Puntos clave
GLM-4.5 : Un modelo fundamental que unifica razonamiento, codificación y capacidades de agente inteligente para satisfacer las complejas demandas de las aplicaciones de agentes inteligentes.
ChatGPT-4.1: Modelo fundamental multimodal con capacidades de razonamiento avanzadas, optimizado para la resolución de problemas versátil y conversaciones similares a las humanas en diversos dominios y aplicaciones.
Novita AI no solo proporciona servicios API estables, sino que también ofrece precios extremadamente rentables. Por ejemplo, GLM-4.5 cuesta $0.6 por 1M de tokens de entrada y $2.2 por 1M de tokens de salida.
Introducción básica del modelo
GLM-4.5
GLM-4.5 es un modelo fundamental diseñado para agentes inteligentes con 355 mil millones de parámetros totales y 32 mil millones de parámetros activos. El modelo unifica razonamiento, codificación y capacidades de agente inteligente para satisfacer las complejas demandas de las aplicaciones de agentes inteligentes. GLM-4.5 es un modelo de razonamiento híbrido que proporciona dos modos: modo de pensamiento para razonamiento complejo y uso de herramientas, y modo sin pensamiento para respuestas inmediatas.
Características clave y arquitectura
- Parámetros: 355 mil millones de parámetros totales con 32 mil millones de parámetros activos.
- Razonamiento híbrido: Dos modos operativos: modo de pensamiento para razonamiento complejo y uso de herramientas, y modo sin pensamiento para respuestas inmediatas.
- Versiones del modelo: Disponible en modelos base, modelos de razonamiento híbrido y versiones FP8.
- Ventana de contexto: 128K tokens.
- Licencia: Licencia de código abierto MIT para uso comercial y desarrollo secundario.
- Capacidades: Funcionalidades unificadas de razonamiento, codificación y agente inteligente para aplicaciones complejas.
ChatGPT-4.1
ChatGPT-4.1, lanzado el 14 de abril de 2025 por OpenAI, presenta mejoras revolucionarias en la comprensión del contexto con una ventana de contexto nativa de 1 millón de tokens, capacidades de codificación mejoradas en un 21% sobre GPT-4o y procesamiento multimodal superior para análisis de texto, imágenes y documentos. Construido sobre una arquitectura transformer optimizada con mecanismos de atención mejorados, ChatGPT-4.1 logra un rendimiento de vanguardia en los benchmarks académicos AIME, GPQA, MMLU, evaluaciones de codificación SWE-bench y tareas de visión MMMU/MathVista.
Características clave y arquitectura
- Tipo: Modelo de lenguaje grande avanzado con capacidades multimodales
- Fecha de lanzamiento: 14 de abril de 2025
- Ventana de contexto: 1M tokens de forma nativa
- Rendimiento de codificación: 21% de mejora en capacidades de ingeniería de software sobre GPT-4o
- Soporte multimodal: Capacidades mejoradas de análisis de texto, imágenes y documentos
- Seguimiento de instrucciones: Adherencia avanzada a los requisitos de formato y tareas del usuario
Comparación de benchmarks
1. Benchmarks de inteligencia
2. Ventana de contexto:
GLM-4.5: 128k tokens
ChatGPT-4.1: 1M tokens
3. Precios de API:
GLM-4.5: $0.6 / $2.2 entrada/salida por 1M de tokens
ChatGPT-4.1: $2 / $8 entrada/salida por 1M de tokens
Prueba de habilidades aplicadas de GLM-4.5 y GPT**-**4.1
1. Desafío de codificación: GLM-4.5 vs GPT-4.1
Prompt:
Implement a function to merge overlapping intervals and return the result sorted by start time.
Input: List of intervals as tuples [(start, end), …]
Output: List of merged intervals
Constraint: Handle edge cases and optimize for readability
Example:
intervals = [(1,3), (2,6), (8,10), (15,18)]
Expected output: [(1,6), (8,10), (15,18)]
intervals = [(1,4), (4,5)]
Expected output: [(1,5)]
Criterios de puntuación (10 puntos):
- Corrección del algoritmo (4 puntos): Fusiona correctamente intervalos superpuestos, maneja casos límite (lista vacía, intervalo único, intervalos contiguos)
- Eficiencia del código (3 puntos): Enfoque óptimo (ordenar primero, luego fusionar en una sola pasada), lógica limpia
- Calidad del código (2 puntos): Nombres de variables legibles, estructura adecuada, maneja validación de entrada
- Manejo de casos límite (1 punto): Maneja explícitamente casos extremos como entrada vacía, intervalo único, etc.
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
Análisis y puntuación del código
| Criterio | GPT-4.1 | GLM-4.5 | Puntuaciones |
|---|---|---|---|
| Corrección del algoritmo (4 pts) | Lógica de fusión correcta, maneja todos los casos límite adecuadamente | Lógica de fusión correcta, maneja todos los casos límite adecuadamente | GPT-4.1: 4/4 GLM-4.5: 4/4 |
| Eficiencia del código (3 pts) | Enfoque óptimo O(n log n), fusión limpia en una sola pasada | Enfoque óptimo O(n log n), fusión limpia en una sola pasada | GPT-4.1: 3/3 GLM-4.5: 3/3 |
| Calidad del código (2 pts) | Nombres de variables claros, comentarios en línea, buena estructura | Estructura limpia, pero carece de comentarios en línea | GPT-4.1: 2/2 GLM-4.5: 1.5/2 |
| Manejo de casos límite (1 pt) | Documenta explícitamente 5 casos límite con ejemplos | Menciona casos límite pero documentación menos explícita | GPT-4.1: 1/1 GLM-4.5: 0.5/1 |
Puntuaciones finales
- GPT-4.1: 10/10 puntos
- GLM-4.5: 9/10 puntos
Ambos modelos producen soluciones algorítmicamente correctas y eficientes. GPT-4.1 se adelanta con prácticas de documentación superiores, gracias a comentarios en línea y una enumeración explícita de casos límite con ejemplos. GLM-4.5 proporciona una excelente explicación algorítmica y una estructura de código limpia, pero carece de la documentación completa que hace que el código esté inmediatamente listo para producción. La puntuación refleja diferencias objetivas en los estándares de documentación del código, no en la capacidad algorítmica.
2. Desafío de escritura creativa: GLM-4.5 vs GPT-4.1
Prompt
Escribe una historia corta (300-500 palabras) titulada “La última biblioteca en la Tierra”. La historia debe desarrollarse en un mundo postapocalíptico donde los libros físicos se han extinguido, excepto por una biblioteca oculta. Tu protagonista descubre esta biblioteca y debe tomar una decisión crucial sobre su destino. Incluye elementos tanto de esperanza como de pérdida en tu narrativa.
Criterios de puntuación (10 puntos):
| Criterio | Puntos | Descripción |
|---|---|---|
| Creatividad y originalidad (3 pts) | 3 | Elementos únicos de la trama, construcción de mundo innovadora, conceptos de personajes originales |
| 2 | Algunos elementos creativos, construcción de mundo decente, desarrollo de personajes estándar | |
| 1 | Creatividad básica, originalidad mínima, elementos predecibles | |
| Estructura narrativa (2 pts) | 2 | Historia bien ritmada con inicio/desarrollo/final claros, transiciones suaves |
| 1 | Estructura adecuada con algunos problemas de ritmo | |
| 0 | Estructura pobre, progresión poco clara | |
| Desarrollo de personajes (2 pts) | 2 | Protagonista convincente con motivaciones claras y profundidad emocional |
| 1 | Desarrollo de personajes básico, cierta conexión emocional | |
| 0 | Caracterización débil, motivaciones poco claras | |
| Integración temática (2 pts) | 2 | Equilibra hábilmente esperanza y pérdida, exploración significativa de los temas |
| 1 | Elementos temáticos adecuados, cierto equilibrio logrado | |
| 0 | Integración temática deficiente, temas desequilibrados o poco claros | |
| Lenguaje y estilo (1 pt) | 1 | Prosa atractiva, tono apropiado, elección de palabras efectiva |
| 0.5 | Estilo de escritura adecuado con problemas menores | |
| 0 | Mal uso del lenguaje, tono inapropiado, expresión poco clara |
Notas de evaluación adicionales:
- Las historias deben mantenerse dentro del límite de 300-500 palabras
- Considera el impacto emocional y la participación del lector
- Evalúa qué tan bien la IA maneja las restricciones específicas del prompt
- Busca coherencia entre el título y el contenido de la historia
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
Análisis y puntuación de la historia
| Criterio | GLM-4.5 | GPT-4.1 | Puntuaciones |
|---|---|---|---|
| Creatividad y originalidad (3 pts) | Concepto de “Guerras de datos”, redes neuronales vs libros, telón de fondo tecnológico innovador | Entorno postapocalíptico tradicional con elementos familiares | GLM-4.5: 3/3 GPT-4.1: 2/3 |
| Estructura narrativa (2 pts) | Arco de siete días bien ritmado, progresión de decisiones clara, resolución satisfactoria | Buena estructura pero final apresurado, resolución rápida | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| Desarrollo de personajes (2 pts) | Elias muestra contemplación reflexiva, crecimiento significativo del personaje | Mara tiene momentos emocionales pero menos profundidad de desarrollo | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| Integración temática (2 pts) | Exploración sofisticada de la preservación del conocimiento, metáfora de construcción de puentes | Fuerte equilibrio esperanza/pérdida pero tratamiento temático más superficial | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 1.5/2 |
| Lenguaje y estilo (1 pt) | Prosa clara y con propósito con construcción de mundo efectiva | Imágenes evocadoras pero descripciones ocasionalmente recargadas | GLM-4.5: 1/1 GPT-4.1: 0.5/1 |
Puntuaciones finales
- GLM-4.5: 10/10 puntos
- GPT-4.1: 8.5/10 puntos
GLM-4.5 ofrece una narrativa intelectualmente más sofisticada con una construcción de mundo y profundidad temática superiores. El concepto de “Guerras de datos” y la sociedad de redes neuronales crean un telón de fondo genuinamente innovador, mientras que la contemplación reflexiva de siete días de Elias muestra un desarrollo significativo del personaje. La metáfora de la construcción de puentes entre sistemas de conocimiento antiguos y nuevos demuestra una integración temática sofisticada.
GPT-4.1 proporciona una prosa atractiva y momentos emocionales, pero se basa en tropos postapocalípticos más convencionales. Si bien la escritura es lírica, la historia se siente apresurada hacia su resolución y no explora completamente las implicaciones de su premisa.
El marco conceptual superior de GLM-4.5, su ritmo más deliberado y su exploración temática más profunda lo convierten en el trabajo creativo más sólido en general.
3. Desafío de copy de marketing: GLM-4.5 vs GPT-4.1
Briefing de marketing
Crea un copy de marketing para “ZenFlow”, una nueva aplicación de productividad que combina la gestión de tareas impulsada por IA con técnicas de mindfulness. La aplicación ayuda a los usuarios a priorizar tareas mientras reduce el estrés laboral a través de pausas de meditación integradas y sesiones de concentración.
Público objetivo: Profesionales activos de 25 a 40 años que luchan con el equilibrio entre trabajo y vida personal
Características clave: Priorización de tareas con IA, pausas de meditación guiadas, temporizadores de concentración, seguimiento del estrés
Tono: Profesional pero accesible, enfatizando tanto la productividad como el bienestar
Formato: Escribe tanto un anuncio para redes sociales de 50 palabras como una descripción de producto de 150 palabras para la tienda de aplicaciones
Criterios de puntuación (10 puntos en total):
| Criterio | Puntos | Descripción |
|---|---|---|
| Segmentación de audiencia (2 pts) | 2 | Comprensión clara del grupo demográfico objetivo, aborda puntos débiles específicos |
| 1 | Conciencia general de la audiencia, algunos mensajes relevantes | |
| 0 | Mala segmentación de audiencia, mensajes genéricos | |
| Voz y tono de marca (2 pts) | 2 | Tono profesional pero accesible consistente, personalidad de marca auténtica |
| 1 | Tono mayormente apropiado con inconsistencias menores | |
| 0 | Tono inapropiado o inconsistente | |
| Integración de características clave (2 pts) | 2 | Incorpora perfectamente todas las características clave en una narrativa convincente |
| 1 | Menciona la mayoría de las características pero la integración se siente forzada | |
| 0 | Integración deficiente de características o elementos clave faltantes | |
| Impacto persuasivo (2 pts) | 2 | Llamada a la acción fuerte, propuesta de valor convincente, atractivo emocional |
| 1 | Elementos persuasivos adecuados, cierta conexión emocional | |
| 0 | Persuasión débil, propuesta de valor poco clara | |
| Cumplimiento del formato (1 pt) | 1 | Cumple con los requisitos de recuento de palabras, formato apropiado para cada medio |
| 0.5 | Problemas menores de formato, ligera desviación en el recuento de palabras | |
| 0 | Problemas significativos de formato, errores graves en el recuento de palabras | |
| Claridad y engagement (1 pt) | 1 | Copy claro y atractivo que fluye bien y mantiene la atención |
| 0.5 | Generalmente claro con problemas menores de engagement | |
| 0 | Copy confuso o aburrido, poca legibilidad |
Notas de evaluación adicionales:
- Evalúa qué tan bien cada modelo equilibra los mensajes de productividad y bienestar
- Considera la efectividad de las elecciones de lenguaje para el grupo demográfico objetivo
- Evalúa la autenticidad y credibilidad de las afirmaciones de bienestar
- Busca enfoques creativos pero profesionales para destacar en un mercado de aplicaciones saturado
GLM-4.5
ChatGPT-4.1
Análisis y puntuación del copy
| Criterio | GLM-4.5 | GPT-4.1 | Puntuaciones |
|---|---|---|---|
| Segmentación de audiencia (2 pts) | Aborda “profesionales ocupados”, menciona desafíos de equilibrio trabajo-vida | Enfoque claro en “profesionales ocupados”, puntos débiles identificables como el agotamiento | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 2/2 |
| Voz y tono de marca (2 pts) | Terminología profesional, lenguaje sofisticado, mantiene consistencia | Conversacional pero profesional, lenguaje accesible en todo momento | GLM-4.5: 1.5/2 GPT-4.1: 2/2 |
| Integración de características clave (2 pts) | Integra perfectamente todas las características en un flujo natural, excelente detalle técnico | Incorpora todas las características de forma natural, buen equilibrio entre tecnología y bienestar | GLM-4.5: 2/2 GPT-4.1: 2/2 |
| Impacto persuasivo (2 pts) | Propuesta de valor sólida, atractivo lógico, mensajes sofisticados | Ganchos emocionales (“desbloquea tu mejor día laboral”), prueba social, CTA convincente | GLM-4.5: 1.5/2 GPT-4.1: 2/2 |
| Cumplimiento del formato (1 pt) | Exactamente 50 y 150 palabras, formato perfecto para cada medio | Exactamente 50 y 150 palabras, formato apropiado | GLM-4.5: 1/1 GPT-4.1: 1/1 |
| Claridad y engagement (1 pt) | Claro e informativo pero algo denso, flujo profesional | Altamente atractivo, lenguaje enérgico, excelente legibilidad | GLM-4.5: 0.5/1 GPT-4.1: 1/1 |
Puntuaciones finales
- GLM-4.5: 8/10 puntos
- GPT-4.1: 10/10 puntos
Resumen de evaluación
GPT-4.1 ofrece un copy de marketing superior con un excepcional atractivo emocional y engagement. El uso de frases dinámicas como “desbloquea tu mejor día laboral” y “tu yo más equilibrado y productivo está a solo un toque de distancia” crea una conexión emocional más fuerte. La inclusión de prueba social (“únete a miles de profesionales”) y un tono conversacional hace que el copy sea más convincente para el público objetivo.
GLM-4.5 proporciona un copy técnicamente sofisticado con excelente integración de características y presentación profesional. El lenguaje es preciso e informativo, particularmente sólido al explicar capacidades técnicas. Sin embargo, el copy se siente ligeramente formal y carece de los ganchos emocionales y la urgencia que impulsan las conversiones en mercados de aplicaciones competitivos.
Cómo acceder a GLM-4.5 en Novita AI
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Entra en la página de “Settings”, puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API utilizando el administrador de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de chat completions para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "zai-org/glm-4.5"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Ambos modelos demuestran filosofías arquitectónicas y perfiles de capacidad distintos, con GLM-4.5 sobresaliendo en razonamiento sistemático e innovación técnica, mientras que ChatGPT-4.1 muestra una fluidez lingüística superior y engagement del usuario, representando enfoques complementarios para el diseño de sistemas avanzados de IA, más que alternativas competitivas directas.
GLM-4.5 es un modelo fundamental de 355 mil millones de parámetros diseñado específicamente para aplicaciones de agentes inteligentes, con una arquitectura de razonamiento híbrido única con dos modos operativos. Con 32 mil millones de parámetros activos y una ventana de contexto de 128K tokens, el modelo unifica razonamiento, codificación y capacidades de agente bajo una licencia de código abierto MIT. Su distintiva arquitectura de modo de pensamiento/sin pensamiento permite tanto el razonamiento deliberativo complejo como la generación rápida de respuestas, posicionándolo como una solución especializada para escenarios de implementación de agentes empresariales.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa GLM?
GLM significa “General Language Model” (Modelo de Lenguaje General), representando una familia de modelos de lenguaje grandes desarrollados por Zhipu AI que enfatiza la comprensión y generación de lenguaje natural de propósito general.
¿Es GPT-4.1 un modelo pensante?
GPT-4.1 no es un modelo “pensante” en el sentido humano. Predice respuestas en lugar de pensar realmente.
¿Cómo ajustar un modelo GLM?
Los modelos GLM se pueden implementar a través de API oficiales en plataformas como Novita AI, con instrucciones de configuración específicas que varían según la versión del modelo y los requisitos de hardware.
Acerca de Novita AI
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA utilizando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona una nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
