GLM-4.7-Flash es el miembro de treinta mil millones de parámetros de la familia de modelos GLM, pensado para el caso en que el buque insignia sencillamente no cabe. Treinta mil millones de parámetros es la clase de tamaño que corre en un solo acelerador de mucha memoria, o cuantizado en hardware de consumo, lo que lo convierte en la opción natural para desarrollo local, inferencia on-premise y cualquier escenario donde la latencia por petición importe más que los últimos puntos de benchmark.
Los autores del modelo lo posicionan como eficiente y de alto rendimiento, e indican que supera a modelos de código abierto de escala similar. Esa es la afirmación relevante para este nivel: nadie que despliegue un modelo de 30B espera que gane a un sistema de frontera, pero sí le importa mucho si gana a las otras opciones de 30B que podría haber ejecutado.
Sin registro, sin cuenta, sin créditos. Escribe un prompt y recibe la respuesta en streaming.
La respuesta aparecerá aquí...
Este playground ejecuta un LLM de código abierto gratuito a través de OpenRouter. No es GLM-5.2 y no utiliza pesos de GLM: está aquí para que puedas probar un modelo en vivo mientras consultas los datos de benchmarks publicados de GLM que aparecen más abajo.
El número de parámetros decide dónde puede ejecutarse físicamente un modelo, y esa restricción determina más decisiones de arquitectura que la capacidad bruta. Un modelo de 30B puede servirse en hardware que un equipo pequeño ya posee, mantiene los prompts dentro de tu propia red y responde lo bastante rápido para vivir en un bucle interactivo en vez de en una cola por lotes. Es además el tamaño en el que el fine-tuning deja de ser un proyecto de investigación: puedes adaptar un modelo GLM de 30B a un dominio concreto y evaluar el resultado esa misma tarde. La contrapartida es real: menos parámetros significan menos margen en razonamiento difícil y de largo recorrido, que es justo la carga para la que se creó el buque insignia con contexto de 1M. La forma correcta de usar la familia es enrutar el trabajo por dificultad, dejando en Flash las tareas baratas de alto volumen y reservando el buque insignia para los problemas que realmente lo necesitan.
La tabla comparativa publicada cubre GLM-5.2 y GLM-5.1. La columna inferior es la de GLM-5.1, mostrada solo como punto de referencia de la familia. No se ha publicado ninguna columna de benchmarks para GLM-4.7-Flash y aquí no se estima ninguna.
No hay fila publicada para GLM-4.7-Flash, e inferir una a partir de un modelo mucho mayor sería engañoso en cualquier dirección. Para lo que sirve la columna de referencia es para calibrar: muestra el rango que ocupan los modelos GLM publicados, de modo que sepas qué logró un modelo de tamaño completo de la generación anterior antes de decidir si un modelo de 30B será suficiente para tu tarea.
Comparación en DeepSWE, según los autores del modelo.
DeepSWE es donde la escala del modelo se nota de forma más brutal. GPT-5.5 lidera con 70.0 y Claude Opus 4.8 registra 58.0, GLM-5.2 alcanza 46.2 y la generación abierta anterior se agrupa muy por debajo: GLM-5.1 y Qwen3.7-Max con 18.0 y DeepSeek-V4-Pro con 8.0. Si tu carga de trabajo se parece a DeepSWE, un modelo ligero es la herramienta equivocada por muy eficiente que sea; si se parece a clasificación, extracción o ediciones rutinarias de código, Flash probablemente sea todo lo que necesitas.
GLM-4.7-Flash es el nivel ligero de la generación GLM-4.7, junto al GLM-4.7 de tamaño completo y por encima del más antiguo GLM-4.5-Air en la línea de eficiencia de la familia. Todo en esa línea comparte la misma licencia MIT y los mismos alojamientos de pesos, así que moverse entre niveles es una decisión de hardware, no legal.
El buque insignia con contexto de 1M tokens. Es el estado del arte de código abierto en programación y evaluaciones de largo recorrido, con niveles de esfuerzo explícitos Non-Thinking, High y Max.
El hito original de eficiencia de la familia: un modelo GLM de huella reducida con gran rendimiento por cada unidad de cómputo que consume.
Consulta los benchmarks del modelo GLM y luego pon a trabajar un modelo real. El playground de arriba es gratuito y no te pide nada; si quieres un kit de IA más completo, el plan gratuito de nuestro partner empieza aquí.