A medida que las pequeñas empresas adoptan la IA para tareas como análisis de documentos, atención al cliente, automatización visual o asistencia en programación, la elección entre modelos de código abierto potentes como Qwen3-VL-235B-A22B y GLM 4.5V puede resultar abrumadora. ¿Cuál es la diferencia real en rendimiento, costo, accesibilidad y dificultad de implementación?
Este artículo desglosa la comparación en términos de arquitectura, capacidades de aplicación, benchmarks de rendimiento, precios y métodos de acceso, ofreciéndote un camino claro para decidir qué modelo se adapta mejor a tu negocio. Ya sea que estés construyendo flujos de trabajo inteligentes, desplegando localmente o usando APIs, esta guía te ayuda a tomar una decisión informada y segura.
¿Qué pueden hacer realmente Qwen3-VL-235B-A22B y GLM 4.5V por tu pequeña empresa?
¿Quieres ver qué modelo se adapta mejor a tu flujo de trabajo?
¡Tanto Qwen3-VL-235B-A22B como GLM 4.5V ofrecen demos online gratuitas desde Novita AI!
| Área de aplicación | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V | ¿Quién gana? |
|---|---|---|---|
| Interacción con GUI | Opera interfaces de PC/móvil, comprende elementos de interfaz, invoca herramientas. | Admite lectura de pantalla y acciones básicas de escritorio. | Empate |
| Generación visual a código | ✅ Convierte capturas de pantalla/videos en HTML, CSS, JS, diagramas Draw.io. | ❌ No se reportan capacidades de visual a código. | Gana Qwen |
| Razonamiento 3D y espacial | ✅ Avanzado: reconoce posición de objetos, oclusión, punto de vista; permite grounding 3D. | ⚠️ Maneja diseño espacial entre imágenes, sin grounding 3D ni IA incorporada. | Gana Qwen |
| Comprensión de video | ✅ Maneja videos de horas con contexto de 256K–1M tokens; análisis temporal detallado. | ⚠️ Soporta segmentación de eventos pero probablemente limitado por ventana de 66K tokens. | Gana Qwen |
| Alcance del reconocimiento visual | ✅ Entrenado para “reconocerlo todo”: celebridades, anime, especies raras, monumentos, señales, texto antiguo. | ⚠️ Fuerte análisis de escenas, pero sin afirmación de reconocimiento de entidades raras/especializadas. | Gana Qwen |
| OCR/Extracción de texto | ✅ 32 idiomas, robusto ante desenfoque/inclinación, soporta caracteres raros y antiguos, diseños estructurados. | ⚠️ Extrae documentos largos bien pero carece de amplitud de idiomas y texto raro. | Gana Qwen |
| Comprensión de texto | ✅ Comparable a LLMs puros; fusión fluida visión-texto sin pérdida de comprensión. | ✅ Generador fuerte con modo de razonamiento conmutable; alta calidad lingüística. | Empate |
| Facilidad de acceso | Disponible mediante API o demo. | Disponible mediante API o demo y un Asistente de Escritorio compatible con imágenes, PDFs, videos, etc. | Gana GLM |
¿En qué se diferencian Qwen3-VL-235B-A22B y GLM 4.5V en arquitectura?
Qwen3-VL destaca como la opción “pesada”, priorizando escala y capacidad de información: sus 235B parámetros totales, ventana de contexto de 256K (ampliable a 1M) tokens y variantes especializadas de razonamiento lo hacen ideal para tareas a gran escala.
GLM 4.5V, por el contrario, enfatiza flexibilidad y eficiencia sin sacrificar rendimiento. Su diseño más compacto de 106B parámetros, ventana de contexto de 128K tokens y modelo unificado con un “Modo de Pensamiento” conmutable logran un equilibrio entre velocidad y profundidad.
| Dimensión de comparación | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|
| Tamaño del modelo y arquitectura MoE | Parámetros totales: 235B Parámetros activos por entrada: 22B |
Parámetros totales: 106B Parámetros activos por entrada: 12B |
| Capacidad de ventana de contexto | Nativa: 256K tokens Ampliable a: 1M tokens |
Nativa: 128K tokens |
| Modos de razonamiento e instrucción | Un interruptor de Modo Pensante, que permite a los usuarios equilibrar entre respuestas rápidas y razonamiento profundo. | Un interruptor de Modo Pensante, que permite a los usuarios equilibrar entre respuestas rápidas y razonamiento profundo. |
| Procesamiento visual | Codificador basado en ViT + decodificador de texto Mejoras: Interleaved-MRoPE (razonamiento de video), características visuales fusionadas |
Codificador basado en ViT + decodificador de texto Mejora: Adaptador limpio para fusión visión-lenguaje |
| Velocidad | Latencia de 1.8-2s | Latencia de 0.3-1.5s |
| Requisitos de hardware | 8 GPUs NVIDIA H200. | Una sola GPU de 80GB (como una NVIDIA A100/H100 80GB) en precisión de 16 bits |
Entonces, ¿qué modelo rinde mejor: Qwen3-VL-235B-A22B o GLM 4.5V?
Qwen3-VL-235B-A22B generalmente lidera en razonamiento central, procesamiento de documentos y generación de código. GLM 4.5V se desempeña de cerca en varias tareas pero no supera a Qwen en ningún benchmark mostrado.
| Categoría | Benchmark | Qwen3-VL-235B-A22B | GLM 4.5V |
|---|---|---|---|
| 1. VQA general | MMbench v1.1 | 89.9 | 88.2 |
| MMStar | 78.4 | 75.3 | |
| MUIRBENCH | 72.8 | 75.3 | |
| HallusionBench | 63.2 | 65.4 | |
| 2. STEM y rompecabezas | MMMU (val) | 78.7 | 75.4 |
| MMMU Pro | 68.1 | 65.2 | |
| MathVista | 84.9 | 84.6 | |
| MathVision | 66.5 | 65.6 | |
| MathVerse | 72.5 | 72.1 | |
| AI2D | 89.7 | 88.1 | |
| 3. Documentos largos y OCR/gráficos | MMLongBench-Doc | 57.0 | 44.7 |
| OCRBench | 920.0* | 86.5 | |
| 4. Programación | Design2Code | 92.0 | 82.2 |
| 5. Comprensión de video | VideoMME (sin subs) | 79.2 | 74.6 |
¡También puedes usar una clave API de Novita AI para acceder al Asistente de Escritorio de GLM de forma gratuita—sin necesidad de pago, a diferencia del sitio oficial!
El Escritorio está diseñado para los modelos multimodales de la serie GLM (GLM-4.5V, compatible con GLM-4.1V), permitiendo conversaciones interactivas con texto, imágenes, videos, PDFs, PPTs y más. Se conecta a la API multimodal de GLM para habilitar servicios inteligentes en varios escenarios.
La configuración:
Nombre del modelo: zai-org/glm-4.5v
URL de la API: https://api.novita.ai/openai
Endpoint: /v1/chat/completions
Clave API: de Novita AI
¡Obtén tu clave API y prueba gratis el Asistente de Escritorio de GLM ahora!
¿Cómo acceder a Qwen3-VL-235B-A22B y GLM 4.5V de forma económica y rápida?
*Novita AI ofrece APIs de Qwen3-VL con una ventana de contexto de 131K a $0.98 por entrada y $3.95 por salida. También proporciona APIs de GLM-4.6V con una ventana de contexto de 208K a $0.60 por entrada y $2.20 por salida, soportando salidas estructuradas y llamadas a funciones. *
1. Interfaz web (la más fácil para principiantes)
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2. Acceso por API (para desarrolladores)
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
Navega entre 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. Ingresa a la página “Settings” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el administrador de paquetes específico para tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias a tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para empezar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de cómo usar la API de chat completions para usuarios de Python.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_UxQ9B4FllYcK6ZwMw6OFh5Q15fFCM4gMHoTbNh4vB3ZF_Dc5yN4RzVXxOHjarOF-AhMO61lRJN8plthUCfFvZA==",
)
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
stream = True # or False
max_tokens = 16384
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:
- Qwen3-VL-235B-A22B: 8 GPUs NVIDIA H200.
- GLM 4.5V: una sola GPU de 80GB (como una NVIDIA A100/H100 80GB) en precisión de 16 bits
Pasos de instalación:
- Descarga los pesos del modelo desde HuggingFace o ModelScope
- Elige el framework de inferencia: compatible con vLLM o SGLang
- 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 programación 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 programar.
Para comandos detallados de configuración 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 60 segundos!)
Flujos de trabajo multi-agente con OpenAI Agents SDK
Construye sistemas multi-agente avanzados integrando Novita AI con el SDK de OpenAI Agents:
- Plug-and-play: Usa los LLMs de Novita AI en cualquier flujo de trabajo de OpenAI Agents.
- Soporta handoffs, routing y uso de herramientas: Diseña agentes que puedan delegar, triage o ejecutar funciones, todo potenciado por los modelos de Novita AI.
- Integración en Python: Simplemente configura el endpoint del SDK en
https://api.novita.ai/v3/openaiy 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 biblioteca Transformers a través de 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.
Qwen3-VL-235B-A22B demuestra claras fortalezas en razonamiento avanzado, codificación visual, OCR multilingüe y procesamiento de contextos largos, convirtiéndolo en una excelente opción para flujos de trabajo exigentes y tareas multimodales.
GLM 4.5V, aunque ligeramente detrás en rendimiento bruto, es más ligero y ofrece un asistente de escritorio, velocidad de inferencia más rápida y una usabilidad plug-and-play más amplia, especialmente para desarrolladores y startups. Para la mayoría de los casos de uso, Qwen3-VL-235B-A22B es ideal para profundidad y complejidad, mientras que GLM 4.5V destaca en facilidad de uso y flexibilidad.
Preguntas frecuentes
¿Se puede usar GLM 4.5V sin conexión o fuera del navegador?
Sí, GLM 4.5V admite un asistente de escritorio gratuito (a través de Novita AI) que permite a los usuarios interactuar con texto, imágenes, videos y PDFs localmente—algo que Qwen3-VL-235B-A22B no ofrece de forma nativa.
¿Cuál es la forma más económica y rápida de probar Qwen3-VL-235B-A22B y GLM 4.5V?
[API de Qwen3-VL:] (https://novita.ai/models/llm/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking) 131K de contexto, $0.98/entrada, $3.95/salida
[API de GLM-4.6V:] (https://novita.ai/models/llm/zai-org-glm-4.6) 208K de contexto, $0.60/entrada, $2.20/salida, con salida estructurada y llamada a funciones
¿Qué modelo rinde mejor en evaluaciones de benchmark—Qwen3-VL-235B-A22B o GLM 4.5V?
Qwen3-VL-235B-A22B obtiene puntuaciones consistentemente más altas que GLM 4.5V en categorías como razonamiento STEM (ej. MMMU), análisis de documentos largos (MMLongBench-Doc), OCR (OCRBench) y programación (Design2Code). GLM 4.5V se desempeña bien pero no supera a Qwen en ningún benchmark listado.
Novita AI es una plataforma cloud de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de desplegar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona una nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
