GLM-5: Guía Completa del Modelo Frontera de Zhipu AI (2026)

Resumen en 90 segundos

• Lanzamiento: 11 de febrero de 2026 por Zhipu AI (Z.ai), primera empresa china de IA publicly traded en lanzar un modelo frontera
• Escala Masiva: 744 mil millones de parámetros totales (40B activos por token) en arquitectura Mixture-of-Experts
• Datos de Entrenamiento: 28.5T tokens, un aumento del 24% respecto a GLM-4.5 (23T tokens)
• Innovaciones Clave: DeepSeek Sparse Attention (DSA), infraestructura de RL asíncrona “slime”, y Mixture-of-Experts optimizado
• Rendimiento Sobresaliente: 77.8% en SWE-bench Verified (#1 open source), superando a GPT-5.2 (75.4%) y Gemini 3 Pro preview (76.2%)
• Benchmarks de Agentes: #1 en Vending Bench 2 ($4,432 balance final), demostrando capacidades superiores de planificación de largo plazo
• Open Source Total: Pesos liberados bajo licencia MIT en Hugging Face y ModelScope
• Ventaja de Precio: Según precios oficiales, GLM-5 ($1.00/M input, $3.20/M output) es ~3.75x más económico que GPT-5.2 en split 50/50 y ~7.1x que Claude Opus 4.5
• Independencia Hardware: Según declaraciones de Zhipu AI y reportes de industria (The Register, Network World), GLM-5 habría sido entrenado en chips Huawei Ascend
• Disponibilidad: API en api.z.ai y BigModel.cn, despliegue local con vLLM/SGLang, integración con Claude Code y otros agentes de código

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Introducción: El Nuevo Gigante en la Carrera de IA

El 11 de febrero de 2026, Zhipu AI (conocida comercialmente como Z.ai) marcó un hito en la historia de la inteligencia artificial con el lanzamiento de GLM-5, su quinto modelo de lenguaje de gran escala (LLM). Este lanzamiento representa mucho más que una simple actualización: es la primera vez que una empresa china de IA, cotizada en bolsa, libera un modelo frontera que compite directamente con los mejores modelos de OpenAI, Anthropic y Google.

GLM-5 no es solo un modelo más en el ecosistema de IA; es una declaración de intenciones. Con 744 mil millones de parámetros en arquitectura Mixture-of-Experts, y según declaraciones de la compañía junto con reportes de prensa, entrenado en hardware chino (chips Huawei Ascend), GLM-5 desafía múltiples paradigmas establecidos en la industria al estar además liberado como open source bajo licencia MIT.

Este artículo ofrece un análisis exhaustivo de GLM-5, cubriendo desde sus especificaciones técnicas más detalladas hasta su rendimiento en benchmarks comparativos, pasando por guías prácticas de implementación local y su impacto en la carrera global de IA. Basamos este análisis en fuentes oficiales de Z.ai, cobertura de Reuters, documentación técnica de Hugging Face y ModelScope, y análisis independientes de expertos en la industria.

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Especificaciones Técnicas Detalladas

Escala del Modelo: 744B Parámetros

GLM-5 representa un salto cuantitativo significativo respecto a su predecesor GLM-4.5:

Especificación	GLM-4.5	GLM-4.7	GLM-5	Incremento
Parámetros Totales	355B	~400B	744B	+110% vs 4.5
Parámetros Activos	32B	~35B	40B	+25% vs 4.5
Datos de Entrenamiento	23T tokens	~25T	28.5T tokens	+24% vs 4.5
Ventana de Contexto	128K	128K	200K	+56%
Arquitectura	MoE	MoE	MoE + DSA	Nueva atención

La arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) permite que GLM-5 tenga 744B parámetros totales, pero solo active 40B parámetros por token durante la inferencia. Esto significa que el modelo puede especializar diferentes “expertos” en diferentes tipos de tareas, logrando un rendimiento de clase frontera con costos computacionales manejables.

Arquitectura Mixture-of-Experts Explicada

La arquitectura MoE de GLM-5 funciona así:

1. Router (Encaminador): Cada token de entrada es procesado por una red “router” que decide qué expertos activar
2. Expertos Especializados: El modelo contiene múltiples redes neuronales especializadas (los “expertos”)
3. Selección Dinámica: Para cada token, solo se activan los expertos más relevantes (top-K)
4. Combinación: Las salidas de los expertos activados se combinan para producir el resultado final

Esto permite que GLM-5 tenga la capacidad de 744B parámetros mientras solo incurre en el costo computacional de 40B, logrando un equilibrio óptimo entre capacidad y eficiencia.

Datos de Entrenamiento: 28.5T Tokens

El conjunto de entrenamiento de GLM-5 comprende 28.5 trillones de tokens, un aumento del 24% respecto a GLM-4.5. Para poner esto en perspectiva:

• Equivale a aproximadamente 15-20 millones de libros
• Es 5-7x más grande que el conjunto de entrenamiento de GPT-3
• Incluye datos multilingües con énfasis en chino e inglés
• Cubre código fuente, documentación técnica, artículos científicos, y contenido web curado

Ventana de Contexto: 200K Tokens

GLM-5 soporta hasta 200,000 tokens de contexto, lo que permite:

• Analizar documentos completos de cientos de páginas
• Mantener conversaciones extremadamente largas
• Procesar repositorios de código enteros
• Realizar tareas de comprensión de lectura extensiva

Esta ventana de contexto se mantiene eficiente gracias a la integración de DeepSeek Sparse Attention (DSA), que discutiremos en la siguiente sección.

Hardware de Entrenamiento: Independencia Tecnológica

Uno de los aspectos más significativos de GLM-5 es que, según declaraciones de Zhipu AI y reportes de múltiples fuentes de la industria, habría sido entrenado en chips Huawei Ascend, sin utilizar hardware NVIDIA. Esta afirmación fue reportada por The Register, Network World, y TrendingTopics.

Esto representa:

1. Independencia de Estados Unidos: Zhipu AI demostró capacidad para entrenar modelos frontera sin depender de tecnología estadounidense sujeta a restricciones de exportación

2. Soporte Multi-Chip: El modelo puede desplegarse en una variedad de chips chinos:

   • Huawei Ascend
   • Moore Threads
   • Cambricon
   • Kunlun Chip
   • MetaX
   • Enflame
   • Hygon

3. Optimización de Kernel: Zhipu AI desarrolló optimizaciones específicas para cada plataforma de hardware, logrando throughput razonable incluso en hardware no-NVIDIA

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Innovaciones Técnicas Clave

1. DeepSeek Sparse Attention (DSA)

GLM-5 integra DeepSeek Sparse Attention (DSA), una innovación originalmente desarrollada por DeepSeek que Zhipu AI ha adoptado y optimizado.

¿Qué es DSA?

La atención dispersa es una técnica que reduce la complejidad computacional del mecanismo de atención de O(n²) a aproximadamente O(n), donde n es la longitud de la secuencia. Logra esto:

1. Atención por Bloques: Divide la secuencia en bloques y solo atiende a bloques relevantes
2. Atención por Tokens Clave: Identifica tokens importantes y garantiza que todos los otros tokens puedan atender a ellos
3. Patrones de Atención Adaptativos: Aprende qué patrones de atención son más efectivos para diferentes tipos de tareas

Beneficios de DSA en GLM-5:

• Reducción de Costos: Memoria y cómputo reducidos significativamente
• Mantenimiento de Capacidad: Preserva la capacidad de largo contexto (200K tokens)
• Inferencia Más Rápida: Menos cómputo por token generado
• Escalabilidad: Hace viable el despliegue de modelos de 744B parámetros

2. “slime” - Infraestructura de Refuerzo Asíncrona

Zhipu AI desarrolló “slime”, una nueva infraestructura de reinforcement learning (RL) que aborda uno de los mayores desafíos en el post-entrenamiento de LLMs: la ineficiencia del RL a escala.

El Problema del RL en LLMs:

El reinforcement learning from human feedback (RLHF) es esencial para alinear los modelos con las preferencias humanas, pero tradicionalmente sufre de:

• Bajo throughput de entrenamiento
• Dificultad para iterar rápidamente
• Costos computacionales elevados
• Complejidad de implementación

La Solución “slime”:

Slime introduce una arquitectura asíncrona que permite:

1. Parallelización: Múltiples trabajadores de RL operan independientemente
2. Async Gradient Updates: Las actualizaciones de gradientes se aplican de manera asíncrona
3. Fine-grained Iterations: Iteraciones más frecuentes y granulares
4. Improved Throughput: Según Z.ai, mejora “significativamente” el throughput de entrenamiento

Impacto en GLM-5:

• Reducción de Alucinaciones: GLM-5 logra una “tasa de alucinación récord-baja” según VentureBeat
• Mejor Alineación: Respuestas más útiles y seguras
• Iteración Rápida: Permite más ciclos de refinamiento en el mismo tiempo

3. Mixture-of-Experts Optimizado

Si bien la arquitectura MoE no es nueva, GLM-5 introduce optimizaciones significativas:

Expert Routing Mejorado:

• El router de GLM-5 ha sido entrenado con técnicas avanzadas para optimizar la selección de expertos
• Balance de carga mejorado entre expertos
• Estrategias de “expert dropout” para robustez

Top-K Routing Dinámico:

• GLM-5 ajusta dinámicamente cuántos expertos activar (K) según la dificultad de la tarea
• Tareas simples pueden usar 2-3 expertos
• Tareas complejas pueden activar 6-8 expertos
• Esto optimiza el trade-off calidad-costo

Especialización de Expertos:

• Algunos expertos se especializan en código
• Otros en razonamiento matemático
• Otros en lenguaje natural
• Esta especialización emerge automáticamente durante el entrenamiento

4. Multi-Token Prediction (MTP)

GLM-5 incorpora técnicas de predicción múltiple de tokens, mejorando la eficiencia de generación:

• Predicción en Paralelo: En lugar de predecir un token a la vez, el modelo puede predecir múltiples tokens candidatos
• Evaluación en Lote: Los candidatos se evalúan en paralelo
• Selección Eficiente: El mejor candidato se selecciona usando criterios de calidad

Esto resulta en una generación de texto más rápida sin sacrificar calidad.

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Rendimiento en Benchmarks: Análisis Exhaustivo

GLM-5 ha sido evaluado exhaustivamente en benchmarks académicos y benchmarks especializados en agentes. A continuación, presentamos un análisis detallado.

5.1 Benchmarks de Razonamiento

GLM-5 demuestra capacidades de razonamiento de clase frontera, compitiendo directamente con los mejores modelos del mundo.

Humanity’s Last Exam (HLE)

Humanity’s Last Exam es un benchmark de razonamiento de extremada dificultad creado por el Center for AI Safety.

Modelo	Sin Herramientas	Con Herramientas
GLM-5 (Thinking)	30.5%	50.4%
GLM-4.7 (Thinking)	24.8%	42.8%
DeepSeek-V3.2 (Thinking)	25.1%	40.8%
Kimi K2.5 (Thinking)	31.5%	51.8%
Claude Opus 4.5 (Extend Thinking)	28.4%	43.4%*
Gemini 3 Pro preview (High Thinking Level)	37.2%	45.8%*
GPT-5.2 (xhigh)	35.4%	45.5%*

*Resultados del conjunto completo

Análisis:

• GLM-5 mejora un 23% respecto a GLM-4.7 sin herramientas (24.8% → 30.5%)
• Con herramientas, GLM-5 alcanza 50.4%, un incremento del 18% vs GLM-4.7
• Supera a Claude Opus 4.5 tanto con como sin herramientas
• Es competitivo con GPT-5.2, aunque aún por debajo
• La configuración “con herramientas” usa hasta 202,752 tokens de contexto

AIME 2026 I

El American Invitational Mathematics Examination es un prestigioso concurso de matemáticas.

Modelo	Puntuación
HMMT Nov 2025	96.9%
GPT-5.2	97.1%
AIME 2026 I	92.7%
Claude Opus 4.5	93.3%
GLM-4.7	92.9%
DeepSeek-V3.2	92.7%
Kimi K2.5	92.5%
Gemini 3 Pro preview	90.6%

Análisis:

• GLM-5 logra 92.7%, apenas 0.6 puntos por debajo de Claude Opus 4.5
• En HMMT, GLM-5 alcanza 96.9%, superando a Claude Opus 4.5 (91.7%)
• Rendimiento consistente en diferentes concursos de matemáticas
• Muestra fortaleza en razonamiento matemático complejo

IMOAnswerBench

Benchmark basado en problemas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas.

Modelo	Puntuación
GPT-5.2	86.3%
Gemini 3 Pro preview	83.3%
Kimi K2.5	87.6%
Claude Opus 4.5	78.5%
GLM-5	82.5%
GLM-4.7	82.0%
DeepSeek-V3.2	78.3%

Análisis:

• GLM-5 mejora a GLM-4.7 en 0.5 puntos
• Supera significativamente a Claude Opus 4.5 (+4 puntos)
• Segundo lugar entre modelos open source (detrás de Kimi K2.5)

GPQA-Diamond

Graduate-Level Google-Proof Q&A benchmark, evalúa conocimientos de nivel posgrado.

Modelo	Puntuación
GPT-5.2	92.4%
Gemini 3 Pro preview	91.9%
Kimi K2.5	87.6%
Claude Opus 4.5	87.0%
GLM-5	86.0%
GLM-4.7	85.7%
DeepSeek-V3.2	82.4%

Análisis:

• GLM-5 mejora ligeramente a GLM-4.7
• Rendimiento sólido en conocimientos especializados
• Solo 1 punto por debajo de Claude Opus 4.5

5.2 Benchmarks de Programación

GLM-5 está específicamente optimizado para tareas de programación e ingeniería de sistemas complejos.

SWE-bench Verified

SWE-bench evalúa la capacidad de un modelo para resolver issues reales de GitHub de proyectos de código abierto popular.

Modelo	Puntuación	Ranking
Claude Opus 4.5	80.9%	#1
GLM-5	77.8%	#2 (Open Source #1)
Kimi K2.5	76.8%	#3
Gemini 3 Pro preview	76.2%	#4
GPT-5.2	75.4%	#5
GLM-4.7	73.8%	#6
DeepSeek-V3.2	73.1%	#7

Análisis:

• GLM-5 alcanza 77.8%, el mejor resultado entre todos los modelos open source
• Mejora un 5.4% respecto a GLM-4.7 (73.8%)
• Supera a GPT-5.2 por 2.4 puntos
• Solo 3.1 puntos por detrás de Claude Opus 4.5
• Este resultado demuestra que GLM-5 es excepcional en tareas de coding del mundo real

SWE-bench Multilingual

Versión multilingüe de SWE-bench, evalúa capacidades de programación en múltiples lenguajes.

Modelo	Puntuación
Claude Opus 4.5	77.5%
GLM-5	73.3%
Kimi K2.5	73.0%
DeepSeek-V3.2	70.2%
GPT-5.2	72.0%
Gemini 3 Pro preview	65.0%
GLM-4.7	66.7%

Análisis:

• GLM-5 mejora un 9.9% respecto a GLM-4.7
• Supera a GPT-5.2 por 1.3 puntos
• Segundo lugar general, solo superado por Claude Opus 4.5
• Demuestra versatilidad en múltiples lenguajes de programación

Terminal-Bench 2.0 (Terminus-2)

Evalúa la capacidad de un modelo para operar en una terminal y resolver tareas del mundo real.

Modelo	Puntuación
Claude Opus 4.5	59.3%
GLM-5 (Terminus-2)	56.2% / 60.7%†
Gemini 3 Pro preview	54.2%
GPT-5.2	54.0%
Kimi K2.5	50.8%
GLM-4.7	41.0%
DeepSeek-V3.2	39.3%

†Versión verificada que corrige instrucciones ambiguas

Análisis:

• GLM-5 alcanza 60.7% en la versión verificada
• Mejora un 36.6% respecto a GLM-4.7 (41.0% → 56.2%)
• Supera a GPT-5.2 por 6.7 puntos en la versión verificada
• Solo 3.5 puntos por detrás de Claude Opus 4.5

Terminal-Bench 2.0 (Claude Code Framework)

Versión específica evaluada con el framework Claude Code.

Modelo	Puntuación
Claude Opus 4.5	57.9%
GLM-5 (Claude Code)	56.2% / 61.1%†
DeepSeek-V3.2	46.4%
GLM-4.7	32.8%

†Versión verificada

Análisis:

• GLM-5 alcanza 61.1% en versión verificada
• Mejora un 86.3% respecto a GLM-4.7 (32.8% → 61.1%)
• Supera a DeepSeek-V3.2 por 14.7 puntos
• Casi iguala a Claude Opus 4.5 (solo 2.8 puntos por detrás)

CyberGym

Benchmark de seguridad cibernética que evalúa la capacidad de identificar y explotar vulnerabilidades.

Modelo	Puntuación
Claude Opus 4.5	50.6%
GLM-5	43.2%
Kimi K2.5	41.3%
GLM-4.7	23.5%
DeepSeek-V3.2	17.3%

Análisis:

• GLM-5 mejora un 83.8% respecto a GLM-4.7 (23.5% → 43.2%)
• Segundo lugar, aunque con una brecha significativa respecto a Claude Opus 4.5
• Supera más del doble a GLM-4.7
• Demuestra capacidades emergentes en seguridad ofensiva

5.3 Benchmarks de Agentes

GLM-5 está específicamente diseñado para tareas de agente de largo horizonte, y esto se refleja en su rendimiento sobresaliente en benchmarks de agentes.

BrowseComp

Evalúa la capacidad de un agente para navegar la web y completar tareas complejas.

Modelo	Sin Context Management	Con Context Management
GLM-5	62.0%	75.9%
Kimi K2.5	60.6%	74.9%
GLM-4.7	52.0%	67.5%
DeepSeek-V3.2	51.4%	67.6%
GPT-5.2	-	65.8%
Claude Opus 4.5	37.0%	67.8%
Gemini 3 Pro preview	37.8%	59.2%

Análisis:

• GLM-5 alcanza 62.0% sin gestión de contexto, el mejor resultado
• Con gestión de contexto: 75.9%, mejorando un 19.1% vs GLM-4.7
• Supera a todos los modelos open source en ambas configuraciones
• Demuestra excelentes capacidades de navegación web y comprensión de tareas

BrowseComp-Zh (Versión China)

Modelo	Puntuación
GPT-5.2	76.1%
GLM-5	72.7%
GLM-4.7	66.6%
DeepSeek-V3.2	65.0%
Claude Opus 4.5	62.4%
Kimi K2.5	62.3%
Gemini 3 Pro preview	66.8%

Análisis:

• GLM-5 mejora un 9.2% respecto a GLM-4.7
• Segundo lugar general, superado solo por GPT-5.2
• Demuestra fortaleza en lenguaje chino (esperado para un modelo chino)

τ²-Bench

Benchmark de tareas de agente complejas y de largo plazo.

Modelo	Puntuación
Claude Opus 4.5	91.6%
Gemini 3 Pro preview	90.7%
GLM-5	89.7%
GPT-5.2	85.5%
GLM-4.7	87.4%
DeepSeek-V3.2	85.3%
Kimi K2.5	80.2%

Análisis:

• GLM-5 alcanza 89.7%, tercer lugar general
• Mejora un 2.6% respecto a GLM-4.7
• Supera a GPT-5.2 por 4.2 puntos
• Solo 1.9 puntos por detrás de Claude Opus 4.5

MCP-Atlas Public Set

Evalúa integración con Model Context Protocol (MCP), un estándar para conectar modelos con herramientas y datos externos.

Modelo	Puntuación
GPT-5.2	68.0%
Gemini 3 Pro preview	66.6%
Claude Opus 4.5	65.2%
GLM-5	67.8%
Kimi K2.5	63.8%
DeepSeek-V3.2	62.2%
GLM-4.7	52.0%

Análisis:

• GLM-5 mejora un 30.4% respecto a GLM-4.7 (52.0% → 67.8%)
• Segundo lugar general, solo 0.2 puntos por detrás de GPT-5.2
• Supera a Claude Opus 4.5 por 2.6 puntos
• Muestra excelentes capacidades de integración con herramientas

Tool-Decathlon

Benchmark que evalúa el uso de 10 herramientas diferentes.

Modelo	Puntuación
GPT-5.2	46.3%
Claude Opus 4.5	43.5%
Gemini 3 Pro preview	36.4%
GLM-5	38.0%
DeepSeek-V3.2	35.2%
Kimi K2.5	27.8%
GLM-4.7	23.8%

Análisis:

• GLM-5 mejora un 59.7% respecto a GLM-4.7 (23.8% → 38.0%)
• Tercer lugar general
• Supera a Gemini 3 Pro preview por 1.6 puntos
• Hay espacio para mejora en uso de herramientas múltiples

Vending Bench 2: La Estrella de GLM-5

Vending Bench 2 es quizás el benchmark más impresionante para GLM-5. Simula la operación de un negocio de máquinas expendedoras durante un año entero, requiriendo:

• Planificación de largo plazo (12 meses simulados)
• Gestión de recursos
• Toma de decisiones estratégicas
• Adaptación a condiciones cambiantes
• Optimización de inventario y precios

Modelo	Balance Final (USD)	Ranking
Gemini 3 Pro preview	$5,478.16	#1
Claude Opus 4.5	$4,967.06	#2
GLM-5	$4,432.12	#3 (Open Source #1)
GPT-5.2	$3,591.33	#4
Kimi K2.5	$1,198.46	#5
GLM-4.7	$2,376.82	#6
DeepSeek-V3.2	$1,034.00	#7

Análisis:

• GLM-5 alcanza $4,432.12, el mejor resultado entre todos los modelos open source
• Mejora un 86.5% respecto a GLM-4.7 ($2,376.82 → $4,432.12)
• Supera a GPT-5.2 por $840.79
• Solo $535.94 por detrás de Claude Opus 4.5
• Este resultado es extremadamente significativo porque demuestra que GLM-5 puede:
  • Planificar eficazmente a largo plazo
  • Gestionar recursos complejos
  • Tomar decisiones estratégicas inteligentes
  • Operar como un agente autónomo en entornos simulados

¿Por qué es importante Vending Bench 2?

Este benchmark evalúa exactamente el tipo de capacidades que GLM-5 está diseñado para abordar: tareas de agente de largo horizonte en sistemas complejos. El rendimiento sobresaliente de GLM-5 valida el enfoque de diseño de Zhipu AI.

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Comparación con Competidores

En esta sección, comparamos GLM-5 con los principales modelos frontera del mercado en múltiples dimensiones.

Comparación General

Dimensión	GLM-5	Kimi K2.5	DeepSeek-V3.2	GPT-5.2	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro preview
Parámetros	744B (40B activo)	~600B+ (estimado)	~670B (37B activo)	~1T+ (estimado)	~400B+ (estimado)	~1.5T+ (estimado)
Contexto Máximo	200K	~1M+ (estimado)	128K	200K	200K	1M (teórico)
Open Source	✅ MIT	❌ Open Weights	❌ Open Weights	❌ Proprietary	❌ Proprietary	❌ Proprietary
Precio API (USD/MTok I/O)	$1.00 / $3.20	~$5 / ~$15 (est.)	~$15 / ~$75 (est.)	$1.75 / $14.00	$5.00 / $25.00	$2 / $12 (<200K), $4 / $18 (>200K)
SWE-bench	77.8%	76.8%	73.1%	75.4%	80.9%	76.2%
HLE	30.5%	31.5%	25.1%	35.4%	28.4%	37.2%
Vending Bench 2	$4,432	$1,198	$1,034	$3,591	$4,967	$5,478
AIME 2026	92.7%	92.5%	92.7%	97.1%	93.3%	90.6%

Análisis por Categoría

1. Razonamiento

Mejor en razonamiento puro: Gemini 3 Pro preview (37.2% en HLE) Mejor open source en razonamiento: Kimi K2.5 (31.5% en HLE) GLM-5 en razonamiento: 30.5% en HLE (segundo open source) Más consistente: GPT-5.2 (buen rendimiento en todos los benchmarks de razonamiento)

GLM-5 se posiciona competitivamente en razonamiento. Kimi K2.5 supera ligeramente a GLM-5 en HLE (31.5% vs 30.5%), pero GLM-5 supera a ambos DeepSeek-V3.2 (25.1%) y Claude Opus 4.5 (28.4%) en este benchmark. En AIME, GLM-5 alcanza 92.7%, comparable con los mejores modelos open source.

2. Programación

Mejor en coding: Claude Opus 4.5 (80.9% en SWE-bench Verified) Mejor open source en coding: GLM-5 (77.8% en SWE-bench Verified) Segundo open source en coding: Kimi K2.5 (76.8%) Mejor relación precio-rendimiento: GLM-5 (77.8% con costo menor vs GPT-5.2 y Claude Opus 4.5)

GLM-5 brilla particularmente en programación, alcanzando 77.8% en SWE-bench. Supera a Kimi K2.5 (76.8%), DeepSeek-V3.2 (73.1%), y GPT-5.2 (75.4%) en este benchmark crítico. Solo Claude Opus 4.5 supera a GLM-5, pero a un precio significativamente mayor.

3. Agentes y Tareas de Largo Horizonte

Mejor en agentes: Gemini 3 Pro preview ($5,478 en Vending Bench 2) Mejor open source en agentes: GLM-5 ($4,432 en Vending Bench 2) Segundo open source en agentes: GLM-4.7 ($2,377 en Vending Bench 2)

GLM-5 está específicamente optimizado para agentes, y esto se refleja en su excelente rendimiento en Vending Bench 2, donde alcanza $4,432. Supera significativamente a otros modelos open source como Kimi K2.5 ($1,198) y DeepSeek-V3.2 ($1,034), y también supera a GPT-5.2 ($3,591). Solo Gemini 3 Pro preview ($5,478) y Claude Opus 4.5 ($4,967) superan a GLM-5, pero a precios mucho más elevados.

4. Accesibilidad

Aspecto	GLM-5	GPT-5.2	Claude Opus 4.5	Gemini 3 Pro preview
Open Source	✅ MIT License	❌	❌	❌
Pesos Disponibles	✅ HF, ModelScope	❌	❌	❌
Despliegue Local	✅ vLLM, SGLang	❌ (API only)	❌ (API only)	❌ (API only)
Precio API (50/50 I/O)	$2.10 / MTok	$7.875 / MTok	$15.00 / MTok	$7 / MTok (<200K), $11 / MTok (>200K)
Hardware No-NVIDIA	✅ Soportado	❌	❌	❌

GLM-5 es el único modelo frontera que es completamente open source, lo que representa una ventaja masiva para:

• Desarrolladores que quieren desplegar localmente
• Empresas que necesitan control total sobre sus datos
• Investigadores que quieren estudiar la arquitectura
• Países que prefieren no depender de empresas estadounidenses

Análisis de Fortalezas y Debilidades de GLM-5

Fortalezas

1. Open Source Total: Licencia MIT muy permisiva (requiere conservar aviso de copyright y licencia al redistribuir)
2. Precio Competitivo: Más económico que GPT-5.2 y Claude Opus 4.5 (especialmente en output)
3. Excelente en Coding: 77.8% en SWE-bench, mejor open source
4. Sobresaliente en Agentes: $4,432 en Vending Bench 2, mejor open source
5. Hardware Diverso: Soporta chips no-NVIDIA
6. Baja Tasa de Alucinación: Gracias a “slime” RL
7. Contexto Largo: 200K tokens con DSA eficiente
8. Independencia Tecnológica: Según Zhipu AI y reportes de prensa, entrenamiento en Ascend sin hardware NVIDIA

Debilidades

1. Razonamiento: 30.5% en HLE, por debajo de Kimi K2.5 (31.5%), GPT-5.2 (35.4%) y Gemini 3 Pro preview (37.2%)
2. Uso de Herramientas: 38.0% en Tool-Decathlon, espacio para mejora vs Claude Opus 4.5 (43.5%)
3. Seguridad Ofensiva: 43.2% en CyberGym, brecha vs Claude Opus 4.5 (50.6%)
4. Conocimiento Especializado: 86.0% en GPQA, por detrás de líderes como GPT-5.2 (92.4%)
5. Competencia Open Source: Kimi K2.5 supera a GLM-5 en algunos benchmarks de razonamiento

¿Cuándo Elegir GLM-5?

Elige GLM-5 si:

• Necesitas un modelo open source para despliegue local
• El precio es un factor importante
• Tareas de programación son tu caso de uso principal
• Operación en entornos de agente de largo plazo
• Prefieres no depender de empresas estadounidenses
• Necesitas soporte para hardware no-NVIDIA
• Quieres contribuir al ecosistema open source

Considera alternativas si:

• Razonamiento abstracto es tu prioridad absoluta: GPT-5.2 (35.4% en HLE) o Kimi K2.5 (31.5% en HLE)
• Necesitas el mejor rendimiento posible sin importar el precio: Claude Opus 4.5 (80.9% en SWE-bench)
• Uso avanzado de múltiples herramientas: Claude Opus 4.5 (43.5% en Tool-Decathlon)
• Contexto extremadamente largo: Kimi K2.5 o Gemini 3 Pro preview (1M+ tokens)
• Mejor opción open source para razonamiento: Kimi K2.5 supera ligeramente a GLM-5 en HLE

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Casos de Uso y Aplicaciones

GLM-5 está diseñado específicamente para tres áreas principales: (1) ingeniería de sistemas complejos, (2) agentes de largo horizonte, y (3) productividad de oficina. Exploramos cada una en detalle.

1. Desarrollo de Software e Ingeniería de Sistemas

GLM-5 tiene capacidades excepcionales para tareas de desarrollo de software, validadas por su rendimiento en SWE-bench Verified (77.8%) y Terminal-Bench 2.0 (56.2%/60.7%).

Casos de Uso Específicos

a) Resolución de Issues de GitHub

GLM-5 puede:

• Analizar issues y bug reports
• Entender el contexto del código existente
• Proponer y implementar soluciones
• Verificar que las soluciones resuelven el problema
• Escribir tests adecuados

Ejemplo de workflow:

# GLM-5 puede analizar este issue:
"""
Issue: Memory leak in data processing pipeline when handling large files

Steps to reproduce:
1. Load a CSV file larger than 1GB
2. Apply multiple transformations
3. Export to Parquet
4. Memory usage grows indefinitely

Expected: Memory should be freed after processing
Actual: Memory keeps increasing
"""

# GLM-5 puede:
# 1. Identificar la causa raíz (generators no liberados)
# 2. Proponer una solución con explicación
# 3. Implementar el fix
# 4. Agregar tests de regresión

b) Refactorización de Código

GLM-5 puede:

• Entender código legacy complejo
• Proponer refactorizaciones que mantengan funcionalidad
• Identificar patrones de diseño subóptimos
• Sugerir optimizaciones de rendimiento
• Documentar cambios propuestos

c) Code Review

GLM-5 puede:

• Revisar pull requests exhaustivamente
• Identificar bugs potenciales
• Sugerir mejoras de estilo y legibilidad
• Verificar compliance con estándares
• Detectar vulnerabilidades de seguridad

d) Generación de Código

GLM-5 puede generar:

• APIs completas REST/GraphQL
• Scripts de automatización
• Tests unitarios y de integración
• Documentación técnica
• Configuraciones de infraestructura (Terraform, Docker, Kubernetes)

Integraciones con Coding Agents

GLM-5 se integra con múltiples agentes de código:

• Claude Code: Compatible y disponible en GLM Coding Plan
• OpenCode: Soporte completo
• Kilo Code: Integración nativa
• Roo Code: Disponible
• Cline: Compatible
• Droid: Soportado

Para usar GLM-5 en Claude Code:

// En ~/.claude/settings.json
{
  "modelName": "GLM-5",
  "apiKey": "tu-api-key-de-z.ai"
}

2. Agentic AI: Tareas de Largo Horizonte

El rendimiento sobresaliente de GLM-5 en Vending Bench 2 ($4,432) demuestra sus capacidades para tareas de agente que requieren planificación de largo plazo y gestión de recursos complejos.

Características de Agentic AI

GLM-5 está diseñado para:

• Planificación Multi-paso: Descomponer tareas complejas en sub-tareas
• Gestión de Estado: Mantener contexto a lo largo de interacciones extendidas
• Uso de Herramientas: Integrarse con APIs, bases de datos, sistemas externos
• Recuperación de Errores: Aprender de fallos y ajustar estrategias
• Optimización de Recursos: Tomar decisiones eficientes bajo restricciones

Ejemplos de Casos de Uso de Agentes

a) Asistente de Investigación

Un agente basado en GLM-5 puede:

• Buscar literatura académica relevante
• Leer y resumir papers
• Identificar gaps en el conocimiento
• Proponer nuevas líneas de investigación
• Mantener un registro organizado de hallazgos

b) Agente de DevOps

GLM-5 puede operar como agente de DevOps que:

• Monitorea sistemas y detecta anomalías
• Diagnostica problemas de infraestructura
• Implementa soluciones automáticas
• Optimiza recursos y costos
• Genera reportes de incidentes

c) Asistente Financiero

Un agente financiero basado en GLM-5 puede:

• Analizar tendencias del mercado
• Gestionar portfolios simulados (como en Vending Bench 2)
• Realizar análisis de riesgo
• Proponer estrategias de inversión
• Generar reportes financieros detallados

d) Agente de Atención al Cliente

GLM-5 puede:

• Manejar consultas complejas de clientes
• Acceder a bases de datos de historial
• Proponer soluciones personalizadas
• Escalar problemas cuando es necesario
• Mantener contexto a lo largo de múltiples interacciones

3. Productividad de Oficina

GLM-5 tiene capacidades únicas para generar documentos de oficina directamente, una característica que lo distingue de muchos otros LLMs.

Capacidades de Generación de Documentos

GLM-5 puede convertir texto o materiales fuente directamente en:

• Documentos Word (.docx): Reportes, propuestas, documentación
• PDFs: Facturas, certificados, presentaciones
• Hoja de Cálculo Excel (.xlsx): Data tabular, presupuestos, análisis financieros
• Presentaciones: Diapositivas con contenido estructurado

Ejemplos de Documentos que GLM-5 Puede Generar

a) Documentos de Requisitos de Producto (PRDs)

Input: "Necesito un PRD para una app de delivery de comida
       para estudiantes universitarios con presupuesto limitado"

Output: Documento .docx con:
- Título y metadata
- Resumen ejecutivo
- User personas
- Requisitos funcionales
- Requisitos no funcionales
- User stories
- Roadmap
- Métricas de éxito

b) Planes de Lección

Input: "Genera un plan de lección de 8 semanas para
       un curso introductorio de Python para adolescentes"

Output: Documento .docx con:
- Objetivos del curso
- Plan semanal detallado
- Ejercicios prácticos
- Proyectos finales
- Criterios de evaluación
- Recursos recomendados

c) Exámenes y Evaluaciones

Input: "Crea un examen final para el curso de Python
       con 20 preguntas variadas y respuestas"

Output: Documento .docx con:
- Instrucciones del examen
- Preguntas de opción múltiple
- Preguntas de código
- Preguntas de diseño
- Hoja de respuestas
- Rubrica de calificación

d) Reportes Financieros

Input: Datos financieros en formato texto o CSV

Output: Documento .docx + hoja .xlsx con:
- Resumen ejecutivo
- Análisis de ingresos y gastos
- Gráficos y visualizaciones
- Proyecciones
- Recomendaciones

e) Planes de Proyecto

Input: "Necesito un plan de proyecto para migrar
       nuestro monolito a microservicios"

Output: Documento .docx + hoja .xlsx con:
- Alcance del proyecto
- Fases y milestones
- Timeline detallado (Gantt chart)
- Recursos necesarios
- Análisis de riesgos
- Plan de contingencia
- Presupuesto estimado

Modos de Uso en Z.ai

La plataforma Z.ai ofrece dos modos para usar GLM-5:

Chat Mode:

• Respuestas instantáneas
• Interacción conversacional
• Ideal para consultas rápidas y brainstorming
• Entrega ligera y directa

Agent Mode:

• Acceso a múltiples herramientas
• Habilidades integradas (PDF/Word/Excel creation)
• Colaboración multi-turno
• Entrega de resultados finales (documentos, archivos)
• Ideal para tareas complejas que requieres productos finales

4. OpenClaw Framework: Más Allá del Chat

Zhipu AI también promueve OpenClaw, un framework que transforma GLM-5 en un asistente personal que puede operar a través de aplicaciones y dispositivos, no solo en un chat.

Características de OpenClaw

OpenClaw permite a GLM-5:

• Operar multi-app: Coordinar acciones entre diferentes aplicaciones
• Automatizar workflows: Crear flujos de trabajo automatizados complejos
• Acceso a sistema: Interactuar con archivos, configuraciones, y sistema operativo
• Integración con dispositivos: Controlar IoT y otros dispositivos conectados
• Persistencia de estado: Mantener contexto y aprender de interacciones pasadas

Casos de Uso de OpenClaw

a) Asistente Personal de Productividad

Un agente OpenClaw puede:

• Leer tus emails y priorizar respuestas
• Agendar reuniones basándose en contenido de emails
• Crear documentos basándose en información de múltiples fuentes
• Actualizar bases de datos y CRMs
• Generar reportes automáticos

b) Automatización de Home Office

OpenClaw puede:

• Monitorear tu productividad
• Automatizar tareas repetitivas
• Coordinar entre apps (email, calendario, documentos, Slack)
• Generar resúmenes de reuniones automáticamente
• Organizar archivos y carpetas

c) Integración Empresarial

En contextos empresariales, OpenClaw puede:

• Coordinar workflows entre departamentos
• Automatizar procesos de aprobación
• Generar documentación de compliance
• Mantener registros y auditorías
• Integrar con sistemas ERP/CRM

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Disponibilidad y Acceso

GLM-5 está disponible a través de múltiples canales, desde APIs comerciales hasta despliegue local completamente open source.

1. API Comercial: api.z.ai y BigModel.cn

Plataformas Disponibles

api.z.ai (Internacional)

• API REST estándar
• SDKs para Python, JavaScript, y otros lenguajes
• Documentación completa en inglés
• Soporte para chat y agent mode

BigModel.cn (China)

• Plataforma principal para usuarios chinos
• Documentación en chino
• Integración con ecosistema de Zhipu AI
• Precios en RMB

Modelos Disponibles

Zhipu AI ofrece múltiples variantes de GLM-5:

Variante	Descripción	Caso de Uso
GLM-5 (Base)	Modelo base estándar	Chat general, texto
GLM-5 (Thinking)	Modo de razonamiento extendido	Tareas complejas, matemáticas
GLM-5 (Coding)	Optimizado para programación	Desarrollo de software
GLM-5 (Agent)	Optimizado para agentes	Tareas de agente, automatización

Precios Oficiales

Según las páginas oficiales de Zhipu AI, OpenAI, Anthropic, y la documentación de Google Gemini API, los precios de referencia son:

Precios oficiales (por 1M tokens):

Modelo	Input	Output	Total (50/50 split)
GLM-5	$1.00	$3.20	$2.10
GPT-5.2	$1.75	$14.00	$7.875
Claude Opus 4.5 (base)	$5.00	$25.00	$15.00
Gemini 3 Pro preview (<200K)	$2.00	$12.00	$7.00
Gemini 3 Pro preview (>200K)	$4.00	$18.00	$11.00

Análisis de costo-efectividad:

• vs GPT-5.2: GLM-5 es ~1.75x más barato en input, ~4.4x en output, y ~3.75x en split 50/50
• vs Claude Opus 4.5: GLM-5 es 5x más barato en input, ~7.8x en output, y ~7.1x en split 50/50
• vs Gemini 3 Pro preview: GLM-5 mantiene ventaja en ambos tiers de pricing publicados

Nota: Los precios pueden variar por región, volumen, servicio (standard/batch/priority), y fecha de consulta.

GLM Coding Plan

Zhipu AI ofrece un Coding Plan específico para desarrolladores:

Características:

• Acceso prioritario a GLM-5
• Compatible con Claude Code, OpenCode, Kilo Code, Roo Code, Cline, Droid
• Cuotas específicas para coding agents
• Integración con OpenClaw

Rollout Gradual: Debido a capacidad computacional limitada, el rollout de GLM-5 es gradual:

• Max Plan: Disponible inmediatamente, actualiza modelName a “GLM-5”
• Otros Planes: Soporte progresivo según expansión del rollout
• Consumo de Cuota: Las requests a GLM-5 consumen más cuota que GLM-4.7

2. Open Source: Hugging Face y ModelScope

GLM-5 es completamente open source bajo licencia MIT, lo que significa:

• ✅ Uso comercial permitido
• ✅ Modificación permitida
• ✅ Distribución permitida
• ✅ Uso privado permitido
• ⚠️ Al redistribuir, se debe conservar el aviso de copyright y el texto de la licencia MIT

Repositorios Oficiales

Hugging Face:

• URL: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• Pesos del modelo completos
• Documentación de uso
• Comunidad activa
• Integraciones con librerías populares

ModelScope:

• URL: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5
• Plataforma china alternativa
• Especialmente útil para usuarios en China
• Optimizado para el ecosistema chino

Variantes del Modelo Open Source

Los repositorios incluyen:

1. GLM-5-Base: Modelo base sin fine-tuning adicional
2. GLM-5-Instruct: Versión con fine-tuning de instrucciones
3. GLM-5-Coding: Versión optimizada para código
4. GLM-5-Chat: Versión optimizada para chat
5. Variantes Cuantizadas: GGUF, FP8, para despliegue local eficiente

3. Licencia MIT: Significado e Implicaciones

La licencia MIT de GLM-5 es significativa porque:

Comparación con Otros Modelos “Open”:

Modelo	Licencia	Restricciones
GLM-5	MIT	✅ Conservar aviso de copyright/licencia
Llama 3.x	Llama Community License	✅ Uso comercial > 100M usuarios requiere licencia
Mistral	Apache 2.0	✅ Atribución requerida
DeepSeek-V3.x	DeepSeek License	✅ Restricciones de uso específicas
GPT-5.2	Proprietary	✅ No hay pesos públicos
Claude Opus 4.5	Proprietary	✅ No hay pesos públicos

GLM-5 es el único modelo de clase frontera con licencia verdaderamente abierta (MIT).

Implicaciones de la Licencia MIT:

1. Uso Comercial Amplio: Empresas pueden usar GLM-5 en productos comerciales sin pagar royalties
2. Modificación Permitida: Desarrolladores pueden fine-tune, adaptar, y modificar el modelo
3. Distribución Libre: Se puede redistribuir el modelo modificado o sin modificar
4. Aviso de Licencia Obligatorio: Al redistribuir software o derivados, se debe conservar el aviso de copyright y el texto de la licencia MIT
5. Sin Garantía: Zhipu AI no es responsable del uso que terceros den al modelo

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Implementación Local: Guía Práctica

Una de las mayores ventajas de GLM-5 es la capacidad de desplegarlo localmente. En esta sección, proporcionamos una guía práctica para hacerlo.

Prerrequisitos de Hardware

GLM-5 es un modelo grande, pero su arquitectura MoE hace el despliegue más accesible.

Requisitos Mínimos

Para inferencia básica (cuantización agresiva):

• CPU: 8+ cores modernos
• RAM: 64GB
• GPU: 24GB VRAM (RTX 3090/4090, A5000)
• Almacenamiento: 400GB SSD (para pesos del modelo)

Requerimientos Recomendados

Para inferencia óptima (cuantización moderada):

• CPU: 16+ cores (AMD EPYC, Intel Xeon)
• RAM: 128GB+
• GPU: 48GB+ VRAM (A6000, H100 PCIe)
• Almacenamiento: 800GB+ NVMe SSD

Requerimientos Óptimos

Para inferencia sin cuantización o training:

• CPU: 32+ cores server-grade
• RAM: 512GB+
• GPU: 80GB+ VRAM (H100 SXM) o múltiples GPUs
• Almacenamiento: 1TB+ NVMe Gen4 SSD
• Red: 10Gbps para multi-node

Opción 1: Despliegue con vLLM

vLLM es un motor de inferencia de alto rendimiento para LLMs, optimizado para throughput y latencia.

Instalación

# Instalar vLLM
pip install vllm

# O para desarrollo
pip install vllm==0.6.0

Descargar el Modelo

# Usando Hugging Face CLI
huggingface-cli download zai-org/GLM-5 \
  --local-dir /path/to/models/glm-5 \
  --local-dir-use-symlinks False

Iniciar el Servidor vLLM

# Servidor básico
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /path/to/models/glm-5 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 200000 \
  --trust-remote-code

# Con configuración optimizada
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /path/to/models/glm-5 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 200000 \
  --dtype float16 \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --trust-remote-code

Usar la API de vLLM

from openai import OpenAI

# Cliente apuntando al servidor local
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="dummy-key"
)

# Generación de texto
response = client.chat.completions.create(
    model="/path/to/models/glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Explícame la arquitectura MoE de GLM-5."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000,
)

print(response.choices[0].message.content)

Optimizaciones de vLLM

# Para latencia ultra-baja
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /path/to/models/glm-5 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --max-model-len 128000 \
  --dtype float16 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --enable-prefix-caching \
  --max-num-seqs 16 \
  --trust-remote-code

Opción 2: Despliegue con SGLang

SGLang es otro framework de inferencia de alto rendimiento para LLMs.

Instalación

# Instalar SGLang
pip install "sglang[all]"

# O instalación específica
pip install sglang==0.3.0

Descargar el Modelo

# SGLang descargará automáticamente de Hugging Face
# O pre-descargar
huggingface-cli download zai-org/GLM-5 \
  --local-dir /path/to/models/glm-5

Iniciar el Servidor SGLang

# Servidor básico
python -m sglang.launch_server \
  --model-path /path/to/models/glm-5 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tp 1 \
  --context-length 200000

# Con configuración avanzada
python -m sglang.launch_server \
  --model-path /path/to/models/glm-5 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tp 2 \
  --context-length 200000 \
  --dtype float16 \
  --kv-cache-dtype fp16 \
  --chunked-prefill-size 4096

Usar la API de SGLang

import sglang as sgl

# Inicializar el runtime
runtime = sgl.Runtime(
    model_path="/path/to/models/glm-5",
    tokenizer_path="/path/to/models/glm-5",
    tp_size=1,  # Tensor parallel size
)

# Generación simple
prompt = "¿Qué es DeepSeek Sparse Attention?"
output = runtime.generate(prompt, max_tokens=500)
print(output)

# Generación con chat
messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un experto en IA."},
    {"role": "user", "content": "Explícame DSA en GLM-5."}
]
output = runtime.generate_chat(messages, max_tokens=1000)
print(output)

Opción 3: Hugging Face Transformers

Para uso directo sin servidor de inferencia dedicado.

Instalación

pip install transformers torch accelerate

Uso Básico

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Cargar modelo y tokenizer
model_path = "zai-org/GLM-5"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

# Preparar input
prompt = "¿Cuáles son las innovaciones clave de GLM-5?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generar
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=1000,
        temperature=0.7,
        top_p=0.95,
        do_sample=True
    )

# Decodificar
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Uso con Chat Format

# Preparar mensajes de chat
messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente técnico experto."},
    {"role": "user", "content": "¿Cómo funciona el routing en MoE?"}
]

# Formatear para GLM-5
chat_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

# Generar
inputs = tokenizer(chat_text, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Cuantización para Hardware Limitado

Si tienes hardware limitado, puedes usar cuantización.

GGUF Quantization

# Instalar llama.cpp (soporta GGUF)
pip install llama-cpp-python

# Descargar versión cuantizada (disponible en Hugging Face)
# Busca: zai-org/GLM-5-GGUF

# Usar con Python
from llama_cpp import Llama

model = Llama(
    model_path="/path/to/glm-5-q4_k_m.gguf",
    n_gpu_layers=-1,  # Usar GPU si está disponible
    n_ctx=200000,
    verbose=False
)

output = model(
    "¿Qué es GLM-5?",
    max_tokens=1000,
    stop=["<|end|>"],
    echo=False
)

print(output['choices'][0]['text'])

FP8 Quantization

# Usar vLLM con cuantización FP8
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /path/to/models/glm-5 \
  --quantization fp8 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --max-model-len 200000

Soporte para Hardware No-NVIDIA

Una de las características únicas de GLM-5 es el soporte para chips no-NVIDIA.

Huawei Ascend

# Requiere CANN (Compute Architecture for Neural Networks)
# Instalar dependencias de Ascend
pip install torch-npu

# Usar con torch para Ascend
import torch
import torch_npu  # Inicializar NPU

model = model.to('npu:0')  # Mover a NPU

Moore Threads

# Instalar soporte para Moore Threads (MUSA)
pip install torch-musa

# El código es similar a NVIDIA pero usando 'musa' en lugar de 'cuda'
model = model.to('musa:0')

Rendimiento Esperado

Throughput por GPU (estimaciones aproximadas):

Configuración	Tokens/segundo	Latencia (time-to-first-token)
H100 SXM (80GB)	80-120	200-400ms
A100 (80GB)	60-100	300-500ms
A6000 (48GB)	40-70	400-700ms
RTX 4090 (24GB)	25-45	600-1000ms

Nota: El rendimiento real depende de:

• Longitud de la secuencia (contexto)
• Tamaño del batch
• Configuración de generación (temperature, top_p)
• Versión del software
• Sistema operativo y drivers

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Implicaciones para la Industria

El lanzamiento de GLM-5 tiene profundas implicaciones para la industria global de IA. Analizamos las más significativas.

1. El Avance de China en IA

GLM-5 representa un hito en el desarrollo de IA de China por varias razones:

Primera Empresa Pública China con Modelo Frontera

Zhipu AI es la primera empresa china de IA, cotizada en bolsa, en lanzar un modelo de clase frontera. Esto contrasta con:

• DeepSeek: Privadamente financiado
• 01.AI: Startup privada
• Moonshot AI: Startup privada
• MiniMax: Empresa privada

El estatus público de Zhipu AI significa:

• Transparencia financiera
• Acceso a mercados de capital públicos
• Presión para resultados trimestrales
• Validación del mercado

Validación de la Capacidad China

GLM-5 demuestra que China puede:

• Entrenar modelos de 744B parámetros
• Alcanzar rendimiento de clase frontera
• Competir con OpenAI, Anthropic, y Google
• Innovar en arquitectura (DSA, slime RL)
• Operar independientemente de hardware estadounidense

Contexto Geopolítico

Este logro es significativo en el contexto de:

• Restricciones de exportación de chips de EE.UU. a China
• Competición tecnológica EE.UU.-China
• Carrera por la supremacía en IA
• Debates sobre regulación de IA

2. Liderazgo en Open Source

GLM-5 es el único modelo de clase frontera completamente open source.

Comparación con Otros Modelos “Open”:

Modelo	Licencia	Pesos Públicos	Código Público	Restricciones
GLM-5	MIT	✅	Parcial	✅ Conservar aviso MIT
Llama 3.x	Llama Community	✅	Parcial	✅ >100M usuarios
Mistral 7B/8x7B	Apache 2.0	✅	✅	Atribución
DeepSeek-V3.x	DeepSeek	✅	❌	✅ Restricciones
GPT-5.x	Proprietary	❌	❌	✅ API only
Claude Opus 4.x	Proprietary	❌	❌	✅ API only

Implicaciones del Liderazgo Open Source:

1. Accesibilidad Global: Cualquier país, empresa, o individuo puede usar GLM-5 con una licencia MIT muy permisiva
2. Investigación Académica: Investigadores pueden estudiar la arquitectura completa
3. Innovación Derivada: Otros pueden construir sobre GLM-5 respetando los términos de la licencia MIT
4. Democratización de IA: Reduce la barrera de entrada para capacidades de clase frontera
5. Transparencia: La comunidad puede auditar y mejorar el modelo

3. Independencia de Hardware NVIDIA

Según declaraciones de Zhipu AI y cobertura de prensa, que GLM-5 haya sido entrenado en chips Huawei Ascend es significativo:

Logro Técnico:

• Demuestra que chips chinos pueden entrenar modelos frontera
• Provee una alternativa al dominio de NVIDIA
• Valida el enfoque de China en desarrollo de chips propio

Implicaciones Estratégicas:

• Resiliencia: China no depende de hardware estadounidense para IA
• Exportación Potencial: China puede exportar su stack completo (hardware + modelo)
• Diversificación Global: Reduce el monopolio de NVIDIA en training de IA
• Competencia: Fomenta competencia en hardware de IA

Soporte Multi-Chip:

GLM-5 puede desplegarse en:

• Huawei Ascend (China)
• Moore Threads (China)
• Cambricon (China)
• Kunlun Chip (China)
• MetaX (China)
• Enflame (China)
• Hygon (China)

Esto crea un ecosistema alternativo completo al ecosistema NVIDIA.

4. Presión de Precios

GLM-5, con precio oficial de Zhipu AI ($1.00/M input, $3.20/M output), es más económico que GPT-5.2 y Claude Opus 4.5: ~1.75x/4.4x (input/output) frente a GPT-5.2 y 5x/7.8x frente a Claude. En split 50/50, la ventaja es ~3.75x vs GPT-5.2 y ~7.1x vs Claude.

Impacto en el Mercado:

1. Competitividad de Precios: OpenAI y Anthropic pueden enfrentar presión para reducir precios
2. Adopción Empresarial: Empresas costo-sensitivas pueden optar por GLM-5
3. Mercados Emergentes: Países con budgets limitados pueden acceder a IA de clase frontera
4. ROI de IA: Mejora el retorno de inversión para proyectos de IA

Análisis de Costos:

Para un uso de 1B tokens (aproximadamente 750M palabras), considerando un split 50/50 input/output:

Modelo	Costo Input	Costo Output	Costo Total
GLM-5	$500	$1,600	$2,100
GPT-5.2	$875	$7,000	$7,875
Claude Opus 4.5	$2,500	$12,500	$15,000

Ahorro vs Claude Opus 4.5: $12,900 por 1B tokens (86% de ahorro con GLM-5) Ahorro vs GPT-5.2: $5,775 por 1B tokens (73.3% de ahorro con GLM-5)

Cálculos basados en precios oficiales: GLM-5 ($1.00/$3.20 por millón), GPT-5.2 ($1.75/$14), Claude Opus 4.5 ($5/$25).

5. Implicaciones para Desarrolladores

GLM-5 tiene implicaciones específicas para desarrolladores:

Nuevas Oportunidades:

1. Coding Agents: GLM-5 es excepcional en coding (77.8% SWE-bench)
2. Despliegue Local: Control total sobre datos y privacidad
3. Fine-tuning: Posibilidad de adaptar el modelo a casos de uso específicos
4. Contribución: Comunidad puede contribuir al ecosistema

Herramientas Disponibles:

• Claude Code con GLM-5
• Integraciones OpenCode, Kilo Code, Roo Code, Cline, Droid
• OpenClaw framework para agentes multi-app
• API estándar compatible con OpenAI

Consideraciones:

• Curva de Aprendizaje: Despliegue local requiere conocimientos técnicos
• Requerimientos de Hardware: Inferencia local requiere GPUs significativas
• Soporte: Menos documentación y recursos que modelos estadounidenses
• Idioma: Optimizado para chino, muy bueno en inglés, otros idiomas pueden ser más débiles

6. Implicaciones Geopolíticas

GLM-5 tiene implicaciones que van más allá de la tecnología:

Soberanía Tecnológica:

• Países pueden adoptar GLM-5 para reducir dependencia de empresas estadounidenses
• Naciones con relaciones tensas con EE.UU. pueden preferir tecnología china
• La UE puede valorar una alternativa estadounidense para diversificación

Regulación:

• GLM-5 open source puede ser más difícil de regular que modelos proprietary
• Diferentes enfoques regulatorios entre EE.U., UE, y China
• Posible “fragmentación” del ecosistema de IA por bloques geopolíticos

Carrera Global por la AGI:

• GLM-5 posiciona a China como competidor serio en la carrera hacia la AGI
• La competencia EE.UU.-China puede acelerar el progreso
• Preocupaciones sobre seguridad y alineación de sistemas avanzados

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Conclusión y Perspectivas Futuras

GLM-5 representa un hito significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial, no solo por sus capacidades técnicas, sino por lo que representa en términos de acceso, democratización, y competencia global.

Resumen de Logros Clave

Técnicos:

• 744B parámetros en arquitectura Mixture-of-Experts
• 77.8% en SWE-bench Verified (#1 open source)
• $4,432 en Vending Bench 2 (#1 open source)
• DeepSeek Sparse Attention (DSA) para eficiencia
• Infraestructura de RL “slime” para reducción de alucinaciones
• 200K tokens de contexto

Disponibilidad:

• Open source completo bajo licencia MIT
• API económica frente a modelos cerrados líderes (especialmente en output)
• Despliegue local con vLLM, SGLang, Transformers
• Soporte para hardware diverso (no solo NVIDIA)

Significado:

• Primer modelo frontera de empresa pública china
• Validación de la capacidad china en IA
• Único modelo frontera verdaderamente open source
• Según la compañía y reportes, entrenado en Ascend sin hardware NVIDIA

El Camino por Delante

GLM-5.1 / GLM-5.5 (Próximos Meses de 2026)

Es probable que Zhipu AI lance actualizaciones menores:

• Corrección de bugs
• Pequeñas mejoras de rendimiento
• Expansión de contexto (posiblemente 1M tokens)
• Mejoras en idiomas distintos de chino/inglés

GLM-6 (Finales de 2026 o 2027)

La próxima generación mayor podría incluir:

• Escala aún mayor (posiblemente 1T+ parámetros)
• Mejoras significativas en razonamiento
• Capacidades multimodales expandidas (video, audio)
• Mejor integración de herramientas
• Agentes autónomos más avanzados

Direcciones Estratégicas Posibles:

1. Ecosistema: Expandir el ecosistema de herramientas y frameworks
2. Multimodalidad: Integrar capacidades de visión, audio, video profundamente
3. Agentes Autónomos: Enfoque mayor en agentes que operan independientemente
4. Especialización: Versiones especializadas para dominios específicos (médico, legal, financiero)
5. Colaboración: Potencial colaboración con otras empresas chinas de IA

Reflexiones Finales

GLM-5 es más que un modelo de lenguaje; es una declaración de que:

1. La innovación en IA no es monopolio de empresas estadounidenses
2. El open source puede alcanzar rendimiento de clase frontera
3. La independencia tecnológica es posible
4. La competencia global beneficia a todos

Es importante notar que GLM-5 no está solo en el ecosistema open source. Kimi K2.5 (desarrollado por Moonshot AI) ha emergido como un competidor fuerte, superando ligeramente a GLM-5 en algunos benchmarks de razonamiento (31.5% vs 30.5% en HLE). Sin embargo, GLM-5 se distingue por:

• Licencia MIT verdaderamente abierta vs “open weights” con restricciones
• Mejor rendimiento en coding (77.8% vs 76.8% en SWE-bench)
• Sobresaliente en agentes de largo plazo ($4,432 vs $1,198 en Vending Bench 2)
• Soporte para hardware diverso incluyendo chips no-NVIDIA

Para desarrolladores, empresas, e investigadores, GLM-5 representa una nueva opción poderosa que combina:

• Capacidad de clase frontera
• Precio accesible
• Open source completo
• Despliegue local
• Hardware diverso

El futuro de la IA será moldeado no solo por avances técnicos, sino también por quién tiene acceso a estos avances, cómo se regulan, y quién se beneficia. GLM-5 contribuye significativamente a este debate al democratizar el acceso a capacidades de IA de clase frontera.

Recursos Adicionales

Para continuar explorando GLM-5:

• Official Blog: z.ai/blog/glm-5
• Hugging Face: huggingface.co/zai-org/GLM-5
• ModelScope: modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5
• API Access: api.z.ai | open.bigmodel.cn
• Pricing: open.bigmodel.cn/pricing
• vLLM Docs: docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/GLM/GLM5.html
• Local Setup Guide: onedollarvps.com/blogs/how-to-run-GLM-5-locally

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Acerca de Este Artículo

Este análisis exhaustivo de GLM-5 está basado en fuentes oficiales de Zhipu AI, cobertura periodística de Reuters, documentación técnica de Hugging Face y ModelScope, y análisis independientes de expertos en la industria. El objetivo es proporcionar la guía más completa disponible sobre GLM-5 en español, cubriendo desde especificaciones técnicas hasta implementación práctica.

Este artículo será actualizado regularmente a medida que nueva información sobre GLM-5 y sus competidores esté disponible.

Fuentes

Fuentes Primarias Oficiales

1. Z.ai Official Blog - “We are launching GLM-5”: https://z.ai/blog/glm-5
2. Zhipu AI Official Pricing: https://open.bigmodel.cn/pricing
3. Reuters - “Chinese AI startup Zhipu releases new flagship model GLM-5”: https://www.reuters.com/technology/chinas-ai-startup-zhipu-releases-new-flagship-model-glm-5-2026-02-11/
4. OpenAI API Pricing - GPT-5.2: https://openai.com/api/pricing
5. Anthropic API Pricing - Claude Opus 4.5: https://www.anthropic.com/pricing#api
6. Google Gemini API Pricing - gemini-3-pro-preview: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

Análisis Técnico y Cobertura de Medios

3. Medium - “GLM-5: China’s First Public AI Company Ships a Frontier Model”: https://medium.com/@mlabonne/glm-5-chinas-first-public-ai-company-ships-a-frontier-model-a068cecb74e3
4. VentureBeat - “z.ai’s open source GLM-5 achieves record low hallucination rate”: https://venturebeat.com/technology/z-ais-open-source-glm-5-achieves-record-low-hallucination-rate-and-leverages
5. Evrimagaci - “Zhipu AI Unveils GLM-5 Model, Redefining Global AI Race”: https://evrimagaci.org/gpt/zhipu-ai-unveils-glm5-model-redefining-global-ai-race-528618
6. TrendingTopics - “GLM-5: The World’s Strongest Open-Source LLM Solely Trained on Chinese Huawei Chips”: https://www.trendingtopics.eu/glm-5-the-worlds-strongest-open-source-llm-solely-trained-on-chinese-huawei-chips/
7. The Register - “China’s Z.ai claims it trained a model using only Huawei hardware”: https://www.theregister.com/2026/01/15/zhipu_glm_image_huawei_hardware/
8. Network World - “Chinese AI firm trains state-of-the-art model entirely on Huawei chips”: https://www.networkworld.com/article/4116791/chinese-ai-firm-trains-state-of-the-art-model-entirely-on-huawei-chips-3.html
9. LLM Stats - “GLM-5: Zhipu AI’s Agentic Engineering Breakthrough”: https://llm-stats.com/blog/research/glm-5-launch

Comparaciones y Análisis de Modelos

8. Artificial Analysis - “GLM-5 vs GPT-4: Model Comparison”: https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/glm-5-vs-gpt-4
9. Verdent AI - “What Is GLM-5? Developer Guide Before You Adopt”: https://www.verdent.ai/guides/what-is-glm-5-architecture-capabilities
10. Bind AI Blog - “GLM-4.7 vs Claude Sonnet 4.5 vs GPT-5.2 - Ultimate Coding Comparison”: https://blog.getbind.co/glm-4-7-vs-claude-sonnet-4-5-vs-gpt-5-2-ultimate-coding-comparison/
11. Zapier - “The best large language models (LLMs) in 2026”: https://zapier.com/blog/best-llm/
12. Pinggy - “USA, Europe, or China - Who has the best AI Models?”: https://pinggy.io/blog/usa_europe_china_llm_comparison/

Documentación Técnica y Repositorios

13. Hugging Face - GLM-5 Model Card: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
14. ModelScope - GLM-5 Model Details: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5
15. NVIDIA NIM - GLM-5 Model Card: https://build.nvidia.com/z-ai/glm5/modelcard
16. vLLM Recipes - GLM-5 Usage: https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/GLM/GLM5.html
17. Official Documentation - GLM-5 Guide: https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/text/glm-5

Guías de Despliegue e Implementación

18. OneDollarVPS - “How to Run GLM-5 Locally: Complete Step-by-Step Guide”: https://onedollarvps.com/blogs/how-to-run-GLM-5-locally
19. Unsloth Documentation - “GLM-5: How to Run Locally Guide”: https://unsloth.ai/docs/models/glm-5
20. Hugging Face Discussion - “How to Run GLM-5 Locally Guide!”: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5/discussions/12
21. API Yi Help - “Mastering GLM-5 API Calls: 5-Minute Getting Started Guide”: https://help.apiyi.com/en/glm-5-api-guide-744b-moe-agent-tutorial-en.html

Estadísticas y Especificaciones

22. LLM Stats - “GLM-5: Pricing, Context Window, Benchmarks, and More”: https://llm-stats.com/models/glm-5
23. DataLearner AI - “GLM-5 详细信息| 名称、简介、使用方法”: https://www.datalearner.com/en/ai-models/pretrained-models/glm-5
24. Zhipu AI Pricing - “Product Pricing”: https://open.bigmodel.cn/pricing

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