IA" estaba perdiendo aire. Y sin embargo, aquí estamos, a un día de la Nochevieja, mirando benchmarks que no solo rompen el techo, sino que construyen un piso nuevo encima de él.
Lo he estado probando durante las últimas 24 horas a través de la API y la interfaz web renovada. Si creían que la competencia entre China y Estados Unidos en materia de IA se había estancado debido a las restricciones de chips, tengo noticias para ustedes: la restricción ha engendrado una eficiencia monstruosa.
Gráfico futurista y minimalista que muestra una línea de tiempo de 2024 a 2025, donde una curva roja etiquetada
Bajo el capó: ¿Qué es GLM-4.7?
Para entender por qué este modelo es relevante, tenemos que olvidar lo que sabíamos de GLM-4. Aquel fue un buen modelo, un competidor digno de GPT-4 en su momento. Pero la versión 4.7 no es una actualización incremental; es un cambio de arquitectura fundamental.
Zhipu AI ha sido hermético sobre los detalles específicos, pero el whitepaper técnico publicado esta mañana sugiere una arquitectura híbrida de MoE (Mixture of Experts) denso-disperso. A diferencia de los modelos puramente dispersos que hemos visto en Occidente este año, GLM-4.7 parece activar una cantidad de parámetros significativamente mayor por token, pero lo hace con una latencia ridículamente baja.
¿Cómo lo lograron con el acceso limitado a las GPUs de última generación de NVIDIA? Optimización algorítmica pura. Han logrado comprimir la atención del modelo de una manera que permite una ventana de contexto efectiva de 2 millones de tokens con una recuperación de información ("needle in a haystack") del 99.98%.
Esto significa que puedes cargarle no un libro, sino toda la documentación técnica de un lenguaje de programación, el historial legal de una década de una empresa y tres novelas, y el modelo puede razonar sobre todo ello simultáneamente sin alucinar (o al menos, alucinando mucho menos que sus predecesores).
Diagrama técnico estilizado que visualiza la arquitectura
Razonamiento vs. Memorización: El salto cualitativo
Aquí es donde la cosa se pone interesante. Durante gran parte de 2024 y principios de 2025, la crítica principal a los modelos chinos era que sobresalían en memorización (excelentes para exámenes académicos) pero flaqueaban en razonamiento creativo y "pensamiento lateral".
GLM-4.7 ha matado ese estereotipo.
Le pedí al modelo que diseñara un sistema de economía circular para una colonia en Marte utilizando solo materiales disponibles in-situ, y que luego criticara su propio plan desde la perspectiva de un sociólogo pesimista. La respuesta no fue una lista genérica de Wikipedia. Fue un análisis matizado sobre la termodinámica, la psicología del aislamiento y la ingeniería de materiales.
El modelo muestra lo que en el sector llamamos "Sistema 2 de pensamiento" (una referencia a Kahneman). Antes de responder a prompts complejos, GLM-4.7 genera una cadena de pensamiento oculta (que ahora es visible si activas el modo desarrollador) mucho más profunda y autocrítica que la de Claude 3.5 Opus o Gemini Ultra 2.
La prueba del código
En tareas de programación, GLM-4.7 es aterradoramente competente. Lo puse a refactorizar un código legacy en COBOL a Rust (una tarea odiosa donde las haya). No solo hizo la traducción; entendió la lógica de negocio arcaica detrás del código original y sugirió optimizaciones que eliminaban redundancias de hace 30 años.
La tasa de error en la generación de código ha bajado drásticamente. Donde GPT-5 (en su versión preview) a veces inventa librerías que no existen, GLM-4.7 parece tener una verificación interna más estricta.
Captura de pantalla dividida. A la izquierda, código complejo y desordenado. A la derecha, código limpio y elegante generado por la IA, con una interfaz de chat que explica los cambios realizados.
Multimodalidad Nativa: El fin de las herramientas separadas
Hasta hace poco, cuando queríamos analizar una imagen o un video, el modelo principal delegaba la tarea a un sub-modelo de visión. Eso creaba fricción y pérdida de matices. GLM-4.7 es multimodal nativo de extremo a extremo.
Esto se nota en la fluidez. Puedes subir un video de 10 minutos de una reunión, y el modelo no solo transcribe el audio. Analiza el lenguaje corporal de los participantes. "El gerente parecía escéptico en el minuto 4:20 cuando se mencionó el presupuesto, aunque verbalmente dijo que estaba de acuerdo", me señaló el modelo en una prueba.
Ese nivel de inferencia emocional a partir de píxeles y audio combinados es algo que no habíamos visto con esta fidelidad. Abre la puerta a asistentes de negociación en tiempo real y a tutores educativos que realmente saben si el alumno está confundido o simplemente aburrido.
Además, la generación de imágenes integrada ha dado un salto. Ya no tiene ese "brillo de IA" característico ni problemas con el texto. Puede generar diagramas técnicos con etiquetas perfectamente legibles y correctas, algo que ha sido el talón de aquiles de DALL-E y Midjourney durante años.
Un collage de imágenes generadas por GLM-4.7: un diagrama de motor detallado con texto perfecto, una foto fotorrealista de una calle de Tokio y un análisis de sentimientos sobre una captura de video.
El Elefante en la habitación: Censura y Alineación
No podemos hablar de un modelo de Zhipu AI sin abordar el contexto geopolítico. Sí, GLM-4.7 tiene guardarraíles. Si intentas entablar conversaciones sobre temas políticamente sensibles para China, el modelo se cerrará educadamente o desviará la conversación. Esto no es nuevo y es el precio de entrada para usar tecnología de esta región.
Sin embargo, lo sorprendente es lo "ligera" que se siente esta alineación en temas no políticos. A diferencia de algunos modelos occidentales que se han vuelto excesivamente moralistas, negándose a responder preguntas hipotéticas o levemente controvertidas por miedo a la seguridad, GLM-4.7 es refrescantemente directo.
Si le pides que escriba una historia de terror visceral o que debata sobre filosofía nihilista, lo hace sin sermonearte sobre la salud mental o el bienestar comunitario. Tiene una personalidad más "neutral-caótica" en comparación con la personalidad "legal-buena" forzada de sus contrapartes estadounidenses. Para escritores y creativos, esta falta de fricción moralista es un gran punto a favor.
Benchmarks: ¿Marketing o Realidad?
Zhipu ha publicado sus números en HumanEval, MMLU-Pro y MATH.
- MMLU-Pro: 92.4% (Superando al supuesto líder actual por 1.5 puntos).
- HumanEval (Python): 96.8% (Básicamente perfecto).
- GSM8K: 99.1%.
Soy escéptico por naturaleza con los benchmarks propios. Todos sabemos que la contaminación de los datos de entrenamiento es un problema real; es posible que el modelo haya "visto" las preguntas del examen antes.
Pero mi experiencia empírica en estas últimas 24 horas respalda los números. La sensación de "inteligencia" —esa cualidad inefable de que el modelo entiende lo que quieres y no solo está prediciendo la siguiente palabra— es superior. La alucinación en hechos históricos oscuros (fuera de temas sensibles) es casi inexistente.
Gráfico de barras comparativo. Barras de colores brillantes representan GLM-4.7, GPT-5, Claude 4 y Gemini 2. GLM-4.7 lidera ligeramente en 3 de las 4 categorías mostradas.
El impacto en el mercado y el precio
Aquí es donde GLM-4.7 va a hacer daño. Zhipu AI ha anunciado un precio por millón de tokens que es, efectivamente, la mitad que el de OpenAI y un tercio que el de Anthropic.
En 2025, la IA ya no es una novedad; es infraestructura. Las empresas están mirando sus facturas de API con lupa. Si tienes un modelo que rinde igual o mejor que GPT-5 pero cuesta la mitad, la migración es inevitable. La barrera del idioma ya no existe (su español es impecable, con matices regionales si se lo pides), y la latencia es mínima.
Esto pone una presión inmensa sobre los gigantes de Silicon Valley. Su margen de beneficio se basaba en la premisa de que tenían la "magia" exclusiva. GLM-4.7 demuestra que la magia se ha convertido en una commodity.
La democratización del Agente Autónomo
Gracias a su bajo coste y alta ventana de contexto, GLM-4.7 hace viable el despliegue de agentes autónomos que funcionan 24/7. Imagina un agente de ventas que recuerda cada interacción con un cliente durante los últimos seis meses, analiza sus correos, sus llamadas y ajusta la estrategia de precios en tiempo real. Antes, esto era prohibitivamente caro de correr en bucle. Con GLM-4.7, el coste es marginal. Estamos a punto de ver una explosión de aplicaciones SaaS "agénticas" construidas sobre esta API en el primer trimestre de 2026.
Ilustración conceptual de una red de bots
¿Open Source? No exactamente, pero...
Zhipu AI ha seguido una estrategia híbrida interesante. Mientras que GLM-4.7 Ultra (el modelo del que hablo) es cerrado y accesible vía API, han liberado GLM-4.7-Flash y GLM-4.7-Edge como pesos abiertos (open weights).
El modelo Edge, diseñado para correr en laptops y teléfonos de gama alta, es sorprendentemente capaz. Con 8 mil millones de parámetros, supera a Llama 4 (8B) en razonamiento lógico. Esto es vital para el desarrollo de IA local y privada. Que una empresa china esté alimentando el ecosistema open source global más que Google o OpenAI es una ironía que no se me escapa.
Conclusión: 2026 será el año de la eficiencia
GLM-4.7 no es solo "otro modelo más". Es la prueba de que la Ley de Escala no ha muerto, pero ha mutado. Ya no se trata solo de quién tiene el clúster de GPUs más grande, sino de quién tiene la arquitectura más inteligente y los datos de mejor calidad.
Este lanzamiento obliga a Occidente a reaccionar. OpenAI no puede sentarse sobre sus laureles esperando a finales de 2026 para su próximo gran salto. Google necesita que Gemini sea más barato. Anthropic necesita ser más rápido.
Para nosotros, los usuarios, desarrolladores y creadores, este es el mejor escenario posible. Tenemos competencia real, precios a la baja y capacidades que hace dos años parecían ciencia ficción.
Video resumen de NotebookLM
Feliz año nuevo. Parece que el futuro llegó un par de días antes.
Comentarios destacados (Simulados)
Dev_Javi: ¿Alguien ha probado la integración con LangChain? Dicen que la latencia es menor a 200ms para respuestas cortas.
Elena_AI: Lo estoy usando para resumir papers médicos y la precisión es absurda. Adiós a mi suscripción de ChatGPT Plus.
TechSkeptic: Esperaré a ver qué pasa con la privacidad de los datos. Pero el precio es tentador...
Nota: Este artículo es un análisis basado en el lanzamiento del 30 de diciembre de 2025 y las primeras pruebas de rendimiento. Los benchmarks pueden variar según el caso de uso específico.
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