Cómo Acceder a GLM 4.5: Guía Práctica del Último Modelo de IA Agentiva de China

Este artículo está diseñado para ayudarte a comprender qué hace único a GLM 4.5 y, más importante, cómo puedes acceder y empezar a usarlo en tus proyectos. Ya seas un principiante buscando un punto de entrada sencillo o un desarrollador que busca una integración más profunda a través de APIs o despliegue local, esta guía te guiará por todas las opciones disponibles. Al final, estarás equipado con pasos prácticos para desbloquear todo el potencial de GLM-4.5 en tus propios flujos de trabajo.

¿Qué es GLM 4.5?

GLM-4.5 es el último avance en la familia GLM, construido sobre una sofisticada arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) y especialmente optimizado para aplicaciones agentivas. El modelo está disponible en dos variantes:

• GLM-4.5 (Modelo insignia):
  355 mil millones de parámetros totales, con 32 mil millones de parámetros activos.
• GLM-4.5-Air (Variante eficiente):
  106 mil millones de parámetros totales, con 12 mil millones de parámetros activos.

Innovaciones clave en la arquitectura de GLM 4.5

• Estructura de modelo más profunda:

  • Anchura reducida (dimensión oculta más pequeña y menos expertos) mientras se aumenta la profundidad (más capas) para lograr capacidades de razonamiento superiores.

• Preentrenamiento en un corpus masivo:

  • El modelo se preentrena en un corpus general enorme que contiene 15 billones de tokens, asegurando una cobertura de conocimiento amplia y completa.

• Infraestructura RL de código abierto (“slime”):

  • Una plataforma de aprendizaje por refuerzo (RL) altamente flexible, eficiente y escalable, diseñada específicamente para tareas RL agentivas a gran escala.

• Fases RL especializadas:

  • Se utilizan etapas de entrenamiento RL dedicadas para cultivar modelos expertos en razonamiento avanzado y tareas agentivas, como codificación, búsqueda de información y uso general de herramientas.

• Búsqueda de información mejorada con preguntas y respuestas (QA):

  • La búsqueda de información con preguntas y respuestas se refuerza incorporando estrategias de humano en el bucle y técnicas de ofuscación de contenido.

• Consolidación de habilidades:

  • El conocimiento y las habilidades adquiridas a través de RL y aprendizaje supervisado se destilan en un único modelo experto robusto, resultando en un rendimiento sólido y completo en una amplia gama de tareas.

Tareas para las que GLM 4.5 es más adecuado y referencia

De Z.AI

Tareas agentivas

GLM 4.5 está específicamente optimizado para aplicaciones de agentes autónomos:

• Capacidades nativas de llamada a funciones sin orquestación externa
• Navegación web y uso de herramientas en múltiples turnos
• Planificación y ejecución autónomas de tareas
• Integración con marcos de codificación como Claude Code, Roo Code y Trae

Codificación y desarrollo de software

El modelo demuestra capacidades de codificación excepcionales:

• Desarrollo web full-stack (frontend, backend, gestión de bases de datos)
• Generación de código desde cero y depuración de proyectos existentes
• Operaciones en terminal y tareas de interfaz de línea de comandos
• Implementación y optimización de algoritmos
• Resolución de problemas reales de ingeniería de software

Las habilidades de codificación de GLM-4.5 se evaluaron junto con varios modelos líderes en una amplia variedad de tareas de programación. Las pruebas se llevaron a cabo en entornos controlados utilizando estándares consistentes. Los resultados muestran que GLM-4.5 tiene un rendimiento fiable y competitivo, especialmente en el uso de herramientas, donde logró la tasa de éxito promedio más alta entre todos los modelos probados.

De Z.AI

De Z.AI

Razonamiento complejo

GLM-4.5 sobresale en tareas de razonamiento sofisticado:

• Resolución de problemas matemáticos (referencias AIME, MATH)
• Razonamiento y análisis científicos
• Resolución de problemas lógicos e inferencia en múltiples pasos
• Comprensión y análisis de contextos largos

Entonces, ¿es GLM 4.5 adecuado para desarrolladores principiantes?

1. Integración con herramientas de desarrollo

• Integración fluida con herramientas populares: Funciona con Claude Code, Roo Code y más.
• Aprendizaje en línea de comandos: Soporte integrado para operaciones en terminal.
• Soporte de bases de datos: Ayuda a gestionar bases de datos en proyectos full-stack.

2. Codifica con lenguaje natural

• Programación en lenguaje natural: Solo describe lo que quieres y GLM generará el código.
• Ejemplo: “Crea una página web de calculadora de IMC” – puede generar tanto código frontend como backend.

3. Explica código y corrige errores

• Explicación de código: GLM te dice qué hace cada línea de código.
• Ayuda con depuración: Si hay un error, explica el problema y cómo solucionarlo.

¿Cómo acceder a GLM 4.5?

GLM 4.5 ofrece múltiples métodos de acceso para adaptarse a diferentes necesidades de usuario y requisitos técnicos:

1. Interfaz web (la más fácil para principiantes)

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2. Acceso vía API (para desarrolladores)

Novita AI proporciona APIs con contexto de 131K y costos de $0.6/entrada y $2.2/salida, ofreciendo un soporte sólido para maximizar el potencial del agente de código GLM 4.5.

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

Explora 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” y copia la clave 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 librerías 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.

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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)
  
  

3. Despliegue local (usuarios avanzados)

Requisitos:

• GLM-4.5: Recursos GPU significativos (quizás unos 700 GB de VRAM)
• GLM-4.5-Air: 16 GB de memoria GPU (12 GB con cuantificación INT4)

Pasos de instalación:

1. Descarga los pesos del modelo desde HuggingFace o ModelScope.
2. Elige el framework de inferencia: vLLM o SGLang compatibles.
3. Sigue la guía de despliegue en el repositorio oficial de GitHub.

4. Integración

Usando CLI como Trae, Claude Code, Qwen Code

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

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

• Trae : Guía paso a paso para acceder a modelos AI 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 60 segundos!)

Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK

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

• Conectar y usar: Utiliza los LLMs de Novita AI en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
• Soporta traspasos, enrutamiento y uso de herramientas: Diseña agentes que puedan delegar, clasificar o ejecutar funciones, todo potenciado por los modelos de Novita AI.
• Integración en Python: Simplemente establece 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 una 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 destaca como un modelo AI potente y versátil para aplicaciones agentivas, codificación y razonamiento complejo, representando un avance significativo para el ecosistema de IA en China. Con múltiples opciones de acceso —desde interfaces web sencillas hasta APIs y despliegue local— GLM-4.5 es accesible para todos, desde principiantes hasta desarrolladores avanzados. Su sólido rendimiento y su integración flexible lo convierten en una excelente opción para construir soluciones inteligentes y autónomas.

Preguntas frecuentes

¿Quién debería usar GLM 4.5?

GLM-4.5 es ideal para desarrolladores, investigadores y empresas que buscan capacidades avanzadas de IA agentiva, especialmente para codificación, automatización y tareas de conocimiento.

¿Cuáles son los requisitos de hardware para ejecutar GLM 4.5 localmente?

El modelo insignia requiere recursos GPU significativos, mientras que la versión Air puede ejecutarse en GPUs con tan solo 12 GB (con cuantificación INT4).

¿Cómo pueden los principiantes probar GLM 4.5?

Simplemente usa la interfaz web: no se necesita instalación ni experiencia en codificación.

Novita AI es una plataforma cloud de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos AI usando nuestra API simple, además de proporcionar una GPU cloud asequible y fiable para construir y escalar.

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