GLM 4.5 vs Qwen3 235B 2507: ¿Cuál para tareas de razonamiento complejo?

Este artículo ofrece una comparación exhaustiva y actualizada de GLM 4.5 y Qwen3 235B 2507, dos de los modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto más avanzados disponibles hoy en día. Al detallar sus arquitecturas, capacidades de razonamiento, eficiencia, resultados de benchmarks, precios y usabilidad, el artículo te ayuda a:

• Comprender las diferencias clave entre los modelos en diseño técnico, rendimiento y escenarios de implementación.
• Identificar qué modelo se adapta mejor a tus necesidades—ya sea que valores el manejo de contextos largos, la eficiencia de costos, la profundidad de razonamiento o las capacidades de generación de código.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparación de Arquitecturas

Característica	Qwen3 235B A22B Instruct 2507	GLM 4.5
Tamaño del modelo	235B parámetros totales 22B parámetros activos	355B parámetros totales, 32B parámetros activos
Código abierto	Sí	Sí
Arquitectura	MoE (Mezcla de expertos)	MoE (Mezcla de expertos)
Longitud de contexto	262,144 tokens	128,000 tokens
Soporte de idiomas	Multilingüe	Chino e inglés
Multimodal	Texto a texto	Texto a texto
Modos de razonamiento	No tiene “modo de pensamiento” (sin cadena de pensamiento interna ni bloques thinking)	Admite tanto “modo de pensamiento” como “modo sin pensamiento”
Mejora	Ajustado por instrucciones para mejor seguimiento de instrucciones Optimizado para generación de texto general, razonamiento, matemáticas, ciencias, codificación y uso de herramientas Mejor alineación con preferencias humanas en tareas abiertas y subjetivas	Optimizador MuonClip a escala sin precedentes Técnicas de optimización novedosas para estabilidad en escalado Razonamiento híbrido: modo de pensamiento para razonamiento complejo y uso de herramientas modo sin pensamiento para respuestas instantáneas

¿Cómo impacta el recuento de parámetros (235B) en el rendimiento de Qwen-3?

El enorme recuento de 235 mil millones de parámetros dota a Qwen 3 de una base de conocimiento enorme y una alta capacidad para una comprensión matizada. La arquitectura MoE es la clave para hacer práctica esta escala. Al activar solo unos 22 mil millones de parámetros a la vez, el modelo logra las capacidades de conocimiento y razonamiento asociadas con su gran tamaño total, mientras tiene un costo de inferencia más cercano a un modelo denso mucho más pequeño. Esto proporciona un excelente equilibrio entre calidad de rendimiento y eficiencia computacional, permitiéndole abordar problemas complejos sin el costo prohibitivo de un modelo denso de 235B.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B 2507: Comparación de Benchmarks

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 demuestra un rendimiento más equilibrado y completo. Destaca no solo en áreas tradicionales como conocimiento, razonamiento, codificación y matemáticas, sino que también muestra fuertes capacidades en comprensión de contextos largos y manejo de tareas complejas. Aunque GLM 4.5 se desempeña bien en general, queda notablemente detrás de Qwen3 en tareas más exigentes como matemáticas, seguimiento de instrucciones y razonamiento de contexto largo.

GLM 4.5 VS Qwen3 235B thinking 2507: Comparación de Capacidades

Capacidades de Razonamiento

Qwen3 235B Thinking 2507 demuestra capacidades de razonamiento ligeramente más fuertes que GLM 4.5, como se observa en los benchmarks de razonamiento (71.0 vs 68.8). Esto significa que Qwen3 es particularmente adecuado para tareas que implican inferencia lógica compleja y resolución de problemas. Sin embargo, GLM 4.5 ofrece un rendimiento más equilibrado en tareas de agentes y codificación, lo que lo convierte en una opción más versátil para casos de uso más amplios.

Generalización

• GLM 4.5 fue diseñado para unificar diversas capacidades sin sacrificar el rendimiento en ninguna área en particular, lo que refleja un fuerte énfasis en la generalización. Fue entrenado con 15 billones de tokens de texto general más 8 billones de tokens de datos especializados, lo que le otorga una base de conocimiento amplia y profunda.

• Qwen3 235B Thinking 2507 también demuestra una fuerte generalización, con datos de entrenamiento que cubren 36 billones de tokens en 119 idiomas. Sin embargo, el desarrollo de variantes especializadas como los modelos “Thinking” y “Coder” sugiere una estrategia de optimización para tareas específicas, lo que a veces puede sacrificar algo de generalidad.

GLM 4.5 vs Qwen 3 235B 2507: Comparación de Eficiencia

Comparación de Velocidad

De Artificial Analysis

GLM 4.5 es ligeramente más rápido en velocidad de salida y tiene menor latencia, especialmente con contextos de entrada largos. Qwen 3 235B 2507 es cercano en contextos cortos, pero se ralentiza más a medida que aumenta el tamaño de entrada.

Comparación de Precios en Novita AI

Modelo	Longitud de contexto	Precio de entrada (/M Tokens)	Precio de salida (/M Tokens)
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	131,072	$0.3	$3.0
GLM 4.5	131,072	$0.6	$2.2

GLM 4.5 ofrece mejor eficiencia y es más adecuado para tareas con salidas grandes o ventanas de contexto largas, especialmente cuando el tiempo de respuesta es crítico.
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 ofrece costos de entrada más bajos, lo que puede ser atractivo si tu carga de trabajo tiene más énfasis en el prompt que en la salida.

Mejor LLM para Tareas de Razonamiento Complejo: GLM 4.5 o Qwen 3 235B 2507

Este gráfico demuestra que la serie GLM-4.5 logra un rendimiento superior en razonamiento complejo (SWE-bench Verified), superando a otros modelos con tamaños de parámetros similares o incluso mucho mayores.

Prompt: Crea un juego Flappy Bird

Dimensión	Qwen 3 235B	GLM-4.5
Usabilidad	Copiar y ejecutar, dependencias mínimas, ideal para prototipado y pruebas rápidas	Bien estructurado, adecuado para extensión adicional o desarrollo en equipo
Fidelidad del juego	Muy fiel al original, mecánicas centrales simples y claras	Muy fiel, con especial atención a los detalles visuales e interactivos
Estilo de código	Estilo frontend moderno, conciso y claro, ideal para desarrollo individual	Estilo educativo/ingenieril, modular y claro, ideal para equipos/docencia
Visuales	Simple y práctico, bueno para demos técnicas	Delicado y pulido, adecuado para presentaciones y portafolios
Extensibilidad	Fuerte, fácil de integrar en proyectos web más complejos	Fuerte, fácil de empaquetar para lógica de negocio o expansión de funciones
Experiencia de usuario	Interacción amigable, muy utilizable	Interacción refinada, UI/UX más pulida

Qwen 3 235B es mejor para escenarios que requieren minimalismo, integración rápida y código conciso—perfecto para prototipado y aprendizaje. GLM 4.5 es mejor para escenarios que demandan enseñanza, mantenibilidad y estética visual—ideal para uso en ingeniería o en el aula.

¿Cómo acceder a GLM 4.5 o Qwen 3 235B 2507?

Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos

Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.

Prueba GLM 4.5 ¡Ahora!

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

Comienza 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. Entrando a la página “Settings”, puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.

Paso 5: Instala la API

Instala la API utilizando el gestor 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 empezar 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="session_UsudmdAIggvSInjIdO2HWaTCyXxTFOXDV8TH8UCPbA576Rs4AGqSA5ThNbelSDgdEGAWQcWXnAU2bHi5BueceA==",
)

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)
  
  

Guía para plataformas de terceros

Usando CLI como Trae, Claude Code, Qwen Code

Si deseas usar los mejores modelos de Novita AI (como Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1, GLM 4.5) para asistencia de codificación con IA en tu entorno local o IDE, el proceso es simple: obtén tu clave API, instala la herramienta, configura las variables de entorno y comienza a codificar.

Para comandos de configuración detallados y ejemplos, consulta los tutoriales oficiales:

• Trae : Guía paso a paso para acceder a modelos de IA en tu IDE
• Claude Code: Cómo usar Kimi-K2 en Claude Code en Windows, Mac y Linux
• Qwen Code: Cómo usar la API compatible con OpenAI en Qwen Code (¡configuración en 60s!)

Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK

Construye sistemas multiagente avanzados integrando Novita AI con el SDK de OpenAI Agents:

• Plug-and-play: Usa los LLM de Novita AI en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
• Admite transferencias, enrutamiento y uso de herramientas: Diseña agentes que puedan delegar, clasificar o ejecutar funciones, todo impulsado por los modelos de Novita AI.
• Integración con Python: Simplemente configura el endpoint del SDK en https://api.novita.ai/v3/openai y usa tu clave API.

Conecta la API en plataformas de terceros

• API compatible con OpenAI: Disfruta de migración e integración sin complicaciones con herramientas como Cline y Cursor, diseñadas para el estándar de la API de OpenAI.
• Hugging Face: Usa modelos en Spaces, pipelines o con la librería Transformers a través de los endpoints de Novita AI.
• Frameworks de agentes y orquestación: Conecta fácilmente Novita AI con plataformas asociadas como Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify y Langflow a través de conectores oficiales y guías de integración paso a paso.

GLM-4.5 y Qwen3 235B 2507 representan avances de vanguardia en tecnología LLM, pero cada modelo sobresale en áreas diferentes:

En resumen:

• Elige Qwen3 235B 2507 para tareas que requieran ventanas de contexto amplias, interacción multilingüe y variantes especializadas de “thinking” o “coder”.
• Elige GLM-4.5 para aplicaciones donde la eficiencia, el costo de salida, la versatilidad y los casos de uso avanzados de agentes o ingeniería sean primordiales.

Frequently Asked Questions

¿Cuáles son las principales diferencias arquitectónicas entre GLM-4.5 y Qwen3 235B 2507?

Ambos utilizan arquitecturas de Mezcla de Expertos (MoE). Qwen3 235B tiene 235B parámetros (22B activos por inferencia), mientras que GLM-4.5 tiene 355B (32B activos). Qwen3 235B ofrece una ventana de contexto más larga (262,144 frente a 128,000 tokens).

¿Qué modelo es mejor para tareas de razonamiento complejo?

GLM-4.5 logra resultados superiores en SWE-bench Verified para razonamiento complejo en relación con el tamaño del modelo, pero Qwen3 235B 2507 lidera ligeramente en algunos benchmarks de razonamiento (por ejemplo, 71.0 vs 68.8). GLM-4.5 admite modos híbridos de “pensamiento” e instantáneos, lo que le otorga más flexibilidad en flujos de trabajo de agentes.

¿Cómo se desempeñan estos modelos en codificación y seguimiento de instrucciones?

Ambos modelos están entre los mejores para generación de código y seguimiento de instrucciones. Qwen3 235B 2507 está ajustado por instrucciones para un rendimiento integral, mientras que GLM-4.5 ofrece un soporte robusto para uso de herramientas, tareas de codificación de agentes y generalización equilibrada.

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 GPU asequible y confiable para construir y escalar.

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