GLM 4.5
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Z.ai | contexto de 131,072 tokens | $0.60/M entrada, $2.20/M salida. GLM-4.5 es nuestro modelo base insignia más reciente, diseñado específicamente para aplicaciones basadas en agentes. Aprovecha una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) y soporta una longitud de contexto de hasta 128k tokens. GLM-4.5 ofrece capacidades significativamente mejoradas en razonamiento, generación de código y alineación de agentes. Soporta un modo de inferencia híbrido con dos opciones: un "modo de pensamiento" diseñado para razonamiento complejo y uso de herramientas, y un "modo sin pensamiento" optimizado para respuestas instantáneas. Los usuarios pueden controlar el comportamiento del razonamiento con el booleano reasoning enabled. Aprende más en nuestra documentaciónOpens in new tab
Guías para este modelo
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GLM-4.5 es el modelo MoE insignia de Z.ai, diseñado específicamente para flujos de trabajo de agentes en lugar de chat general. Con 355 mil millones de parámetros totales y 32 mil millones activos, cambia entre un modo de pensamiento para razonamiento complejo y uso de herramientas y un modo sin pensamiento para respuestas rápidas, controlado por un solo booleano. Los pesos abiertos bajo licencia MIT lo hacen inusualmente permisivo para un modelo de esta escala.
Conocido por
- Modos duales de inferencia: razonamiento profundo o respuesta instantánea, alternados por llamada
- Licencia MIT — se permite uso comercial y ajuste fino
- Arquitectura MoE: 355B parámetros totales, solo 32B activos en inferencia
- Alineación construida para agentes, no un modelo general adaptado para herramientas
- Variantes FP8 y Air disponibles para equipos que necesitan menor carga de hardware
Cuidado con
- Ejecutar el modelo completo de 355B requiere memoria de servidor superior a 1 TB — no es un modelo para laptop.
- Existe GLM-4.5-Air (106B totales, 12B activos) si necesitas algo más ligero, pero es un modelo separado.
- Las puntuaciones de benchmark provienen del reporte propio de Z.ai; la verificación independiente aún no es generalizada.
Prompts para probar
Plan de uso de herramientas en múltiples pasos
Estás gestionando una versión de software. Enumera la secuencia exacta de comandos shell y llamadas API necesarias para: aumentar la versión en package.json, ejecutar pruebas, construir una imagen Docker etiquetada con la nueva versión, subirla a un registro y publicar un mensaje en Slack con el digest de la imagen. Muestra cada paso como una llamada de herramienta discreta con sus entradas y salida esperada.
Depurar un ciclo de agente fallido
Un ciclo de agente llama a una herramienta de búsqueda, luego a una de resumen y después escribe un archivo. Tras tres iteraciones se detiene sin error. Recorre los modos de fallo más probables — desbordamiento de contexto, errores de análisis de llamadas a herramientas, captura silenciosa de excepciones — y para cada uno escribe un fragmento diagnóstico mínimo en Python que lo confirme o descarte.
Razonar un acertijo lógico
Cinco ingenieros cada uno domina un lenguaje de programación diferente, bebe una bebida distinta y se sientan en fila. El desarrollador Python bebe café. El desarrollador Rust se sienta junto al que bebe té. El desarrollador Go está en un extremo. El desarrollador Java bebe agua. El desarrollador TypeScript se sienta inmediatamente a la derecha del que bebe café. ¿Quién bebe qué y en qué orden están sentados? Muestra tu razonamiento paso a paso.
Comparar con
- GLM 5.3 FlashXModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.37/M entrada, $1.25/M salida
- GLM 5V TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5.3 PrimeModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.80/M entrada, $8.80/M salida
- GLM 5.3 FlashModelo con pesos abiertosContexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
Más modelos de texto de z-ai
Preguntas frecuentes
- ¿Los pesos de GLM-4.5 son abiertos y puedo ejecutarlo localmente?
- Sí — Z.ai ha liberado el modelo completo, la variante Air, versiones FP8 y modelos base en Hugging Face bajo licencia MIT, por lo que el uso comercial y ajuste fino están permitidos. Ejecutar el modelo completo de 355B localmente requiere memoria de servidor superior a 1 TB, por lo que la mayoría de quienes lo alojan por sí mismos preferirán la variante Air o las versiones FP8.
- ¿Cuánto cuesta GLM-4.5 y cuál es su ventana de contexto?
- A través de la API de Z.ai cuesta $0.60 por millón de tokens de entrada y $2.20 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 128k tokens.
- ¿Cuál es la diferencia entre GLM-4.5 y GLM-4.5-Air?
- GLM-4.5 tiene 355 mil millones de parámetros totales con 32 mil millones activos; GLM-4.5-Air es un diseño más pequeño con 106 mil millones totales y 12 mil millones activos, sacrificando algo de capacidad para reducir requisitos de hardware manteniendo los mismos modos duales de inferencia con y sin pensamiento.
Veredicto del capitánUn MoE genuinamente abierto y orientado a agentes con un diseño dual sensato — la licencia MIT y las versiones FP8 lo hacen muy recomendable para equipos que puedan proveer el hardware.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
GLM 4.5 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Explorar por familia de modelos
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