Novita AI se asocia con Z.ai para ofrecer GLM-4.5: Unificando capacidades de razonamiento, codificación e IA agéntica

Hoy, estamos emocionados de anunciar la asociación de Novita AI con Z.ai para brindar soporte desde el primer día de GLM-4.5 en la plataforma Novita AI como socio de lanzamiento de Z.ai. Esta colaboración innovadora presenta la serie de modelos de IA más unificada del mundo, combinando razonamiento avanzado, capacidades de codificación sofisticadas y funcionalidad agéntica nativa en un único marco potente diseñado para desarrolladores que construyen la próxima generación de aplicaciones de IA.

Novita AI ahora ofrece el innovador modelo GLM-4.5 (355B parámetros totales, 32B activos): Construido con modos de razonamiento híbrido que ofrecen tanto modo de pensamiento para razonamiento complejo y uso de herramientas, como modo sin pensamiento para respuestas instantáneas. Ocupa el segundo lugar general en evaluaciones exhaustivas.

Ambos modelos cuentan con una longitud de contexto de 128k y capacidad nativa de llamada a funciones, disponibles a través de la infraestructura de inferencia optimizada de Novita AI.

⚡ Rendimiento general

GLM-4.5 ocupa el segundo lugar y GLM-4.5-Air el quinto en 12 evaluaciones que cubren tareas agénticas (3), razonamiento (7) y codificación (2), en comparación con modelos de OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI, Alibaba, Moonshot y DeepSeek.

GLM-4.5 unifica todas las capacidades donde los modelos anteriores sobresalían en áreas específicas (codificación, matemáticas o razonamiento), pero ninguno lograba el mejor rendimiento en todas las tareas.

Tareas agénticas

GLM-4.5 es un modelo base optimizado para tareas agénticas. Proporciona una longitud de contexto de 128k y capacidad nativa de llamada a funciones. Z.ai midió su capacidad agéntica en τ-bench y BFCL-v3 (Berkeley Function Calling Leaderboard v3). En ambas evaluaciones, GLM-4.5 iguala el rendimiento de Claude-4-Sonnet.

La navegación web es una aplicación agéntica popular que requiere razonamiento complejo y uso de herramientas en múltiples turnos. Z.ai evaluó GLM-4.5 en la evaluación BrowseComp, una evaluación desafiante para navegación web que consiste en preguntas complejas que esperan respuestas cortas. Con acceso a la herramienta de navegación web, GLM-4.5 da respuestas correctas para el 26.4% de todas las preguntas, superando claramente a Claude-4-Opus (18.8%) y cerca de o4-mini-high (28.0%).

Evaluación	GLM-4.5	GLM-4.5-Air	o3	o4-mini-high	GPT-4.1	Claude 4 Opus	Claude 4 Sonnet	Gemini 2.5 Pro	Qwen3 235B Thinking 2507	DeepSeek R1 0528	Kimi K2	Grok4
TAU-bench	70.1	69.4	61.2	57.4	62.0	70.5	70.3	62.5	73.2	58.7	62.6	67.5
BFCL v3 (Full)	77.8	76.4	72.4	67.2	68.9	61.8	75.2	61.2	72.4	63.8	71.1	66.2
BrowseComp	26.4	21.3	49.7	28.3	4.1	18.8	14.7	7.6	4.6	3.2	7.9	32.6

Razonamiento

Bajo el modo de pensamiento, GLM-4.5 y GLM-4.5-Air pueden resolver problemas de razonamiento complejo que incluyen matemáticas, ciencias y problemas lógicos.

Evaluación	GLM-4.5	GLM-4.5-Air	o3	o4-mini-high	Claude 4 Opus	Claude 4 Sonnet	Gemini 2.5 Pro	Gemini 2.5 Flash	DeepSeek R1 0528	Qwen3-235B Thinking 2507	Grok4
MMLU Pro	84.6	81.4	85.3	83.2	87.3	84.2	86.2	83.2	84.9	84.5	86.6
AIME24	91.0	89.4	90.3	94.0	75.7	77.3	88.7	82.3	89.3	94.1	94.3
MATH 500	98.2	98.1	99.2	98.9	98.2	99.1	96.7	98.1	98.3	98.0	99.0
SciCode	41.7	37.3	41.0	46.5	39.8	40.0	42.8	39.4	40.3	42.9	45.7
GPQA	79.1	75.0	82.7	78.4	79.6	77.7	84.4	79.0	81.3	81.1	87.7
HLE	14.4	10.6	20.0	17.5	11.7	8.5	21.1	11.1	14.9	15.8	23.9
LiveCodeBench (2407-2501)	72.9	70.7	78.4	80.4	63.6	58.0	80.1	69.5	77.0	78.2	81.9
AA-Index (Estimado)	67.7	64.8	70.0	69.8	64.4	62.7	70.5	65.1	68.3	69.4	73.2

Codificación

GLM-4.5 también es bueno en codificación, incluyendo tanto la construcción de un proyecto de codificación desde cero como la resolución agéntica de tareas de codificación en proyectos existentes. Se puede combinar sin problemas con herramientas de codificación existentes como Claude Code, Roo Code y CodeGeex. Para evaluar la capacidad de codificación, Z.ai comparó diferentes modelos en SWE-bench Verified y Terminal Bench.

Evaluación	GLM-4.5	GLM-4.5-Air	o3	o4-mini-high	GPT-4.1	Claude 4 Opus	Claude 4 Sonnet	Gemini 2.5 Pro	Gemini 2.5 Flash	Qwen3 235B Thinking 2507	Qwen3 235B	DeepSeek R1 0528	Kimi K2
SWE-bench Verified	64.2	57.6	69.1	54.8	48.6	67.8	70.4	49.0	60.4	35.0	36.2	41.4	65.4
Terminal-Bench	37.5	30.0	30.2	18.5	30.3	43.2	35.5	25.3	16.8	6.3	6.6	17.5	25.0

Para evaluar las capacidades de codificación agéntica de GLM-4.5 en escenarios del mundo real, Z.ai utilizó Claude Code para realizar pruebas exhaustivas contra Claude-4-Sonnet, Kimi K2 y Qwen3-Coder utilizando 52 tareas de codificación que cubren desarrollo frontend, desarrollo de herramientas, análisis de datos, pruebas y aplicaciones algorítmicas. GLM-4.5 gana contra Kimi K2 en el 53.9% de las tareas y domina a Qwen3-Coder con un 80.8% de tasa de victorias, mientras que muestra margen de mejora frente a Claude-4-Sonnet.

Notablemente, GLM-4.5 logra la tasa de éxito promedio más alta en llamadas a herramientas, con un 90.6%, superando a Claude-4-Sonnet (89.5%), Kimi-K2 (86.2%) y Qwen3-Coder (77.1%), demostrando una fiabilidad y eficiencia superiores en tareas de codificación agéntica.

🚀 Comienza con Novita AI

Usa el Playground (Sin necesidad de codificar)

• Acceso instantáneo: Regístrate y comienza a experimentar con GLM-4.5 en segundos.
• Interfaz interactiva: Prueba prompts de razonamiento complejo y visualiza resultados estructurados en tiempo real.
• Comparación de modelos: Compara GLM-4.5 con otros modelos líderes para tu caso de uso específico.

Integra mediante API (Para desarrolladores)

Conecta GLM-4.5 a tus aplicaciones con la API REST unificada de Novita AI.

Opción 1: Integración directa con la API (Ejemplo en Python)

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_S4q9KTdBQujFkXSE5aZYZCrwN9f5QO96BtAFLw4FOgB__slLHW9KFAjmMgC12ag6mf2lJ1rASEvHbP_gv7Jh2Q==",
)

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)
  
  

Características clave:

• API compatible con OpenAI para una integración sin problemas.
• Control de parámetros flexible para ajustar las respuestas.
• Soporte de streaming para respuestas en tiempo real.

Opción 2: Flujos de trabajo multiagente con OpenAI Agents SDK
Construye sistemas multiagente sofisticados usando GLM-4.5:

• Integración plug-and-play: Usa GLM-4.5 en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
• Capacidades avanzadas de agente: Soporte para transferencias, enrutamiento e integración de herramientas con un 90.6% de tasa de éxito.
• Arquitectura escalable: Diseña agentes que aprovechen las capacidades unificadas de razonamiento, codificación y agéntica de GLM-4.5.

Conecta con plataformas de terceros

• Herramientas de desarrollo: Integración perfecta con IDEs populares y entornos de desarrollo como Cursor y Cline a través de APIs compatibles con OpenAI.
• Frameworks de orquestación: Conéctate con LangChain, Dify, Langflow y otras plataformas de orquestación de IA utilizando conectores oficiales.
• Integración con Hugging Face: Usa GLM-4.5 en Spaces, pipelines o con la biblioteca Transformers a través de endpoints de Novita AI.

🔬 Innovación técnica de GLM-4.5

Excelencia de la arquitectura MoE

GLM-4.5 adopta la arquitectura Mixture of Experts (MoE) que mejora la eficiencia computacional tanto para entrenamiento como para inferencia. En comparación con DeepSeek-V3, el diseño reduce el ancho (dimensión oculta y expertos enrutados) mientras aumenta la altura (número de capas).

Características técnicas clave:

• Atención de consultas agrupadas con RoPE parcial (continuación de ChatGLM2).
• QK-Norm para estabilizar el rango de logits de atención.
• Optimizador Muon para convergencia acelerada y mayor tolerancia al tamaño de lote.
• Capa MTP (Multi-Token Prediction) que admite decodificación especulativa durante la inferencia.

Pipeline de entrenamiento avanzado

Pre-entrenamiento: Enfoque de dos etapas

• 15T tokens en corpus de pre-entrenamiento general.
• 7T tokens en corpus de código y razonamiento.

Entrenamiento intermedio: Optimización específica de dominio

• Datos de código a nivel de repositorio (500B tokens).
• Datos de razonamiento sintético (500B tokens).
• Datos de contexto largo y agente (100B tokens).

Post-entrenamiento: Enfoque híbrido sofisticado

1. Entrenamiento de expertos: Modelos separados para los dominios de razonamiento, agéntica y general mediante SFT y RL especializados.
2. Entrenamiento unificado: Destilación de conocimiento que combina expertos en un solo modelo mediante autodestilación SFT a gran escala, seguida de alineación RL en tres etapas.

slime: Infraestructura RL revolucionaria

El entrenamiento de GLM-4.5 está impulsado por slime, una infraestructura RL de código abierto diseñada para modelos a gran escala:

• Arquitectura de entrenamiento híbrido flexible: Soporta tanto entrenamiento sincrónico co-ubicado como entrenamiento asincrónico desagregado.
• Diseño orientado a agente desacoplado: Separa los motores de generación de datos de los motores de entrenamiento para un rendimiento optimizado.
• Generación de datos acelerada: Inferencia de precisión mixta usando FP8 para generación de datos mientras se mantiene la estabilidad BF16 para el entrenamiento.

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