GLM-5
GLM-5 es la potencia open-weight de 744B de parámetros de Zhipu AI, que destaca en tareas agentic de largo horizonte, programación y precisión fáctica con una...
zhipuGLM11 de febrero de 2026Acerca de GLM-5
Conoce las capacidades, características y formas de uso de GLM-5.
GLM-5 es el flagship foundation model de Zhipu AI diseñado para flujos de trabajo agentic autónomos e ingeniería de sistemas complejos. Utiliza una arquitectura masiva de Mixture-of-Experts (MoE) de 744 mil millones de parámetros, con 40 mil millones de parámetros activos durante la inference para equilibrar rendimiento y velocidad. Es el primer sistema open-weight en demostrar paridad con modelos frontier propietarios en tareas de ingeniería de software, obteniendo un 77.8% en SWE-bench Verified.
El modelo fue entrenado con 28.5 billones de tokens utilizando un cluster nacional de 100,000 chips Huawei Ascend. Integra mecanismos especializados como Multi-head Latent Attention (MLA) y DeepSeek Sparse Attention (DSA) para mantener la consistencia lógica a través de su context window de 200,000 tokens. Este stack técnico permite a GLM-5 gestionar planificación a largo plazo y gestión de recursos sin la alta latencia típica de los modelos densos de este tamaño.
Zhipu AI publicó GLM-5 bajo la licencia MIT, permitiendo a los usuarios empresariales desplegar los pesos localmente para el procesamiento de datos sensibles. Con un costo de entrada de solo $1.00 por millón de tokens, ofrece una ventaja de precio de 6x sobre modelos rivales como Claude 4.5. El modelo incluye un modo de pensamiento (Thinking Mode) dedicado que reduce significativamente las tasas de alucinación en comparación con sus predecesores.
Casos de uso de GLM-5
Descubre las diferentes formas de usar GLM-5 para lograr excelentes resultados.
Ingeniería de software autónoma
Resolución de issues complejos de GitHub y refactorizaciones en todo el repositorio utilizando su puntuación de 77.8% en SWE-bench Verified.
Orquestación de herramientas empresariales
Ejecución de flujos de trabajo agentic de múltiples pasos a través de API internas para gestionar la automatización administrativa en los sectores financiero y legal.
Análisis de repositorios de contexto largo
Uso de la context window de 200,000 tokens para ingerir y analizar conjuntos completos de documentación o bases de código de múltiples archivos en una sola pasada.
Compañeros de IA personales
Potenciar agentes open-source como OpenClaw para gestionar correos electrónicos, calendarios y tareas en segundo plano las 24 horas con alta fiabilidad.
Inteligencia privada on-premise
Despliegue local del modelo open-weight bajo su licencia MIT para garantizar la privacidad total de los datos en operaciones corporativas sensibles.
Escalamiento de agentes eficiente en costos
Ejecución de sesiones agentic de alto volumen a un costo 6-8 veces menor en comparación con los frontier models propietarios sin sacrificar la profundidad de reasoning.
Fortalezas
Limitaciones
Inicio rápido de API
zai/glm-5
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ZHIPU_API_KEY,
baseURL: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5",
messages: [{ role: "user", content: "Analiza esta estructura de repositorio y refactoriza a GraphQL." }],
stream: true,
});
for await (const chunk of response) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.
Lo que la gente dice sobre GLM-5
Mira lo que la comunidad piensa sobre GLM-5
“GLM-5 es un modelo open-source de 744B de parámetros que rinde cerca del nivel de Claude Opus en programación... pero la diferencia de precio importa.”
“La context window de 200,000 tokens cambia tu flujo de trabajo: analiza más de 20 archivos para una sola refactorización o revisa diffs de PR complejos en una sola pasada.”
“Pasé de gastar ~$90/mes en llamadas a la API de Claude a menos de $15 con GLM-5 y no noté una caída significativa en la calidad.”
“Su tasa de alucinación está en el rango del 30% frente a, no sé, Gemini 3 Pro al 88%.”
“GLM-5 salió antes de que pudiera terminar de probar el 4.7, y el salto en reasoning es realmente notable en la programación diaria.”
“Que Zhipu publique esto bajo MIT es un movimiento enorme para la comunidad de LLM local.”
Videos sobre GLM-5
Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre GLM-5
“Está cabeza a cabeza con modelos como 5.2 codecs y Opus 4.5.”
“Es el primer modelo open-weight con el que he ejecutado con éxito un trabajo que tomó más de una hora sin problemas.”
“Su tasa de alucinación está en el rango del 30% frente a, no sé, Gemini 3 Pro al 88%.”
“La densidad de reasoning es significativamente mayor que en GLM-4.”
“Básicamente reemplaza a Claude 3.5 Sonnet para mis tareas de programación internas.”
“Literalmente duplicaron, casi duplicaron el número de parámetros... hasta 744.”
“Aunque es mucho más grande, funciona prácticamente igual o más rápido que el modelo anterior.”
“Autocorrección. No seas condescendiente. Trátalo como una pregunta válida.”
“El mecanismo de atención dispersa mantiene el uso de memoria bajo para un modelo tan grande.”
“La disponibilidad open-weight hace de este el nuevo campeón para el alojamiento local.”
“Crearon su propio motor de RL llamado Slime.”
“Una context window de 200,000 tokens cambia lo que significa la IA empresarial.”
“Alcanza 77.8 en SWE-bench verified, superando a Gemini 3 Pro con 76.2.”
“Zhipu AI está demostrando que el hardware nacional puede entrenar modelos de clase mundial.”
“La ingeniería agentic es el enfoque clave aquí, no solo un chat simple.”
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Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.
Consejos Pro para GLM-5
Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de GLM-5.
Activa el modo agentic
Define planes de varios pasos en tus prompts, ya que GLM-5 está optimizado para ingeniería autónoma en lugar de simples respuestas de chat.
Asignación de hardware local
Asegúrate de contar con suficiente VRAM o hardware nativo Huawei Ascend con el framework MindSpore para obtener un throughput óptimo.
Implementa cadenas de respaldo (fallback)
Configura GLM-5 como tu modelo de reasoning principal, utilizando GLM-4.7-Flash como alternativa rentable para instrucciones más sencillas.
Usa salidas estructuradas
GLM-5 destaca en la generación de formatos .docx y .xlsx precisos cuando se le proporcionan requisitos de esquema claros para los entregables.
Testimonios
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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David Park
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Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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Preguntas Frecuentes Sobre GLM-5
Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre GLM-5