GLM 4.7 ya está disponible en Atlas Cloud
Nos complace anunciar que GLM 4.7 ya está disponible en Atlas Cloud.
GLM 4.7 es el último modelo de lenguaje grande de código abierto optimizado para chat de Z.ai, lanzado en Hugging Face y diseñado para agentes inteligentes del mundo real, razonamiento y escenarios de codificación. Atlas Cloud toma estos pesos abiertos y los ofrece como una API totalmente gestionada y de calidad de producción con precios claros y sencillos:
- $0.44 por 1M de tokens de entrada
- $1.74 por 1M de tokens de salida
Esto hace que GLM 4.7 sea una opción atractiva cuando se desea una capacidad cercana al nivel de vanguardia, pero se prefieren modelos de código abierto, costos predecibles y una interfaz compatible con OpenAI.
Introducción al GLM 4.7 de Z.ai
GLM 4.7 es un modelo de lenguaje a gran escala proporcionado por Z.ai. Sigue la muy popular versión GLM 4.6 y se posiciona como una columna vertebral de propósito general para aplicaciones reales, no solo para puntos de referencia.
GLM 4.7 continúa en esta dirección. Es:
- Optimizado para chat: viene con una plantilla de chat oficial para un comportamiento consistente
- Código abierto: lanzado bajo una licencia permisiva adecuada para uso comercial
- Amigable con el ecosistema: funciona con Transformers, vLLM, SGLang y otras herramientas estándar listas para usar
En Atlas Cloud, exponemos GLM 4.7 a través de una API compatible con OpenAI, lo que facilita su integración en agentes y aplicaciones existentes.
Características clave del GLM 4.7
GLM‑4.7 está diseñado como tu compañero de codificación y razonamiento de próxima generación, con claras mejoras sobre GLM‑4.6 en puntos de referencia del mundo real y escenarios de agentes. A continuación, se presenta una instantánea de su rendimiento en puntos de referencia.
Rendimiento central de codificación
GLM‑4.7 ofrece mejoras sustanciales en flujos de trabajo de codificación multilingüe y agentizados, así como en flujos de trabajo basados en terminales. En puntos de referencia clave, muestra claras mejoras sobre GLM‑4.6:
- SWE‑bench Verificado: 73.8% (+5.8 puntos)
- SWE‑bench Multilingüe: 66.7% (+12.9 puntos)
- Terminal Bench 2.0: 41.0% (+16.5 puntos)
Más allá de las puntuaciones brutas, GLM‑4.7 "piensa antes de actuar" en agentes de codificación complejos, con un rendimiento notablemente más sólido en marcos principales como Claude Code, Kilo Code, Cline y Roo Code. Esto lo hace particularmente efectivo para tareas de software de largo alcance donde la planificación, el uso de herramientas y las ediciones de código deben mantenerse consistentes a lo largo de muchos pasos.
Codificación Vibe y calidad de la interfaz de usuario
GLM‑4.7 también da un gran paso adelante en lo que el equipo llama "Codificación Vibe" — la capacidad de producir código que no solo funciona, sino que también se ve y se siente bien:
- Genera páginas web más limpias y modernas con mejor estructura.
- Produce diapositivas de mejor aspecto, con un diseño y tamaño más precisos.
Si te importa la calidad del front‑end, el pulido del diseño o la presentación del contenido, las mejoras de GLM‑4.7 en la generación de UI son inmediatamente visibles.
Uso de herramientas y navegación web
Los agentes que utilizan herramientas son otro enfoque importante. GLM‑4.7 muestra mejoras significativas en flujos de trabajo aumentados con herramientas, con resultados sólidos en:
- τ²‑Bench: 87.4 frente a 75.2 para GLM‑4.6
- BrowseComp y BrowseComp‑Zh, incluido BrowseComp con gestión de contexto, donde maneja la navegación y la gestión de contexto de varios pasos de manera más robusta.
En la práctica, esto significa que GLM‑4.7 es mejor en:
- Llamar a herramientas en el orden correcto.
- Gestionar y reutilizar el contexto al interactuar con API o la web.
- Manejar tareas complejas que requieren mucha búsqueda y que exigen tanto navegación como síntesis.
Razonamiento complejo y matemáticas
GLM‑4.7 también aporta un impulso sustancial en matemáticas y razonamiento general. En el punto de referencia HLE (Humanity's Last Exam) con herramientas, alcanza:
- 42.8%, una mejora de +12.4 puntos sobre GLM‑4.6.
En un conjunto más amplio de puntos de referencia de razonamiento (MMLU‑Pro, GPQA‑Diamond, AIME 2025, HMMT, IMOAnswerBench y más), GLM‑4.7 aterriza consistentemente en la misma banda de rendimiento que los modelos de primer nivel actuales, mientras se mantiene completamente de código abierto.
Mejor IA cotidiana: Chat, Creatividad, Juego de roles
Más allá de la codificación y los puntos de referencia, GLM‑4.7 también se siente mejor en el uso diario:
- Chat más natural y atractivo.
- Escritura creativa y control narrativo más sólidos.
- Manejo de roles y personalidades más consistente.
Ya sea que estés creando herramientas para desarrolladores, agentes o asistentes orientados al usuario, estas mejoras cualitativas hacen que GLM‑4.7 sea más fácil de integrar en productos reales.
Aplicación del GLM 4.7
Codificación de IA y automatización de oficinas inteligentes
Escenarios de aplicación
- Generación, refactorización y depuración de código (Python, Java, JavaScript, SQL)
- Documentación automática y revisión de código
- Asistentes de oficina inteligentes: redacción de correos electrónicos, resumen de informes, análisis de hojas de cálculo
- Automatización de flujos de trabajo para sistemas internos empresariales
Caso: Un sitio web de aprendizaje de español hecho por GLM-4.7
Haz clic aquí para ver la salida.
Traducción e inteligencia interlingüística
Escenarios de aplicación
- Traducción automática de alta calidad
- Recuperación y resumen de información interlingüística
- Soporte al cliente multilingüe y preguntas y respuestas en bases de conocimiento
- Localización de documentos técnicos y contenido de productos
Caso: Traducir español a inglés
- Antes de la traducción:
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
Escribir, por ejemplo: "La noche está estrellada, y tiritan, azules, los astros, a lo lejos."
El viento de la noche gira en el cielo y canta.
Puedo escribir los versos más tristes esta noche.
- Después de la traducción:
I can write the saddest lines tonight.
Write, for example: "The night is starry, and the stars shiver, blue, in the distance."
The night wind revolves in the sky and sings.
I can write the saddest lines tonight.
Creación de contenido y personajes virtuales
Escenarios de aplicación
- Redacción de blogs, textos de marketing y contenido para redes sociales
- Guionización para videos, juegos e historias interactivas
- Personajes virtuales para atención al cliente, educación y entretenimiento
- Agentes conversacionales personalizados con personalidades consistentes
Caso: Escribe una publicación de X para promocionar los modelos GLM
¿Qué crearías si no tuvieras límites? 🌌
Con GLM-4, el único límite es tu imaginación.
Hemos reconstruido el motor desde cero para que sea más inteligente, rápido e intuitivo que nunca. Ya sea que estés creando una startup o escribiendo una sinfonía, estoy listo para ayudarte a hacerlo realidad.
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Búsqueda inteligente e investigación profunda
Escenarios de aplicación
- Búsqueda semántica en grandes colecciones de documentos
- Asistencia de investigación: revisión de literatura, análisis comparativo, extracción de información
- Gestión del conocimiento empresarial y sistemas internos de preguntas y respuestas
- Soporte a la decisión a través de razonamiento multifuente
Caso: Realiza un análisis comparativo competitivo de Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro, predice su desarrollo futuro y presenta los resultados como una historia alegórica de menos de 100 palabras que ilustre su comparación y evolución.
El Albañil construyó torres de lógica pura, profundas pero aisladas. El Tejedor tejió vista y sonido en vastos tapices, conectados pero superficiales. El Albañil resolvió el rompecabezas; el Tejedor vio el camino.
Se fusionaron. El Albañil enmarcó los hilos del Tejedor con estructura; el Tejedor dio ventanas a la torre del Albañil. Se convirtieron en una nueva mente —tan profunda como el lecho rocoso y tan ancha como el cielo— perfectamente estructurada pero infinitamente perceptiva, evolucionando más allá de la competencia para dominar tanto la profundidad del pensamiento como la amplitud del mundo.
Conclusión
GLM 4.7 se posiciona como un modelo de lenguaje equilibrado y de propósito general orientado a la aplicabilidad en el mundo real en lugar de puntos de referencia optimizados de forma estrecha. GLM 4.7 se ajusta a escenarios donde el rendimiento lingüístico estable, el soporte interlingüístico y el despliegue escalable son consideraciones clave. A medida que haya más detalles técnicos disponibles, evaluaciones más profundas podrán aclarar aún más su papel dentro del panorama en evolución de los modelos de lenguaje grandes.
¿Cómo usar GLM-4.7 en Atlas Cloud?
Atlas Cloud te permite usar GLM 4.7 primero en una zona de pruebas, luego a través de una única API.
Método 1: Usar directamente en la zona de pruebas de Atlas Cloud
Prueba GLM 4.7 en la zona de pruebas.
Método 2: Acceso a través de API
Paso 1: Obtén tu clave API
Crea una clave API en tu consola y cópiala para usarla más tarde.
Paso 2: Consulta la documentación de la API
Revisa el punto final, los parámetros de solicitud y el método de autenticación en nuestra documentación de la API.
Paso 3: Realiza tu primera solicitud (ejemplo de Python)
Ejemplo: envía una solicitud con GLM 4.7.
plaintext1import requests 2 3url = "https://api.atlascloud.ai/v1/chat/completions" 4headers = { 5 "Content-Type": "application/json", 6 "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" 7} 8data = { 9 "model": "zai-org/glm-4.7", 10 "messages": [ 11 { 12 "role": "user", 13 "content": "what is difference between http and https" 14 } 15 ], 16 "max_tokens": 65536, 17 "temperature": 1, 18 "stream": True 19} 20 21response = requests.post(url, headers=headers, json=data) 22print(response.json())
