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GLM-5 de Zhipu AI: El Nuevo Líder en Razonamiento y Agentes Abiertos
Zhipu AI lanza GLM-5, su modelo de código abierto líder en ingeniería de sistemas complejos y tareas agenticas de largo plazo. Descubre sus specs y benchmarks.
11 de febrero de 2026
Model ReleaseGLM-5
Introducción: El Salto de Zhipu AI en 2026
El 11 de febrero de 2026, Zhipu AI marcó un hito histórico al lanzar GLM-5, el primer modelo fronterizo de una empresa de IA pública de China. Esta publicación no es solo un paso más en la carrera de los LLMs, sino un movimiento estratégico para dominar la ingeniería de sistemas complejos y las tareas agenticas de largo horizonte. En un mercado saturado, GLM-5 se distingue por su arquitectura abierta y su enfoque en la autonomía.
Para los desarrolladores, esto significa acceso inmediato a weights de código abierto sin las barreras de licenciamiento que suelen acompañar a los modelos de vanguardia. El lanzamiento coincide con la expansión de la empresa hacia chips domésticos y una fuerte demanda de capacidades de razonamiento profundo. Este modelo representa la madurez de la IA china y su capacidad para competir globalmente en métricas técnicas críticas.
- Fecha de lanzamiento: 11 de febrero de 2026
- Estado: Código Abierto (Open Source)
- Enfoque: Sistemas complejos y agentes autónomos
Características Clave y Arquitectura
GLM-5 introduce una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) optimizada para reducir la latencia mientras se mantiene una alta precisión en razonamiento lógico. El modelo soporta ventanas de contexto masivas, permitiendo procesar documentos técnicos extensos y múltiples archivos de código simultáneamente. Además, incorpora capacidades multimodales avanzadas para interpretar gráficos de sistemas y diagramas de arquitectura.
La optimización para agentes es la gran novedad. GLM-5 está diseñado para planificar, ejecutar y reflexionar sobre acciones en entornos dinámicos. Esto lo diferencia de los modelos de chat tradicionales, posicionándolo como una herramienta de ingeniería de software de nivel superior. La compatibilidad con hardware doméstico también es un punto fuerte para la escalabilidad en infraestructuras locales.
- Arquitectura: MoE (Mixture of Experts)
- Ventana de contexto: 256K tokens
- Capacidad: Multimodal y Agentic
Rendimiento y Benchmarks
En pruebas de rendimiento, GLM-5 demuestra una superioridad notable sobre sus predecesores. En el benchmark MMLU, alcanza un puntaje del 88.5%, superando a modelos anteriores en tareas de razonamiento científico. En HumanEval, el modelo logra un 92% de precisión en la generación de código funcional, validando su utilidad para ingenieros de software.
Para tareas más complejas, el rendimiento en SWE-bench es particularmente relevante. GLM-5 resuelve un 65% de los problemas de ingeniería de software, una mejora significativa respecto a la versión anterior. La capacidad de razonamiento a largo plazo permite mantener coherencia en sesiones de trabajo de varias horas, esencial para proyectos de desarrollo de gran envergadura.