Grok 4.7 vs GLM-5.2: La licencia sobrevive al modelo

Lo más valioso de GLM-5.2 no es su puntuación en los benchmarks. Son las cuatro letras MIT. Z.ai lanzó GLM-5.2 el 16 de junio de 2026 bajo una licencia MIT estándar sin límites regionales, sin umbral de ingresos y sin condiciones de uso comercial más allá de conservar el aviso de derechos de autor — y cuando Z.ai lanzó GLM-5.3 dos meses después, no volvió a hacer eso. El sucesor lleva una "Licencia GLM-5.3" personalizada que añade una excepción: un operador de modelo como servicio con más de 10 000 millones de dólares en ingresos durante cualquier período consecutivo de doce meses debe pasar una revisión de seguridad, cuyo alcance será "determinado razonablemente por Z.AI." GLM-5.2 es el último modelo insignia de texto que Z.ai lanzó sin esa condición adjunta. Frente a Grok 4.7 — lanzado por el proveedor el 21 de septiembre de 2026, de pesos cerrados y con un día de antigüedad — eso convierte esto en una comparación entre el modelo más fuerte del tablero y el más libre.

Uno de estos puedes tenerlo en propiedad absoluta

GLM-5.2 es un modelo de mezcla de expertos de 753.000 millones de parámetros, con aproximadamente 40B activos por token, publicado en BF16 y FP8 en Hugging Face bajo la organización zai-org. Tiene una ventana de contexto de 1M de tokens y una salida máxima de 128K. Es texto de entrada, texto de salida —sin visión nativa— con llamadas a funciones, integración con MCP, salida JSON estructurada y almacenamiento en caché de contexto, y un modo de pensamiento activado por defecto con un ajuste de esfuerzo de razonamiento. La API propia de Z.ai lo lista a $1.40 por cada millón de tokens de entrada, $0.26 por entrada en caché y $4.40 por cada millón de salida.

Grok 4.7 está cerrado. Tiene un contexto de 500k tokens, acepta entrada de texto e imágenes y tiene un precio de $2.00 de entrada y $6.00 de salida por millón por debajo de los 200k tokens de prompt, y pasa a $4.00 y $12.00 por encima de ese límite, con lecturas en caché a $0.50 y $1.00. No hay descarga de pesos, no hay ruta de autoalojamiento y no hay forma de seguir llamándolo si xAI cambia de opinión: la misma posición estructural que la de todo modelo insignia cerrado. Ambos modelos son capaces; solo uno de ellos es un activo que puedes poner en un disco.

Lo que dice el índice, y qué significa "deprecated" aquí

Artificial Analysis otorga a GLM-5.2 una puntuación de 34 en el Intelligence Index v4.3.2 —la revisión publicada el 19 de septiembre de 2026— y a Grok 4.7 una de 46 en la misma revisión. Esa diferencia de doce puntos es real, y su forma importa más que su magnitud. GLM-5.2 también lleva una etiqueta de "deprecated" en su página de Artificial Analysis, con una nota de que existe un modelo más reciente y de que solo la carga de trabajo predeterminada de 10k tokens sigue siendo evaluada. Esa etiqueta tiene que ver con la sucesión, no con el apagado: Z.ai todavía sirve glm-5.2 hoy y aún lo incluye en su tabla de precios.

• Compuesto — Grok 4.7 (xhigh): 46 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. GLM-5.2 (max): 34 en la misma revisión.

• Terminales agénticos — Grok 4.7: Terminal-Bench 4.0 26. GLM-5.2: 1. Esta es la cifra individual más extrema de este lote de comparaciones, y necesita la advertencia que la acompaña. La propia tarjeta de modelo de Z.ai reporta GLM-5.2 con 81.0 en Terminal-Bench 2.1, mejor harness 82.7. Ambas cifras son honestas; están en versiones diferentes del benchmark, y el índice v4.3.2 retiró la 2.1 en favor de la 4.0. Una puntuación de proveedor en un benchmark retirado te dice lo que un modelo podía hacer frente a la prueba antigua, no lo que hace ahora.

• Automatización de flujos de trabajo — Grok 4.7: AutomationBench-AA 66 %. GLM-5.2: 28 %. Ambos medidos en v4.3.2, así que este no necesita ninguna advertencia sobre la versión.

• Honestidad de conocimiento — Grok 4.7: AA-Omniscience 32. GLM-5.2: 4. De nuevo, la misma versión en ambos lados.

• Razonamiento y contexto largo — Grok 4.7: HLE 43, CritPt 18, AA-LCR v1.1 77 %, ventana de 500k. GLM-5.2: HLE 41, CritPt 21, AA-LCR v1.1 78 %, ventana de 1M. GLM-5.2 gana dos de estas cuatro, y la ventana de contexto por un factor de dos.

• Velocidad — Grok 4.7: aún no medido por Artificial Analysis. GLM-5.2: 73 tokens por segundo con un tiempo hasta el primer token de 5,98 segundos a través de la API de Z.ai, descrito como más lento que el promedio de sus pares de pesos abiertos.

• Precio — Grok 4.7: $2.00 / $6.00 por 1M, se duplica al alcanzar los 200k tokens de prompt. GLM-5.2: $1.40 / $4.40 por 1M con lecturas en caché a $0.26, sin cambios desde su lanzamiento.

La economía del autoalojamiento es el verdadero argumento.

Por token, GLM-5.2 es aproximadamente un treinta por ciento más barato en entrada y un veintisiete por ciento más barato en salida que Grok 4.7 con prompts cortos: un descuento modesto que por sí solo no decidiría nada. La razón por la que importa es que el precio por token es opcional. Los pesos de GLM-5.2 se pueden descargar bajo una licencia que permite el uso comercial, la modificación, la redistribución y la sublicencia, lo que significa que la comparación pertinente no es 1,40 $ frente a 2,00 $, sino 1,40 $ frente a lo que cuesten tus propias GPU por millón de tokens. Un modelo de 753B con 40B activos no es una carga de trabajo para un portátil; es un despliegue de inferencia serio, y el checkpoint en FP8 existe precisamente para eso. Pero es un despliegue que puedes ejecutar, limitar y auditar, y para una carga de trabajo regulada o aislada de la red, eso no es en absoluto una cuestión de coste.

El contrapeso es el riesgo de sucesión en la dirección opuesta. GLM-5.2 está dos versiones por detrás: GLM-5.3 llegó el 18 de agosto y GLM-5.3-Flash el 26 de agosto, y los modelos insignia más nuevos obtienen mejores puntuaciones: GLM-5.3 con 45 en v4.3.2, un punto por debajo de Grok 4.7. Así que el planteamiento honesto es que GLM-5.2 es el gratuito, no el mejor, y que los modelos más nuevos de la propia Z.ai son tanto más potentes como de licencia más restrictiva. Si lo que necesitas es una licencia permisiva, GLM-5.2 es el punto final que hay que congelar; si lo que necesitas es capacidad bruta sobre un conjunto de pesos abiertos, el sucesor es el que hay que evaluar, con ojo de abogado en la excepción de ingresos.

Ejecutar ambos sin ejecutar dos stacks

OrcaRouter ofrece GLM-5.2, incluido en su propia página de modelo a $1,40 de entrada y $4,40 de salida, con la ventana de contexto de 1M y una salida máxima de 128K, porque trasladamos el precio de lista del proveedor con un 0 % de margen. Con un modelo de pesos abiertos, ese traspaso tiene un segundo uso: el precio alojado y la opción autoalojada son ambas alternativas activas, y un router te permite mover el tráfico entre ellas por solicitud en lugar de por contrato. Z.ai ha mantenido sin cambios el precio de lista de GLM-5.2 desde junio, mientras que los proveedores externos han movido los suyos, así que un traspaso del mismo día marca la diferencia entre cotizar la tarifa de hoy y cotizar una que copiaste el mes pasado. La conmutación por error automática cubre el caso en que un despliegue autoalojado se satura y el endpoint alojado tiene que absorber el desbordamiento: el DSL de enrutamiento compone ambos en una sola llamada. Grok 4.7 no está en el catálogo de OrcaRouter a la fecha de este escrito; llamarlo implica pasar por la propia API de xAI y por las plataformas de terceros que lo ofrecen.

La regla de decisión que se desprende de todo esto es inusualmente clara. Si necesitas ser propietario del modelo —en las instalaciones, auditado, licenciable sin una revisión de ingresos—, GLM-5.2 es el único de estos dos que lo ofrece, y la brecha de doce puntos en el índice es el precio de esa libertad. Si necesitas el modelo que termina el trabajo agéntico, la brecha va en la dirección opuesta y no es sutil: 66 por ciento frente a 28 por ciento en automatización de flujos de trabajo, 26 frente a 1 en agentes de terminal, 32 frente a 4 en honestidad del conocimiento. Nada en la cuestión de la licencia cambia esas cifras.

La llamada

Grok 4.7 gana la comparación de capacidades y la gana en las evaluaciones que predicen si un agente completa una tarea. GLM-5.2 gana en las dos cosas que ningún benchmark mide: es más barato y es tuyo. El detalle que hace que esto merezca escribirse es que la segunda ventaja está expirando — los nuevos buques insignia de Z.ai abandonaron la licencia MIT sin restricciones, así que un modelo lanzado en junio de 2026 bajo términos que no te exigen nada es ahora un artefacto histórico en lugar de una política. Si los pesos abiertos permisivos son fundamentales para tu producto, esa es una razón para estandarizarte en GLM-5.2 mientras sigue siendo la opción alojada barata y aún se puede descargar. Si no lo son, compra los doce puntos.