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GLM-4.7-Flash vs GLM-5.3
Ponga de dos a cuatro modelos lado a lado según los campos que deciden un despliegue: contexto, precio, región, licencia, idiomas, alojamiento y qué está verificado.
| GLM-4.7-Flash | GLM-5.3 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Z.ai (Zhipu AI) | Z.ai (Zhipu AI) |
| Parámetros | 31.22B | 753.33B |
| Ventana de contexto | 203k | 1.0M |
| Licencia | mit | other |
| Modalidades | text | text |
| Fecha de publicación | 19 ene 2026 | 25 ago 2026 |
| Idiomas | Sólido: en, zh Adecuado: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko | Sólido: en, zh Adecuado: de, fr, es, it, pt, ru, ja, ko |
| Pesos abiertos | sí | sí |
| Tareas | Razonamiento, Codificación, Bajo coste, Resumen | Codificación, Razonamiento, Resumen, Recuperación (RAG) |
Cuando dos modelos difieren, esta tabla muestra la diferencia y se detiene. LLM EU no publica ninguna insignia de ganador sin una puntuación documentada para esa tarea, y una cifra faltante sigue faltando en lugar de convertirse en un cero.
Cuándo usarlo
GLM-4.7-Flash
Puntos fuertes
- MIT licence with a permissive commercial position
- high published maths score for a 30B-class model
- roughly 200K-token context window
Límites
- benchmark table is self-reported by the vendor
- English and Chinese are the only declared languages
- no evaluation has been run by LLM EU
Tareas
GLM-5.3
Puntos fuertes
- very large context window of 1M tokens
- top published agentic and terminal-benchmark scores
- open weights, unlike most frontier-scale models
Límites
- bespoke Z.ai licence, which must be read before commercial use
- 753B parameters require a multi-node deployment
- all benchmark figures are self-reported by the vendor
Tareas
Tareas: Razonamiento, Codificación, Resumen