GLM 4.7 es INCREÍBLE para Desarrollo de Software...

Se presenta el nuevo modelo GLM 4.7 lanzado por ZAI a $29 anuales, afirmando alcanzar el 73% en SWE bench, equivalente a Sonnet 4.5. El contexto comercial es relevante: ZAI se va a bolsa y busca demostrar tracción en mercados occidentales a través de actividades como un Q&A en vivo en Reddit, algo inusual en laboratorios de IA chinos. El video promete debunking honesto del marketing exagerado para mostrar qué puede realmente hacer el modelo. Este lanzamiento estratégico y agresivo despertó dudas sobre si GLM 4.7 realmente resuelve los problemas reales que tenía su versión anterior.

GLM 4.7 fue mejorado principalmente a través de post-entrenamiento sin cambios arquitectónicos significativos, optimizándose especialmente para Claude Code como framework prioritario. El modelo incluye nuevas herramientas MCP que funcionan como servidores separados (tres disponibles actualmente) que requieren solo una clave API para operar. En benchmarks de codificación, GLM 4.7 actualmente supera muchos modelos de primer nivel, incluyendo GPT-5, demostrando ventajas competitivas en esta área específica. Las herramientas MCP están integradas en los planes de pago pero separadas del modelo mismo, proporcionando funcionalidad adicional sin afectar el núcleo del sistema.

Se comparan detalladamente los planes de precios entre Claude Code y GLM coding, revelando diferencias dramáticas en el valor por dinero. En el plan de entrada, Claude Code ofrece 10-40 prompts a $3, mientras GLM proporciona 120 prompts en el mismo rango de precio, una diferencia enorme. En el plan de $200, Claude ofrece 800 prompts en una ventana de 5 horas, pero GLM en plan de $30 ofrece 2,400 prompts, demostrando una ventaja económica considerable. Todas las tarifas están rebajadas el primer mes y se duplican después, pero el plan anual proporciona precios mucho más asequibles, haciendo GLM 4.7 una opción excepcionalmente económica para desarrolladores.

Se utiliza un prompt enfocado en lógica de diseño para probar la capacidad de ambos modelos en crear una plataforma de revisión de código impulsada por IA. Sonnet 4.5 genera vanilla JavaScript simple sin emojis, logrando un diseño coherente y profesional. GLM 4.7 crea un diseño sólido con buena arquitectura visual, pero comete errores de contabilización de longitud que causa ruptura de artefactos y usa emojis que no coinciden con el lenguaje de diseño. A pesar de estos detalles menores, GLM demuestra capacidad competitiva en diseño de UI, mostrando mejora significativa respecto a su versión anterior.

Se prueba ambos modelos en un proyecto Next.js prearmado con contexto inicializado, incluyendo Framer Motion y componentes de ShadCN, con la tarea de construir la página principal de una plataforma de streaming tipo Netflix. Se revela que GLM 4.7 sigue siendo extremadamente lento en generación de código, un problema heredado de 4.6 que no fue resuelto. Sin embargo, GLM 4.7 ahora demuestra pensamiento explícito dentro de Claude Code, mostrado en transcripciones detalladas, mientras que 4.6 no lo hacía, representando una mejora importante en la arquitectura del modelo. Esta capacidad de razonamiento visible es un cambio significativo que sugiere mejoras en la comprensión del modelo.

Se descubre que GLM 4.7 no es completamente autónomo: ignora contexto claro sobre carpetas existentes y crea su propia estructura de proyecto innecesariamente, demostrando falta de atención al contexto. Sin embargo, después de orientación correctiva, GLM implementa una arquitectura superior a Sonnet 4.5 al centralizar datos simulados en un archivo único, facilitando cambios backend futuros a través de imports conectados, versus el enfoque de Claude que requiere cambios en múltiples archivos. Este análisis profundo de código revela que GLM 4.7 excedió expectativas en términos de decisiones arquitectónicas y estructura, sorprendiendo al analista considerando los pobres resultados de 4.6 en pruebas anteriores.

El análisis concluye que GLM 4.7 representa un salto enorme en calidad respecto a 4.6, con los benchmarks justificados por pruebas prácticas realizadas. Se recomienda ampliamente obtener el plan de $29 anual, especialmente para usuarios del plan de $20 de Claude, considerándolo una inversión mínima por la funcionalidad adicional. Se advierte que GLM 4.7 no es adecuado para codificación completamente autónoma: aunque Claude cometió errores arquitectónicos, puede corregirse después, pero los detalles menores de GLM aún impiden dependencia total. El video cierra recomendando el modelo como herramienta complementaria económica para desarrolladores profesionales que busquen valor.