Domina las llamadas a la API de GLM-5: Guía de inicio de 5 minutos para el modelo insignia de código abierto 744B MoE

智谱AI在 2026 年 2 月 11 日正式发布了 GLM-5,这是目前参数规模最大的开源大语言模型之一。GLM-5 采用 744B MoE 混合专家架构,每次推理激活 40B 参数,在推理、编码和 Agent 任务上达到了开源模型的最佳水平。

核心价值: 读完本文,你将掌握 GLM-5 的技术架构原理、API 调用方法、Thinking 推理模式配置,以及如何在实际项目中发挥这个 744B 开源旗舰模型的最大价值。

GLM-5 核心参数一览

在深入技术细节之前,先看一下 GLM-5 的关键参数:

GLM-5 的一个显著特点是它完全基于华为昇腾芯片和 MindSpore 框架训练,实现了对国产算力栈的完整验证。这对于国内开发者来说,意味着技术栈的自主可控又多了一个强有力的选择。

GLM 系列版本演进

GLM-5 是智谱AI GLM 系列的第五代产品,每一代都有显著的能力跃升:

从 GLM-4.5 的 355B 到 GLM-5 的 744B,总参数量翻了一倍多;活跃参数从 32B 提升到 40B,增幅 25%;预训练数据从 23T 增加到 28.5T tokens。这些数字背后是智谱AI在算力、数据和算法三个维度上的全面投入。

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Análisis técnico de la arquitectura MoE de GLM-5

Por qué GLM-5 elige la arquitectura MoE

MoE (Mixture of Experts o Mezcla de Expertos) es actualmente la ruta tecnológica predominante para escalar los Modelos de Lenguaje Grande. A diferencia de la arquitectura Dense (donde todos los parámetros participan en cada inferencia), la arquitectura MoE solo activa una pequeña fracción de las redes de expertos para procesar cada token. Esto permite mantener la enorme capacidad de conocimiento del modelo mientras se reducen drásticamente los costes de inferencia.

El diseño de la arquitectura MoE de GLM-5 cuenta con las siguientes características clave:

En pocas palabras, aunque GLM-5 tiene 744B de parámetros, solo activa 40B (aprox. 5,9%) en cada inferencia. Esto significa que su coste de inferencia es mucho menor que el de un modelo Dense de tamaño equivalente, permitiéndole al mismo tiempo aprovechar el vasto conocimiento contenido en sus 744B de parámetros.

DeepSeek Sparse Attention (DSA) en GLM-5

GLM-5 integra el mecanismo DeepSeek Sparse Attention, una tecnología que mantiene la capacidad de manejar contextos largos mientras reduce significativamente los costes de despliegue. Junto con Multi-head Latent Attention (MLA), GLM-5 puede funcionar de manera eficiente incluso con una ventana de contexto ultra larga de 200K tokens.

Específicamente:

• DSA (DeepSeek Sparse Attention): Reduce la complejidad de los cálculos de atención mediante patrones de atención dispersos. Mientras que el mecanismo de atención total tradicional requiere una computación inmensa para procesar 200K tokens, el DSA reduce el gasto computacional centrándose selectivamente en posiciones clave de los tokens, manteniendo la integridad de la información.
• MLA (Multi-head Latent Attention): Comprime la caché KV de los cabezales de atención en un espacio latente, reduciendo la ocupación de memoria en aproximadamente un 33%. En escenarios de contexto largo, la caché KV suele ser el principal consumidor de VRAM; el MLA alivia eficazmente este cuello de botella.

La combinación de estas dos tecnologías significa que: incluso un modelo de escala 744B, tras una cuantización FP8, puede ejecutarse en 8 GPUs, reduciendo drásticamente la barrera de entrada para su despliegue.

Post-entrenamiento de GLM-5: Sistema RL asíncrono Slime

GLM-5 utiliza una nueva infraestructura de aprendizaje por refuerzo (RL) asíncrono llamada "slime" para su post-entrenamiento. El entrenamiento RL tradicional presenta cuellos de botella en la eficiencia: existen largos tiempos de espera entre los pasos de generación, evaluación y actualización. Slime asincroniza estos pasos, permitiendo iteraciones de post-entrenamiento más granulares y aumentando considerablemente el rendimiento del entrenamiento.

En el flujo de entrenamiento RL convencional, el modelo debe completar un lote de inferencias, esperar los resultados de la evaluación y luego actualizar los parámetros; los tres pasos se ejecutan en serie. Slime desacopla estos tres pasos en tuberías (pipelines) asíncronas independientes, permitiendo que la inferencia, la evaluación y la actualización se realicen en paralelo, mejorando así significativamente la eficiencia del entrenamiento.

Esta mejora tecnológica se refleja directamente en la tasa de alucinaciones de GLM-5, que se ha reducido en un 56% en comparación con la generación anterior. Unas iteraciones de post-entrenamiento más completas permiten que el modelo mejore notablemente su precisión fáctica.

Comparativa entre GLM-5 y la arquitectura Dense

Para entender mejor las ventajas de la arquitectura MoE, podemos comparar GLM-5 con un hipotético modelo Dense de la misma escala:

La ventaja principal de la arquitectura MoE es que ofrece la capacidad de conocimiento de 744B parámetros con la alta eficiencia de un coste de inferencia de solo 40B parámetros. Por esta razón, GLM-5 puede ofrecer un rendimiento de vanguardia a un precio muy inferior al de los modelos de código cerrado de nivel similar.

Guía rápida de la API de GLM-5

Detalles de los parámetros de solicitud de la API de GLM-5

Antes de escribir código, echemos un vistazo a la configuración de los parámetros de la API de GLM-5:

Ejemplo de llamada minimalista a GLM-5

GLM-5 es compatible con el formato de la interfaz del SDK de OpenAI, por lo que solo necesitas cambiar los parámetros base_url y model para conectarte rápidamente:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interfaz unificada de APIYI
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un experto sénior en tecnología de IA"},
        {"role": "user", "content": "Explica el funcionamiento y las ventajas de la arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE)"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

Este código es la forma más básica de llamar a GLM-5. El ID del modelo es glm-5, y la interfaz es totalmente compatible con el formato chat.completions de OpenAI. Migrar proyectos existentes es tan sencillo como cambiar dos parámetros.

Modo de razonamiento (Thinking) de GLM-5

GLM-5 admite el modo de razonamiento Thinking, similar a la capacidad de pensamiento extendido de DeepSeek R1 y Claude. Al activarlo, el modelo realiza un razonamiento interno en cadena antes de responder, lo que mejora significativamente el rendimiento en problemas matemáticos, lógicos y de programación complejos:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Interfaz unificada de APIYI
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Demuestra que: para todo entero positivo n, n^3 - n es divisible por 6"}
    ],
    extra_body={
        "thinking": {"type": "enabled"}
    },
    temperature=1.0  # Se recomienda usar 1.0 para el modo Thinking
)
print(response.choices[0].message.content)

Sugerencias de uso para el modo Thinking de GLM-5:

Salida en streaming de GLM-5

Para escenarios que requieren interacción en tiempo real, GLM-5 admite la salida en streaming, permitiendo que los usuarios vean los resultados gradualmente a medida que el modelo los genera:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Implementa un cliente HTTP con caché usando Python"}
    ],
    stream=True,
    temperature=0.6
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Function Calling y construcción de Agents con GLM-5

GLM-5 ofrece soporte nativo para Function Calling, que es la capacidad central para construir sistemas de Agents. GLM-5 obtuvo una puntuación del 50.4% en HLE w/ Tools, superando a Claude Opus (43.4%), lo que demuestra su excelente desempeño en la llamada a herramientas y la orquestación de tareas:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "search_documents",
            "description": "Busca documentos relevantes en la base de conocimientos",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string", "description": "Palabras clave de búsqueda"},
                    "top_k": {"type": "integer", "description": "Cantidad de resultados devueltos", "default": 5}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "execute_code",
            "description": "Ejecuta código Python en un entorno sandbox",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {"type": "string", "description": "Código Python a ejecutar"},
                    "timeout": {"type": "integer", "description": "Tiempo de espera (segundos)", "default": 30}
                },
                "required": ["code"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente de IA capaz de buscar documentos y ejecutar código"},
        {"role": "user", "content": "Búscame los parámetros técnicos de GLM-5 y luego dibuja un gráfico comparativo de rendimiento con código"}
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# Procesar la llamada a la herramienta
message = response.choices[0].message
if message.tool_calls:
    for tool_call in message.tool_calls:
        print(f"Llamando a la herramienta: {tool_call.function.name}")
        print(f"Parámetros: {tool_call.function.arguments}")

curl https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "Eres un ingeniero de software sénior"},
        {"role": "user", "content": "Diseña la arquitectura de un sistema de programación de tareas distribuidas"}
    ],
    "max_tokens": 8192,
    "temperature": 0.7,
    "stream": true
  }'

🎯 Consejo técnico: GLM-5 es compatible con el formato del SDK de OpenAI; los proyectos existentes solo necesitan modificar los parámetros base_url y model para migrar. Al llamar a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), puedes disfrutar de una gestión de interfaz unificada y bonificaciones por recarga.

Pruebas de rendimiento Benchmark de GLM-5

Datos clave de los Benchmarks de GLM-5

GLM-5 ha demostrado el nivel más alto entre los modelos de código abierto en varios benchmarks principales:

Análisis de rendimiento de GLM-5: 4 ventajas clave

A partir de los datos de los benchmarks, podemos destacar varios puntos de interés:

1. Capacidad de Agent de GLM-5: HLE w/ Tools supera a los modelos cerrados

GLM-5 obtuvo una puntuación del 50.4% en Humanity's Last Exam (con uso de herramientas), superando el 43.4% de Claude Opus y quedando solo por detrás del 51.8% de Kimi K2.5. Esto indica que GLM-5 ya posee el nivel de los modelos de vanguardia en escenarios de Agents, donde se requiere planificación, llamada a herramientas y resolución iterativa de tareas complejas.

Este resultado es coherente con la filosofía de diseño de GLM-5: ha sido optimizado específicamente para flujos de trabajo de Agents, desde su arquitectura hasta el post-entrenamiento. Para los desarrolladores que buscan construir sistemas de AI Agents, GLM-5 ofrece una opción de código abierto con una excelente relación calidad-precio.

2. Capacidad de programación de GLM-5: Entra en el primer nivel

Con un 90% en HumanEval y un 77.8% en SWE-bench Verified, GLM-5 está muy cerca del nivel de Claude Opus (80.9%) y GPT-5 (80.0%) en generación de código y tareas de ingeniería de software reales. Para un modelo de código abierto, alcanzar un 77.8% en SWE-bench es un hito importante: significa que GLM-5 es capaz de entender issues reales de GitHub, localizar problemas en el código y enviar correcciones efectivas.

3. Razonamiento matemático de GLM-5: Cerca del límite máximo

En AIME 2026 I, GLM-5 alcanzó un 92.7%, quedando solo 0.6 puntos porcentuales por detrás de Claude Opus. El 97% en GSM8k también demuestra que GLM-5 es sumamente confiable en problemas matemáticos de dificultad media. Su puntuación del 88% en MATH también lo sitúa en el primer nivel.

4. Control de alucinaciones de GLM-5: Reducción drástica

Según datos oficiales, GLM-5 ha reducido la tasa de alucinaciones en un 56% en comparación con la generación anterior. Esto se debe a las iteraciones de post-entrenamiento más exhaustivas permitidas por el sistema RL asíncrono Slime. En escenarios que requieren alta precisión, como extracción de información, resumen de documentos y preguntas y respuestas en bases de conocimientos, una menor tasa de alucinaciones se traduce directamente en una calidad de salida más confiable.

Posicionamiento de GLM-5 frente a modelos de código abierto similares

En el panorama actual de los Modelos de Lenguaje Grande de código abierto, el posicionamiento de GLM-5 es bastante claro:

Las ventajas diferenciadoras de GLM-5 se manifiestan principalmente en tres aspectos: optimización específica para flujos de trabajo de Agents (liderazgo en HLE w/ Tools), una tasa de alucinaciones extremadamente baja (reducción del 56%) y la seguridad en la cadena de suministro que ofrece su entrenamiento con potencia de cómputo de origen nacional. Para las empresas que necesitan desplegar modelos de vanguardia de código abierto, GLM-5 es una opción que merece especial atención.

Análisis de precios y costes de GLM-5

Precios oficiales de GLM-5

Comparativa de precios: GLM-5 vs. Competencia

La estrategia de precios de GLM-5 es muy competitiva, especialmente si se compara con los modelos de vanguardia de código cerrado:

Viendo los precios, GLM-5 se posiciona entre GPT-5 y DeepSeek V3: es mucho más barato que la mayoría de los modelos punteros de código cerrado, pero ligeramente más caro que los modelos de código abierto ligeros. Teniendo en cuenta su escala de 744B de parámetros y que ofrece el mejor rendimiento en el ecosistema de código abierto, este precio es bastante razonable.

Línea completa de productos GLM y precios

Si el GLM-5 no se ajusta exactamente a lo que buscas, Zhipu ofrece una línea completa de productos para elegir:

💰 Optimización de costes: GLM-5 ya está disponible en APIYI (apiyi.com), con precios idénticos a los oficiales de Z.ai. Gracias a las promociones de recarga de la plataforma, el coste real de uso puede reducirse hasta un 20% respecto al precio oficial, lo que es ideal para equipos y desarrolladores con necesidades de llamadas constantes.

Escenarios de uso y sugerencias de selección para GLM-5

¿Para qué escenarios es adecuado GLM-5?

Basándonos en las características técnicas y el rendimiento en benchmarks de GLM-5, estas son las recomendaciones específicas:

Escenarios altamente recomendados:

• Flujos de trabajo de Agentes: GLM-5 ha sido diseñado específicamente para tareas de Agentes de ciclo largo. Con un 50.4% en HLE w/ Tools, supera a Claude Opus, siendo ideal para construir sistemas de Agentes con planificación autónoma y llamada a herramientas.
• Tareas de ingeniería de código: Con un 90% en HumanEval y 77.8% en SWE-bench, es capaz de generar código, corregir bugs, realizar revisiones de código y diseño de arquitectura.
• Razonamiento matemático y científico: Con un 92.7% en AIME y 88% en MATH, es perfecto para demostraciones matemáticas, derivación de fórmulas y cálculo científico.
• Análisis de documentos extensos: Su ventana de contexto de 200K permite procesar repositorios de código completos, manuales técnicos, contratos legales y otros textos larguísimos.
• Preguntas y respuestas con baja alucinación: La tasa de alucinación se ha reducido en un 56%, lo que lo hace apto para bases de conocimiento (RAG) y resúmenes de documentos donde se requiere alta precisión.

Escenarios donde podrías considerar otras opciones:

• Tareas multimodales: El núcleo de GLM-5 solo admite texto. Si necesitas comprensión de imágenes, elige modelos visuales como GLM-4.6V.
• Latencia extremadamente baja: La velocidad de inferencia de un modelo MoE de 744B no es tan rápida como la de los modelos pequeños. Para escenarios de alta frecuencia y baja latencia, se recomienda GLM-4.7-FlashX.
• Procesamiento por lotes de ultra bajo coste: Si vas a procesar volúmenes masivos de texto donde la calidad no es crítica, DeepSeek V3 o GLM-4.7-FlashX ofrecen costes menores.

Comparativa de selección: GLM-5 vs. GLM-4.7

💡 Consejo de elección: Si tu proyecto requiere una capacidad de razonamiento de primer nivel, flujos de trabajo de Agentes o el procesamiento de contextos larguísimos, GLM-5 es la mejor opción. Si tienes un presupuesto limitado y la complejidad de las tareas es moderada, GLM-4.7 sigue siendo una excelente solución por su relación calidad-precio. Ambos modelos se pueden invocar a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), lo que facilita cambiar de uno a otro para realizar pruebas en cualquier momento.

Preguntas frecuentes sobre la API de GLM-5

Mejores prácticas para el uso de la API de GLM-5

Al utilizar GLM-5 en la práctica, las siguientes experiencias pueden ayudarte a obtener mejores resultados:

Optimización de la indicación (System Prompt) de GLM-5

GLM-5 responde con alta calidad a las indicaciones de sistema (system prompt). Diseñar una indicación adecuada puede mejorar notablemente la calidad de la salida:

# Recomendado: Definición clara del rol + requisitos de formato de salida
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """Eres un arquitecto experto en sistemas distribuidos.
Por favor, sigue estas reglas:
1. La respuesta debe estar estructurada, utiliza formato Markdown.
2. Proporciona soluciones técnicas específicas en lugar de generalidades.
3. Si incluyes código, proporciona un ejemplo ejecutable.
4. Indica los riesgos potenciales y las precauciones en los lugares apropiados."""
    },
    {
        "role": "user",
        "content": "Diseña un sistema de cola de mensajes que soporte millones de conexiones concurrentes"
    }
]

Guía de ajuste de temperature para GLM-5

Diferentes tareas tienen distinta sensibilidad a la temperatura (temperature). Aquí tienes algunas sugerencias basadas en pruebas reales:

• temperature 0.1-0.3: Generación de código, extracción de datos, conversión de formatos y otras tareas que requieren una salida precisa.
• temperature 0.5-0.7: Documentación técnica, preguntas y respuestas, resúmenes y otras tareas que requieren estabilidad pero con cierta flexibilidad expresiva.
• temperature 0.8-1.0: Escritura creativa, lluvia de ideas y otras tareas que requieren diversidad.
• temperature 1.0 (Modo Thinking): Razonamiento matemático, programación compleja y otras tareas de razonamiento profundo.

Consejos para el manejo de contextos largos en GLM-5

GLM-5 admite una ventana de contexto de 200K tokens, pero en la práctica debes considerar lo siguiente:

1. Priorizar información importante: Coloca el contexto más crítico al principio de la indicación (prompt), no al final.
2. Procesamiento por fragmentos: Para documentos que superen los 100K tokens, se recomienda procesarlos por partes y luego combinarlos para obtener una salida más estable.
3. Aprovechar la caché: En conversaciones de varias rondas, el contenido del prefijo idéntico se almacenará automáticamente en caché, con un precio de entrada de solo $0.20/M.
4. Controlar la longitud de salida: Al ingresar contextos largos, configura adecuadamente max_tokens para evitar salidas excesivamente extensas que aumenten costos innecesarios.

Referencia de despliegue local de GLM-5

Si necesitas desplegar GLM-5 en tu propia infraestructura, estos son los principales métodos de despliegue:

GLM-5 ofrece formatos de peso en precisión completa BF16 y cuantización FP8, que pueden descargarse desde HuggingFace (huggingface.co/zai-org/GLM-5) o ModelScope. La versión cuantizada en FP8 reduce significativamente los requisitos de VRAM manteniendo la mayor parte del rendimiento.

Configuraciones clave necesarias para desplegar GLM-5:

• Paralelismo de tensores: 8 vías (tensor-parallel-size 8)
• Utilización de VRAM: Se recomienda establecerlo en 0.85
• Parser de llamada a herramientas: glm47
• Parser de inferencia: glm45
• Decodificación especulativa: Soporta los métodos MTP y EAGLE

Para la mayoría de los desarrolladores, realizar llamadas vía API es la forma más eficiente, ya que ahorra costes de despliegue y mantenimiento, permitiendo centrarse únicamente en el desarrollo de la aplicación. Para escenarios que requieran un despliegue privado, se puede consultar la documentación oficial: github.com/zai-org/GLM-5

Resumen de llamadas a la API de GLM-5

Consulta rápida de capacidades principales de GLM-5

Valor del ecosistema de código abierto de GLM-5

GLM-5 utiliza la licencia Apache-2.0, lo que significa:

• Libertad comercial: Las empresas pueden usarlo, modificarlo y distribuirlo gratuitamente sin pagar cuotas de licencia.
• Ajuste fino (Fine-tuning) personalizado: Es posible realizar un ajuste fino de dominio basado en GLM-5 para construir modelos específicos para una industria.
• Despliegue privado: Los datos sensibles no salen de la red interna, cumpliendo con requisitos de cumplimiento en sectores como finanzas, salud o gobierno.
• Ecosistema de la comunidad: Ya existen más de 11 variantes cuantizadas y más de 7 versiones ajustadas en HuggingFace, y el ecosistema sigue expandiéndose.

Como el último modelo insignia de Zhipu AI, GLM-5 ha establecido un nuevo estándar en el campo de los Modelos de Lenguaje Grande de código abierto:

• Arquitectura MoE de 744B: Sistema de 256 expertos, activa 40B de parámetros en cada inferencia, logrando un equilibrio excelente entre capacidad del modelo y eficiencia de inferencia.
• El Agent de código abierto más potente: Con un 50.4% en HLE w/ Tools, supera a Claude Opus, diseñado específicamente para flujos de trabajo de Agent de ciclo largo.
• Entrenado con potencia de cómputo nacional: Entrenado sobre 100,000 chips Huawei Ascend, validando la capacidad de las pilas de cómputo nacionales para el entrenamiento de modelos de vanguardia.
• Alta relación costo-rendimiento: Entrada a $1/M y salida a $3.2/M, muy por debajo de los modelos cerrados de nivel similar; la comunidad de código abierto puede desplegarlo y ajustarlo libremente.
• Contexto ultra largo de 200K: Soporta el procesamiento de bases de código completas y documentos técnicos extensos de una sola vez, con una salida máxima de 128K tokens.
• 56% menos alucinaciones: El post-entrenamiento con RL asíncrono Slime ha mejorado drásticamente la precisión de los hechos.

Se recomienda experimentar rápidamente todas las capacidades de GLM-5 a través de APIYI (apiyi.com). Los precios de la plataforma son idénticos a los oficiales, y las promociones de recarga permiten disfrutar de un descuento aproximado del 20%.

Este artículo fue escrito por el equipo técnico de APIYI Team. Para más tutoriales sobre el uso de modelos de IA, por favor sigue el centro de ayuda de APIYI en apiyi.com.