glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application

`, los nombres de las técnicas como MoE, ViT, RLCS, RLHF, RLAIF, LoRA, MCP, todos se mantienen igual.

También los enlaces no se tocan, las rutas de las imágenes se mantienen igual, los bloques de código se quedan exactamente igual.

Wait, en el código hay un comentario “# Run using stdio transport” lo puedo traducir? No, wait el usuario dijo no traducir bloques de código, así que se queda igual. Todo el bloque de código se mantiene intacto.

También la frase “Mixture-of-Experts (MoE)” se puede dejar como “Mezcla de Expertos (MoE)” que es la traducción correcta, pero MoE se mantiene como acrónimo.

“Vision Transformer (ViT)” se traduce a “Transformer de Visión (ViT)” pero ViT se mantiene.

“Window Attention” se puede dejar como “Atención de ventana” pero el término técnico se mantiene? Wait no, el usuario dijo no traducir nombres de productos, modelos, API parameters, pero términos técnicos comunes se pueden traducir? Wait no, mejor ser preciso: los términos técnicos que son nombres propios se mantienen, pero las descripciones se traducen. Por ejemplo, “Mixture-of-Experts (MoE)” se traduce a “Mezcla de Expertos (MoE)”, que es correcto, MoE se mantiene como acrónimo.

“RMSNorm” y “SwiGLU” son nombres de técnicas, se mantienen igual.

“Reinforcement Learning with Curriculum Sampling (RLCS)” se traduce a “Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo de Plan de Estudios (RLCS)”, RLCS se mantiene.

“RLHF/RLAIF-like fine-tuning” se traduce a “ajuste fino similar a RLHF/RLAIF”, los acrónimos se mantienen.

“LoRA” se mantiene igual.

“MCP” se mantiene igual.

También la frase “All-in-one cloud platform” se traduce a “plataforma en la nube todo en uno”.

“serverless” se mantiene como “sin servidor” que es la traducción común en español para ese término en cloud.

“GPU Instance” se traduce a “instancias de GPU”.

“function calling” se traduce a “llamadas a funciones”.

“structured outputs” a “salidas estructuradas”.

“chat completions API” se mantiene como “API de finalizaciones de chat” que es la traducción estándar.

“stream” se mantiene como “flujo” pero en el código no se toca, el código se queda igual.

Wait, el código tiene variables como stream = True que no se tocan, todo el bloque de código es intacto.

También la imagen de benchmark y la de fortalezas y debilidades se mantienen con sus rutas igual.

Ahora, revisar que no haya nada sin traducir que deba estarlo. Por ejemplo, “pubDate”, “updatedDate”, etc. en el frontmatter no se traducen, son campos de WordPress, se mantienen igual.

El autor es “Novita AI” se mantiene.

Las categorías son [“Novita AI”] se mantiene, los tags eran [“AI Model Comparison”] los traducimos a [“Comparación de modelos de IA”].

Wait, el usuario dijo “Preserve YAML frontmatter delimiters and field names. Translate title and description values when present.” Así que los nombres de los campos del frontmatter no se traducen, solo los valores de title y description, que lo hicimos. Agregamos locale: es y translationKey con el slug dado, como pide el usuario.

Ahora, armar todo el Markdown correctamente, sin errores.

Wait, también en la sección de inferencia, el usuario escribió “GLM 4.5v” con v minúscula, lo mantenemos igual, no corregimos la capitalización, solo traducimos el texto alrededor.

También la frase “Only the smaller versions (≤13B) can run on a single GPU; the full-size models require multi-GPU setups or cloud inference.” la traducimos a “Solo las versiones más pequeñas (≤13B) se pueden ejecutar en una sola GPU; los modelos de tamaño completo requieren configuraciones de varias GPU o inferencia en la nube.”

La FAQ: “What are the key architectural improvements in GLM-4.5V?” → “¿Cuáles son las mejoras arquitectónicas clave en GLM-4.5V?”

“Do these models support languages beyond English and Chinese?” → “¿Estos modelos admiten idiomas además del inglés y el chino?”

“Can I fine-tune these models for my task?” → “¿Puedo ajustar estos modelos para mi tarea?”

Perfecto. Ahora armar todo el documento, asegurándose de que las tablas se mantengan igual, los enlaces igual, las rutas de imágenes igual, los bloques de código igual.

Wait, también el enlace de “Try GLM4.5V and Qwen 2.5VL Now!” aparece dos veces, ambas se traducen a “Prueba GLM4.5V y Qwen 2.5VL ahora!”.

También la frase “More Cost-Effectvely and Stable” tiene un error tipográfico (Effectvely en vez de Effectively), pero lo mantenemos igual en la traducción? Wait no, el usuario dijo preservar el contenido, pero el error es en el original, así que lo podemos corregir? No, mejor mantener el sentido, la sección es “## Novita AI: Proveedor de API de GLM 4.5V más económico y estable” que es la traducción correcta, a pesar del error tipográfico en el original.

Wait el original dice “More Cost-Effectvely and Stable” que es un error de escritura de “Effectively”, pero la traducción correcta es “más económico y estable”, que es lo que significa, así que está bien.

Ahora, revisar que todo el Markdown esté bien formado, las tablas tienen los separadores correctos, las listas están bien, los bloques de código están delimitados correctamente.

Vamos a armar el documento completo ahora.

title: “GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: ¿Qué modelo VLM abierto deberías usar para tu aplicación de IA?” description: “Explora las diferencias entre GLM 4.5V y Qwen 2.5 VL, dos modelos avanzados de visión-lenguaje en el desarrollo de IA.” pubDate: “2025-09-06 19:00:00” updatedDate: “2025-09-05 00:40:23” wpSlug: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application” canonical: “/glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application/” author: “Novita AI” categories: [“Novita AI”] tags: [“Comparación de modelos de IA”] cover: “/uploads/2025/08/Frame-1618873257-1.webp” isSticky: false readingMinutes: 7 wordpressId: 16432 locale: es translationKey: “glm-4-5v-vs-qwen-2-5-vl-which-open-vlm-should-you-use-for-your-ai-application”

GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL son dos modelos de visión-lenguaje (VLM) de código abierto de última generación que han surgido recientemente de la comunidad de IA de China. Ambos modelos buscan impulsar el estado del arte en la IA multimodal, combinando la comprensión del lenguaje natural con el análisis de contenido visual. En esta entrada de blog, compararemos GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL en varias dimensiones importantes para los desarrolladores

GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL: Diferencias arquitectónicas clave

Característica	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Tipo de arquitectura	Mezcla de Expertos (MoE), 355B parámetros totales, ~32B activos por token (Air: 106B totales / 12B activos)	Transformer denso, todos los 72B parámetros activos por cada token
Eficiencia vs Capacidad	Alta capacidad con menor costo de inferencia gracias a la activación parcial de expertos	Estable pero con alto costo computacional, se usan todos los parámetros por entrada
Codificador de visión	Basado en Transformer de Visión (ViT), implementación estándar	ViT con Atención de ventana, RMSNorm y SwiGLU para un procesamiento de alta resolución más eficiente
Longitud de contexto	Hasta 128K tokens (131K en algunas configuraciones)	Hasta 32K tokens

GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL: Datos de entrenamiento

1. Escala de datos

Categoría	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Tokens de texto	~23 billones de tokens en total – 15T general – 8T tareas de razonamiento/codificación/agentes	Estimados ~18T+ tokens para la variante de 72B (basado en la escala de series anteriores de Qwen)

2. Tipos de datos

Categoría	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Texto	Texto multilingüe, código, texto web, indicaciones de razonamiento, datos de tareas de agente	Texto multilingüe general, instrucciones, posiblemente indicaciones alineadas por preferencias
Datos visuales	Pares imagen-texto limpiados y recapturados Diagramas académicos, gráficos, imágenes matemáticas Capturas de GUI, PDFs, notas manuscritas, OCR multilingüe	Datos de visión amplios Incluye formularios escaneados, facturas, presentaciones, etiquetas de cuadros delimitadores, texto OCR
Datos de video	Videos de formato largo con supervisión de razonamiento	Videos con resolución dinámica y muestreo de fotogramas

3. Capacidades adicionales y técnicas de entrenamiento

Categoría	GLM 4.5V	Qwen 2.5-VL
Soporte de razonamiento	Entrenado con indicaciones de cadena de pensamiento <think>...</think> entrelazadas con tareas visuales	El razonamiento es interno; no hay exposición explícita de cadena de pensamiento
Enfoque de ajuste fino	Aprendizaje por Refuerzo con Muestreo de Plan de Estudios (RLCS) en múltiples dominios: STEM, GUI, videos, documentos	Ajuste fino similar a RLHF/RLAIF (no totalmente divulgado), aplicado al menos al modelo de 32B, probablemente heredado en el de 72B
Capacidades multimodales	Entrenado para tareas de agente: razonamiento sobre imágenes, toma de acciones (por ejemplo, interacción con GUI, uso de herramientas)	Fuerte en salidas estructuradas: OCR en JSON, análisis de diseño (HTML de QwenVL), detección de objetos con coordenadas

En resumen, el entrenamiento de GLM 4.5V hizo hincapié en la calidad y el razonamiento (datos curados + razonamiento explícito + RL mult dominio), mientras que el entrenamiento de Qwen 2.5-VL hizo hincapié en la amplitud y la visión (cobertura amplia de datos + entrenamiento visual dinámico + cierta alineación mediante RL).

GLM 4.5v y Qwen 2.5-VL: Comparación de latencia de inferencia

GLM 4.5V utiliza una arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE), lo que significa que solo una pequeña porción (~12B parámetros) está activa por token durante la inferencia, a pesar de que el tamaño total del modelo supera los 100B.

Este diseño le permite ejecutarse de forma más eficiente, ofreciendo velocidades similares a las de un modelo denso de 12B a 20B, en lugar de comportarse como un modelo denso de 72B o más en términos de latencia y rendimiento.

GLM 4.5V maneja contextos largos (hasta 128K tokens) con un crecimiento de latencia menor, lo que lo hace especialmente adecuado para tareas que involucren documentos largos o conversaciones multipropósito.

GLM admite un modo especial /nothink, que desactiva el razonamiento paso a paso cuando no es necesario, permitiendo salidas más rápidas y concisas.

En general, GLM 4.5V ofrece una excelente eficiencia de inferencia en contextos largos y escalabilidad, pero requiere hardware potente y una implementación inteligente para alcanzar todo su potencial.

GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL: Comparación de puntos de referencia

GLM-4.5V lidera actualmente el rendimiento general en puntos de referencia, especialmente en tareas multimodales complejas y de contexto largo,

pero Qwen2.5-VL sigue siendo muy competitivo y era el punto de referencia a superar anteriormente.

Ambos modelos superan a la mayoría de los demás LLM de código abierto y son fuertes competidores incluso contra gigantes de código cerrado en el espacio de visión-lenguaje.

Fortalezas y debilidades de GLM 4.5V y Qwen 2.5-VL

Prueba GLM4.5V y Qwen 2.5VL ahora!

GLM 4.5V vs Qwen 2.5-VL: ¿Cuál es mejor para resumen de texto, chatbots, NLP basado en imágenes?

Resumen de texto: Gana GLM-4.5V

Para resumir documentos largos, informes o contenido multimodal, GLM-4.5V tiene una clara ventaja. Su ventana de contexto de 128K le permite manejar libros enteros o registros de conversaciones largas sin truncamiento. Puede resumir mientras también analiza o razona sobre el contenido, gracias a su modo de cadena de pensamiento integrado.

Qwen 2.5-VL también es excelente para el resumen, especialmente para artículos más cortos o documentos de longitud estándar. Produce resúmenes limpios, concisos y bien formateados, y es más rápido para tareas de longitud moderada. Sin embargo, para resúmenes de alta demanda, especialmente aquellos que involucren texto + imagen, GLM es más capaz.

Chatbots: Depende de las necesidades

Para chatbots que requieran razonamiento profundo, memoria larga y finalización de tareas paso a paso, GLM-4.5V es más potente. Admite el uso de herramientas y conversaciones largas sin olvidar el contexto. Su razonamiento estructurado (con el modo <think>) permite un manejo mejor de consultas complejas.

Para chatbots visuales, especialmente aquellos que involucren capturas de pantalla, imágenes o análisis de diseño, Qwen 2.5-VL destaca. Entiende bien las imágenes, proporciona respuestas estructuradas (por ejemplo, en JSON) y admite diálogo visual multipropósito. También está un poco más alineado “de fábrica” para una interacción fluida y educada.

Tareas de NLP basadas en imágenes: Lidera Qwen2.5-VL

Para tareas que involucren extraer datos estructurados de imágenes, como OCR, comprensión de formularios o reconocimiento de diseño, Qwen 2.5-VL es el modelo más fuerte.

• Admite detección de cuadros delimitadores, produce diseños estructurados en HTML o JSON, y puede analizar documentos visuales complejos.
• Su OCR multilingüe y su capacidad para razonar sobre el contenido de la imagen lo hacen muy práctico para el NLP visual orientado a empresas.

GLM-4.5V también puede manejar estas tareas, pero normalmente describe el contenido visual en texto libre en lugar de formatos estructurados, lo que puede requerir más posprocesamiento.

Novita AI: Proveedor de API de GLM 4.5V más económico 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 admite llamadas a funciones y 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 Qwen 2.5VL 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. Entrando en la página de “Ajustes”, puedes copiar la clave de 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 librerías 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)
  
  

Construye una herramienta simple de reconocimiento de imágenes usando MCP y GLM.

Si quieres aprovechar las capacidades de GLM, como construir una herramienta simple de reconocimiento de imágenes para demostrar su integración de reconocimiento visual y razonamiento, puedes usar la funcionalidad MCP compatible con 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")

Si quieres obtener los detalles, puedes consultar este artículo: Cómo construir tu primer servidor MCP con Novita AI!

Después de comparar estos modelos, está claro que tanto GLM 4.5V como Qwen 2.5-VL son extremadamente potentes. El modelo “mejor” depende realmente del caso de uso específico y las limitaciones. Concluiremos con una breve sección de preguntas frecuentes que responde algunas preguntas prácticas restantes:

¿Cuáles son las mejoras arquitectónicas clave en GLM-4.5V? Solo las versiones más pequeñas (≤13B) se pueden ejecutar en una sola GPU; los modelos de tamaño completo requieren configuraciones de varias GPU o inferencia en la nube.

¿Estos modelos admiten idiomas además del inglés y el chino? Su fortaleza principal está en el inglés y el chino, pero pueden manejar algunos otros idiomas con calidad variable.

¿Puedo ajustar estos modelos para mi tarea? Sí, ambos se pueden ajustar o adaptar mediante técnicas como LoRA, pero los modelos grandes requieren una capacidad de cómputo significativa.

Novita AI es la plataforma en la nube todo en uno que impulsa tus ambiciones de IA. APIs integradas, sin servidor, instancias de GPU: las herramientas económicas que necesitas. Elimina la infraestructura, empieza gratis y haz realidad tu visión de IA.

Lecturas recomendadas

• Tutorial: Cómo acceder a Qwen2.5-VL-72B de forma local, mediante API, en GPU en la nube
• GPT OSS 120B vs Qwen3 235B Thinking 2507: ¿Chat o Código?
• Qwen3 Embedding 8B: Búsqueda potente, personalización flexible y multilingüe