Especificaciones técnicas de GLM-5
| Elemento | GLM-5 (reportado) |
|---|---|
| Familia del modelo | GLM (Z.ai / Zhipu AI) — generación insignia |
| Arquitectura | Mixture-of-Experts (MoE) + atención dispersa (optimizaciones DeepSeek/DSA). |
| Parámetros totales | ≈744–745B (pool de MoE). |
| Parámetros activos/enrutados (por token) | ~40–44B activos (depende del enrutamiento/experts). |
| Tokens de preentrenamiento | ~28.5T tokens (reportado). |
| Ventana de contexto (entrada) | Hasta 200,000 tokens (modo de contexto largo). |
| Máximo de tokens de salida | 128,000 tokens (máxima generación por llamada reportada). |
| Modalidades de entrada | Solo texto (principal); diseñado para texto enriquecido → salidas (generación de doc/xlsx mediante herramientas). |
Qué es GLM-5
GLM-5 es el modelo base de próxima generación de Zhipu AI que escala la línea GLM con un diseño de enrutamiento MoE y optimizaciones de atención dispersa para ofrecer razonamiento de contexto largo y flujos de trabajo agentivos (planificación en múltiples pasos, orquestación de código y sistemas). Está explícitamente posicionado como una alternativa de pesos abiertos para tareas agentivas y de ingeniería, con accesibilidad empresarial vía APIs y autoalojamiento.
🚀 Principales características de GLM-5
1. Inteligencia agentiva y razonamiento
GLM-5 está optimizado para flujos de trabajo en los que el modelo descompone tareas largas y complejas en pasos ordenados con menor alucinación — una mejora importante respecto a versiones anteriores de GLM. Lidera ciertos benchmarks de modelos de pesos abiertos en fiabilidad del conocimiento y productividad en tareas.
2. Compatibilidad con contexto largo
Con una ventana de contexto de 200K tokens, GLM-5 puede sostener conversaciones muy largas, documentos extensos y cadenas de razonamiento prolongadas sin perder coherencia — una capacidad cada vez más crítica para aplicaciones profesionales reales.
3. Atención dispersa de DeepSeek
Al integrar un mecanismo de atención dispersa, GLM-5 escala eficientemente su huella de memoria, permitiendo secuencias más largas sin incrementos lineales de costo.
4. Integración de herramientas y formatos de salida
La compatibilidad nativa con salidas estructuradas e integraciones con herramientas externas (JSON, llamadas a API, uso dinámico de herramientas) hace que GLM-5 sea práctico para aplicaciones empresariales como hojas de cálculo, informes y asistentes de codificación automatizados.
5. Eficiencia de costos
GLM-5 está posicionado como competitivo en costos frente a alternativas propietarias, con precios de entrada/salida sustancialmente más bajos que las principales ofertas, lo que lo hace atractivo para despliegues a gran escala.
Rendimiento en benchmarks de GLM-5
Múltiples evaluaciones independientes y benchmarks tempranos de la industria muestran que GLM-5 rinde con fuerza entre los modelos de pesos abiertos:
- Logró tasas de alucinación mínimas récord en el Artificial Analysis Intelligence Index — una medida de fiabilidad y veracidad — superando ampliamente a modelos anteriores.
- Los benchmarks centrados en agentes indican mejoras sustanciales en la ejecución de tareas complejas en comparación con GLM-4.7 y otros modelos abiertos.
- Las métricas de costo-rendimiento lo ubican en el cuartil 4 en velocidad pero en el nivel superior (mejor) en inteligencia y precio entre los modelos de pesos abiertos.
Puntuaciones cuantitativas (ejemplo de una plataforma de clasificación):
- Índice de inteligencia: n.º 1 entre los modelos de pesos abiertos.
- Eficiencia de precios: altas calificaciones por bajos costos de entrada/salida.
Cómo acceder y usar la API de GLM-5
Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API glm-5
Selecciona el endpoint “glm-5” para enviar la solicitud de API y establece el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para tu conveniencia. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. Dónde llamarlo: formato de Chat.
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo "content" —esto es a lo que responderá el modelo—. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.