Model Releases
GLM-4.5: El Nuevo Estándar Open-Source de Zhipu AI (2025)
Zhipu AI presenta GLM-4.5, un modelo MoE de 355B parámetros que desafía a los competidores con un costo de ejecución inferior al de DeepSeek.
28 de julio de 2025
Model ReleaseGLM-4.5
Introducción: El Nuevo Gigante de Zhipu AI
El 28 de julio de 2025, Zhipu AI lanzó oficialmente GLM-4.5, su insignia open-source más ambiciosa hasta la fecha. Este modelo marca un punto de inflexión en la industria de los grandes modelos de lenguaje, ofreciendo una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) que promete un equilibrio sin precedentes entre rendimiento y eficiencia. Para los ingenieros y desarrolladores que buscan capacidades de razonamiento avanzadas sin depender exclusivamente de APIs cerradas y costosas, GLM-4.5 representa una herramienta estratégica vital.
La relevancia de este lanzamiento radica en su compromiso con la transparencia y el acceso. A diferencia de modelos propietarios que restringen el uso comercial, GLM-4.5 se entrega bajo licencias permisivas, permitiendo su integración en flujos de trabajo internos y productos de terceros. Además, Zhipu AI ha posicionado este modelo como una alternativa económicamente viable frente a gigantes como DeepSeek, afirmando que los costos de inferencia son significativamente menores, lo que democratiza el acceso a la inteligencia artificial de alto nivel.
- Fecha de lanzamiento: 28 de julio de 2025
- Licencia: Open Source (MIT-compatible)
- Proveedor: Zhipu AI (China)
- Enfoque: Razonamiento lógico y agenticidad
Características Clave y Arquitectura
GLM-4.5 se basa en una arquitectura Transformer de Mezcla de Expertos (MoE) masiva, diseñada para activar selectivamente subconjuntos de parámetros según la tarea. Este enfoque permite mantener un rendimiento superior al de los modelos densos tradicionales mientras reduce la carga computacional durante la inferencia. La integración de capacidades multimodales nativas permite al modelo procesar texto, código y representaciones visuales de manera coherente dentro de un único contexto unificado.
La ventana de contexto ha sido expandida para manejar documentos complejos y sesiones de agentes de larga duración. Zhipu ha optimizado la eficiencia energética del modelo, lo que se traduce en un menor consumo de GPU por token generado. Esta optimización es crucial para despliegues en producción donde la latencia y el costo son factores determinantes.
- Parámetros Totales: 355B (Mix de Expertos)
- Ventana de Contexto: 256,000 tokens
- Capacidades: Multimodal (Texto, Código, Visión)
- Optimización: Inferencia eficiente en GPU
Rendimiento y Benchmarks
En pruebas de evaluación estandarizadas, GLM-4.5 ha demostrado un rendimiento superior en tareas de razonamiento matemático y programación. Comparado con versiones anteriores de GLM y competidores directos, el modelo supera los umbrales establecidos en benchmarks críticos. La capacidad de razonamiento lógico ha mejorado notablemente, permitiendo que el modelo descomponga problemas complejos en pasos manejables con mayor precisión.