Z.ai Lanza GLM-4.7 Diseñado para Entornos de Desarrollo del Mundo Real, Consolidándose como el "OpenAI de China"

PEKÍN, 27 de diciembre de 2025 /PRNewswire/ — El 22 de diciembre, Z.ai lanzó GLM-4.7, la última iteración de su familia de modelos de lenguaje grande GLM. Diseñado para manejar tareas de múltiples pasos en producción, GLM-4.7 se dirige a entornos de desarrollo que involucran ciclos de tareas extensos, uso frecuente de herramientas y mayores exigencias de estabilidad y consistencia.

Construido sobre GLM-4.6 con enfoque en desarrollo complejo

GLM-4.7 es un paso adelante sobre GLM-4.6 con funciones mejoradas para desarrolladores de juegos. Cuenta con soporte robusto para flujos de trabajo de codificación, razonamiento complejo y ejecución de estilo agéntico, brindando al modelo mayor consistencia incluso en tareas largas de múltiples pasos, así como un comportamiento más estable al interactuar con herramientas externas. Para los desarrolladores de juegos, esto significa que GLM-4.7 es una herramienta confiable para la producción diaria.

Las mejoras se extienden más allá del rendimiento técnico. GLM-4.7 también produce resultados naturales y atractivos para escenarios conversacionales, de escritura y de juego de roles, evolucionando GLM hacia un sistema de código abierto coherente. 

Diseñado para flujos de trabajo de desarrollo reales

Las expectativas sobre la calidad del modelo se han convertido en un enfoque central para los desarrolladores de juegos. Además de seguir indicaciones o planes, un modelo necesita llamar a las herramientas correctas y mantener la consistencia en tareas largas de múltiples pasos. A medida que los ciclos de tareas se alargan, incluso errores menores pueden tener impactos de gran alcance, aumentando los costos de depuración y extendiendo los plazos de entrega. GLM-4.7 fue entrenado y evaluado con estas restricciones del mundo real en mente.

En programación multilenguaje y entornos de agentes basados en terminales, el modelo muestra mayor estabilidad en flujos de trabajo extendidos. Ya admite patrones de ejecución "pensar y luego actuar" dentro de marcos de codificación ampliamente utilizados como Claude Code, Cline, Roo Code, TRAE y Kilo Code, alineándose más estrechamente con la forma en que los desarrolladores de juegos abordan tareas complejas en la práctica.

Z.ai evaluó GLM-4.7 en 100 tareas de programación reales en un entorno de desarrollo basado en Claude Code, cubriendo escenarios de frontend, backend y seguimiento de instrucciones. En comparación con GLM-4.6, el nuevo modelo ofrece ganancias claras en las tasas de finalización de tareas y consistencia de comportamiento. Esto reduce la necesidad de ajustes repetidos de indicaciones y permite a los desarrolladores de juegos enfocarse más directamente en la entrega. Debido a sus excelentes resultados, GLM-4.7 ha sido seleccionado como el modelo predeterminado para el GLM Coding Plan.

Rendimiento confiable en benchmarks de uso de herramientas y codificación

En una variedad de benchmarks de generación de código y uso de herramientas, GLM-4.7 ofrece un rendimiento general competitivo. En BrowseComp, un benchmark centrado en tareas basadas en web, el modelo obtiene una puntuación de 67.5. En τ²-Bench, que evalúa el uso interactivo de herramientas, GLM-4.7 alcanza una puntuación de 87.4, el resultado más alto reportado entre los modelos de código abierto disponibles públicamente hasta la fecha.

En benchmarks de programación importantes, incluidos SWE-bench Verified, LiveCodeBench v6 y Terminal Bench 2.0, GLM-4.7 funciona al nivel o por encima de Claude Sonnet 4.5, mientras muestra mejoras claras sobre GLM-4.6 en múltiples dimensiones.

En Code Arena, una plataforma de evaluación a ciegas a gran escala con más de un millón de participantes, GLM-4.7 ocupa el primer lugar entre los modelos de código abierto y mantiene la posición superior entre los modelos desarrollados en China.

Razonamiento más predecible y controlable

GLM-4.7 introduce un control más detallado sobre cómo el modelo razona a través de tareas largas y complejas. A medida que los sistemas de inteligencia artificial impulsados por IA se integran en los flujos de trabajo de producción, tales capacidades se han convertido en un enfoque creciente para los desarrolladores de juegos. GLM-4.7 es capaz de mantener la consistencia en su razonamiento a través de múltiples interacciones, al tiempo que ajusta la profundidad del razonamiento según la complejidad de la tarea. Esto hace que su comportamiento dentro de los sistemas agénticos sea más predecible con el tiempo. Además, Z.ai está explorando activamente nuevas formas de implementar IA a escala mientras desarrolla y refina la serie GLM.

Mejoras en generación de frontend y capacidades generales

Más allá de la corrección funcional, GLM-4.7 muestra una comprensión notablemente más madura de la estructura visual y las convenciones de diseño de frontend establecidas. En tareas como generar páginas web o materiales de presentación, el modelo tiende a producir diseños con espaciado más consistente, jerarquía más clara y estilos más coherentes, reduciendo la necesidad de revisiones manuales posteriores.

Al mismo tiempo, las mejoras en la calidad conversacional y el estilo de escritura han ampliado el rango de casos de uso del modelo. Estos cambios hacen que GLM-4.7 sea más adecuado para aplicaciones creativas e interactivas.

Integración de ecosistemas y acceso abierto

GLM-4.7 está disponible a través de la API BigModel.cn y está completamente integrado en el entorno de desarrollo full-stack de Z.ai. Los desarrolladores de juegos y socios en todo el ecosistema global ya han incorporado el GLM Coding Plan en sus herramientas, incluidas plataformas como TRAE, Cerebras, YouWare, Vercel, OpenRouter y CodeBuddy. La adopción en herramientas para desarrolladores, proveedores de infraestructura y plataformas de aplicaciones sugiere que GLM-4.7 se está utilizando en un uso de ingeniería y productos más amplio.

Z.ai se convertirá en la "primera empresa pública de modelos grandes del mundo"

Z.ai ha anunciado que tiene como objetivo convertirse en la primera empresa de modelos grandes del mundo que cotice en bolsa al cotizar en la Bolsa de Valores de Hong Kong. Esta IPO planificada marca la primera vez que los mercados de capitales darán la bienvenida a una empresa cotizada cuyo negocio principal es el desarrollo independiente de modelos fundamentales AGI.

En 2022, 2023 y 2024, Z.ai obtuvo respectivamente 57.4 millones de RMB (~8.2 millones de USD), 124.5 millones de RMB (~17.7 millones de USD) y 312.4 millones de RMB (~44.5 millones de USD) en ingresos. Entre 2022 y 2024, la tasa de crecimiento anual compuesta de ingresos (CAGR) de la empresa alcanzó el 130%. Los ingresos para la primera mitad de 2025 fueron de 190 millones de RMB (~27 millones de USD), marcando tres años consecutivos de duplicación de ingresos. Durante el período del informe, el negocio relacionado con modelos grandes de la empresa fue su principal motor de crecimiento.

Disponibilidad de GLM-4.7

Modelo predeterminado para Coding Plan: https://z.ai/subscribe

Pruébelo ahora: https://chat.z.ai/

Pesos: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7

Blog técnico: https://z.ai/blog/glm-4.7

Acerca de Z.ai

Fundada en 2019, Z.ai se originó a partir de la comercialización de logros tecnológicos en la Universidad de Tsinghua. Su equipo son pioneros en el lanzamiento de la investigación de modelos grandes en China. Aprovechando su arquitectura de pre-entrenamiento GLM (General Language Model) original, Z.ai ha construido una cartera de modelos de pila completa que cubre lenguaje, código, multimodalidad y agentes inteligentes. Sus modelos son compatibles con más de 40 chips de producción nacional, lo que la convierte en una de las pocas empresas chinas cuya hoja de ruta técnica se mantiene en sintonía con los estándares globales de primer nivel.

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FUENTE Z.ai