- GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de arquitectura
- GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de benchmarks
- GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de hardware
- GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Ventajas y desventajas
- GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: ¿Qué modelo es más adecuado para respuesta a preguntas?
- Novita AI: Proveedor de API de GLM 4.5V más rentable y estable
- Crea una herramienta de reconocimiento de imágenes simple usando MCP y GLM
Al elegir un modelo de lenguaje grande para respuesta a preguntas, tareas multimodales o aplicaciones impulsadas por IA, tanto GLM 4.5V (de Zhipu AI) como Gemma 3 27B (de Google DeepMind) se destacan como contendientes de código abierto líderes. Difieren significativamente en arquitectura, requisitos de hardware, rendimiento y flexibilidad de despliegue. Comprender estas diferencias te ayuda a elegir el modelo adecuado para tus necesidades, ya sea precisión de vanguardia, despliegue rentable o soporte multilingüe. ¡Puedes consultar la conclusión al final del artículo!
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de arquitectura
| Característica | GLM 4.5V (Zhipu GLM-4.5 Vision) | Gemma 3 (27B) |
|---|---|---|
| Desarrollador | Zhipu AI | Google DeepMind |
| Arquitectura | Transformador de Mezcla de Expertos (MoE) 106B parámetros totales, solo ~12B activados por entrada |
Transformador denso 27B parámetros, todos activados para cada entrada |
| Capacidad multimodal | Modelo de Visión y Lenguaje (VLM): acepta imágenes + texto como entrada, genera texto como salida | Multimodal: acepta imágenes + texto como entrada, genera texto como salida |
| Cantidad de parámetros | 106 mil millones (disperso, ~12B por consulta) | 27 mil millones (denso, todos activos) |
| Ventana de contexto | 128K tokens | 128K tokens (en modelos de 4B/12B/27B) |
| Mecanismo de expertos | MoE: subredes especializadas (“expertos”) para diferentes tareas, enrutadas por una red de compuerta | Sin mecanismo de expertos: transformador denso estándar |
| Modos de razonamiento/respuesta | Arquitectura “nativa para agentes”: modos de pensamiento híbrido (razonamiento complejo) y respuesta inmediata | Razonamiento de transformador estándar |
| Llamada a funciones/herramientas | Llamada a funciones integrada: puede usar herramientas de código/web de forma autónoma | Sin llamada a funciones explícita integrada |
| Soporte multilingüe | Multilingüe (cantidad no especificada) | Soporte nativo para más de 140 idiomas |
| Datos de entrenamiento | No completamente divulgados (hace énfasis en datos multimodales a gran escala) | 14 billones de tokens (texto, código, matemáticas, millones de imágenes) |
| Enfoque de optimización | Dispersión, eficiencia, conocimiento masivo, razonamiento multimodal, uso de herramientas | Portabilidad, versatilidad, contexto largo, multilingüe, despliegue en un solo acelerador |
| Código abierto | Sí | Sí |
| Aplicaciones típicas | Razonamiento complejo, comprensión multimodal, uso autónomo de herramientas (código, búsqueda), análisis de documentos largos | Chat multilingüe/multimodal, comprensión de texto e imágenes, manejo de contexto largo, despliegue ligero |
GLM 4.5V se centra en la dispersión (MoE), la especialización de expertos, la computación eficiente y el uso de herramientas, lo que lo hace adecuado para tareas de razonamiento multimodal complejas y de contexto largo. Gemma 3 27B cuenta con una arquitectura densa, portátil y multilingüe con fuertes capacidades de contexto largo y multimodales, diseñada para ser eficiente y versátil para una amplia gama de despliegues.
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de benchmarks
De Hugging Face
Gemma-3 27B se queda atrás de todos los modelos de primer nivel (especialmente GLM-4.5V y Qwen2.5-VL) en casi todas las tareas principales, incluyendo VQA, razonamiento STEM, OCR, código y comprensión de video.
Incluso al compararlo con modelos más pequeños como GLM-4.1V y Kimi-VL-2506, Gemma-3 rara vez lidera y a menudo se queda atrás, especialmente en tareas multimodales avanzadas.
La razón principal es la arquitectura de transformador denso de Gemma-3 sin especialización de expertos, lo que lo hace menos competitivo en puntos de referencia multimodales y de razonamiento desafiantes.
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Comparación de hardware
Modelo GLM-4.5V:
- Parámetros del modelo: 106 mil millones (Mezcla de Expertos, aproximadamente 12 mil millones activos durante la inferencia).
- Requisitos de hardware para inferencia:
- Recomendado: 8× GPU NVIDIA H100 (precisión FP16).
- Configuraciones alternativas:
- 4× GPU H100 (versión cuantizada/Air, FP16).
- 2× GPU H100 (cuantización FP8).
- Requisitos de VRAM para inferencia (FP16):
- Modelo completo: Aproximadamente 16× GPU H100, cada una con 80 GB de VRAM.
- Versión Air:
- 4× GPU H100 (FP16).
- 2× GPU H100 (8 bits/FP8).
- Aunque el requisito de VRAM es menor que el de modelos densos de más de 100 mil millones de parámetros, sigue siendo considerable.
Modelo Gemma 3 27B:
- Parámetros del modelo: 27 mil millones (denso).
- Requisitos de hardware para inferencia:
- GPU única con 48 GB de VRAM (precisión FP16).
- GPU de gama de consumo (con cuantización de 4 bits).
- Requisitos de VRAM para inferencia (FP16):
- GPU única de 48 GB (FP16).
- Mediante técnicas de cuantización, el requisito de VRAM del modelo Gemma 3 27B se puede reducir de 54 GB (BF16) a 14,1 GB (int4), lo que le permite ejecutarse en GPU de consumo como la NVIDIA RTX 3090.
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: Ventajas y desventajas
| Dimensión | Ventajas de GLM 4.5V | Desventajas de GLM 4.5V | Ventajas de Gemma 3 27B | Desventajas de Gemma 3 27B |
|---|---|---|---|---|
| Rendimiento | Última tecnología, cercano a GPT-4 en puntos de referencia - Destaca en razonamiento, codificación, comprensión |
Requisitos de hardware muy altos | Rendimiento excelente para su tamaño, rentable | No puede igualar a modelos muy grandes (ej. GLM-4.5/GPT-4) en las tareas más difíciles |
| Arquitectura | Mezcla de Expertos: especialización, inferencia más rápida por token | Diseño complejo, más difícil de ajustar fino/depurar | Modelo denso, fácil de usar/desplegar | Sin MoE/expertos, menos eficiente para dominios muy diversos |
| Longitud de contexto | Contexto largo de 128K para documentos/conversaciones extensas | Ventana de contexto de 128K, ideal para documentos/conversaciones largas | ||
| Capacidad multimodal | Visión+lenguaje nativo, fuerte en tareas multimodales | Soporta nativamente imagen/texto, multimodal listo para usar | ||
| Uso de herramientas / Razonamiento | Uso de herramientas integrado, “modo de pensamiento”, ideal para agentes y respuesta a preguntas compleja | Posible desajuste de experiencia si falla la compuerta | Soporta llamada a funciones, compatible con la API de OpenAI | Menos funciones de agente, necesita orquestación externa para el uso de herramientas |
GLM 4.5V VS Gemma 3 27B: ¿Qué modelo es más adecuado para respuesta a preguntas?
Novita AI: Proveedor de API de GLM 4.5V más rentable y estable
La API de GLM-4.5V de Novita AI ofrece un contexto de 65,5K, con un precio de entrada de $0,60 por 1K tokens, salida de $1,80 por 1K tokens, y soporta llamada a funciones y salidas estructuradas.
La API de Gemma 3 27B de Novita AI ofrece un contexto de 32K, con un precio de entrada de $0,119 por 1K tokens, salida de $0,2 por 1K tokens, y soporta salidas estructuradas.
Paso 1: Inicia sesión y accede a la biblioteca de modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Biblioteca de modelos.
¡Prueba GLM4.5V y Gemma 3 27B ahora!
Paso 2: Elige tu modelo
Explora las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Inicia tu prueba gratuita
Comienza tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave de API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave de API. Al ingresar a la página de “Configuración“, puedes copiar la clave de API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando 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 de API para empezar a interactuar con el LLM de Novita AI. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
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)
Crea una herramienta de reconocimiento de imágenes simple usando MCP y GLM
Si quieres aprovechar las capacidades de GLM, como construir una herramienta de reconocimiento de imágenes simple para demostrar su integración de reconocimiento visual y razonamiento, puedes usar la funcionalidad MCP soportada por Novita AI. A continuación tienes el código de ejemplo:
import os
import sys
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import requests
import uvicorn
from starlette.applications import Starlette
from starlette.routing import Mount
base_url = "https://api.novita.ai/v3"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.environ['NOVITA_API_KEY']}"
}
mcp = FastMCP("Novita_API")
@mcp.tool()
def list_models() -> str:
"""
List all available models from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/models"
response = requests.request("GET", url, headers=headers)
data = response.json()["data"]
text = ""
for i, model in enumerate(data, start=1):
text += f"Model id: {model['id']}\
"
text += f"Model description: {model['description']}\
"
text += f"Model type: {model['model_type']}\
\
"
return text
@mcp.tool()
def get_model(model_id: str, message) -> str:
"""
Provide a model ID and a message to get a response from the Novita API.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"content": message,
"role": "user",
}
],
"max_tokens": 200,
"response_format": {
"type": "text",
},
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
content = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
return content
@mcp.tool()
def vision_chat(model_id: str, image_url: str, question: str) -> str:
"""
Use GLM-4.1V-9B-Thinking to answer a question about an image.
"""
url = base_url + "/openai/chat/completions"
payload = {
"model": model_id,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
}
},
{
"type": "text",
"text": question,
}
]
}
],
"max_tokens": 500
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
# Run using stdio transport
mcp.run(transport="stdio")
GLM 4.5V es ideal si necesitas rendimiento de última generación en razonamiento complejo, comprensión multimodal a gran escala, respuesta a preguntas en documentos largos o uso de herramientas estilo agente, y tienes acceso a servidores multigpu de gama alta. Su arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE) le da una ventaja en las tareas más difíciles.
Gemma 3 27B destaca por su practicidad en el mundo real: es fácil de desplegar en una sola GPU o incluso en hardware de consumo, soporta más de 140 idiomas, ofrece un gran rendimiento para su tamaño y es rentable para la mayoría de las aplicaciones cotidianas.
Para la mayoría de sistemas empresariales, de I+D o de producción de respuesta a preguntas/chatbots, Gemma 3 27B es “suficientemente bueno” y mucho más fácil de gestionar. Si solo necesitas ocasionalmente la precisión absoluta de primera clase en las consultas más difíciles (y puedes justificar el gasto en hardware), considera GLM 4.5V; de lo contrario, Gemma sigue siendo una opción de primera para eficiencia y versatilidad.
¿Debo actualizar de Gemma 3 27B a GLM 4.5V?
Solo si realmente necesitas el máximo rendimiento para tareas de respuesta a preguntas multihop muy complejas o tareas multimodales avanzadas, y estás dispuesto a invertir en recursos de computación significativamente mayores. Para la mayoría de los usuarios y la mayoría de las aplicaciones, Gemma 3 27B ya es excelente.
¿Cuál es la diferencia principal en la arquitectura?
GLM 4.5V utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), que activa subredes especializadas para diferentes tareas, lo que permite una mayor precisión en los problemas más difíciles. Gemma 3 27B es un transformador denso tradicional: más simple, más portátil, pero menos especializado.
¿Dónde se adapta mejor GLM 4.5V?
Cuando necesites la mayor precisión posible para respuesta a preguntas de nivel experto, razonamiento complejo o aplicaciones de visión y lenguaje a gran escala, y tengas el hardware para soportarlo.
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