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GLM-5 vs GLM-4.7: qué ha cambiado, qué importa y ¿deberías actualizar?

GLM-5, publicado el 11 de febrero de 2026 por Zhipu AI (Z.ai), representa un gran salto arquitectónico respecto a GLM-4.7: mayor escala de MoE (≈744B frente a ~355B parámetros totales), mayor capacidad de parámetros activos, menor alucinación medida y claras mejoras en las pruebas de referencia de agentes y de programación — a costa de una mayor complejidad de inferencia y (a veces) latencia.

Mar 19, 2026

¿Cómo usar GLM-4.7-Flash localmente?

GLM-4.7-Flash es un miembro 30B A3B MoE de la familia GLM-4.7, ligero y de alto rendimiento, diseñado para habilitar la implementación local y de bajo costo para programación, flujos de trabajo basados en agentes y razonamiento general. Puede ejecutarlo localmente de tres formas prácticas: (1) mediante Ollama (entorno de ejecución local gestionado y sencillo), (2) mediante Hugging Face / Transformers / vLLM / SGLang (despliegue en servidor con prioridad en GPU), o (3) mediante GGUF + llama.cpp / llama-cpp-python (apto para CPU y dispositivos de borde (edge)).

GLM-4.7 lanzado: ¿Qué significa esto para la inteligencia artificial?

El 22 de diciembre de 2025, Zhipu AI (Z.ai) lanzó oficialmente GLM-4.7, la iteración más reciente de su familia GLM (General Language Model), atrayendo la atención mundial en el ámbito de los modelos de IA de código abierto. Este modelo no solo mejora las capacidades en tareas de programación y razonamiento, sino que también desafía el dominio de modelos propietarios como GPT-5.2 y Claude Sonnet 4.5 en pruebas de referencia clave.