En resumen
GLM-5.1 (744B MoE, 40-44B parámetros activos, licencia MIT) alcanza el 77.8% en SWE-bench frente al 80.8% de Claude Opus 4.6. Cuesta $1.00/$3.20 por millón de tokens frente a Claude Opus 4.6 a $15.00/$75.00. Es el modelo de pesos abiertos más capaz en 2026, entrenado enteramente en hardware de Huawei sin GPUs Nvidia. Para equipos conscientes de los costos que necesitan un rendimiento de codificación cercano a la vanguardia, GLM-5.1 es la opción abierta más sólida.
Introducción
GLM-5.1 de Zhipu AI (lanzado el 27 de marzo de 2026) es significativo por dos razones más allá del rendimiento bruto en las comparativas: es de pesos abiertos bajo una licencia MIT, y fue entrenado en 100,000 chips Huawei Ascend 910B — sin hardware de Nvidia.
Para las organizaciones preocupadas por las dependencias de la cadena de suministro o que requieren personalización del modelo, estos factores son tan importantes como las puntuaciones de las comparativas.
Especificaciones
| Especificación | GLM-5.1 |
|---|---|
| Parámetros | 744B total (MoE) |
| Activos por token | 40-44B |
| Arquitectura de expertos | 256 expertos, 8 activos por token |
| Ventana de contexto | 200K tokens |
| Salida máxima | 131,072 tokens |
| Datos de entrenamiento | 28.5 billones de tokens |
| Hardware de entrenamiento | 100,000 Huawei Ascend 910B |
| Licencia | MIT (pesos abiertos) |
La estructura de 744B totales frente a 40-44B parámetros activos es característica de la arquitectura MoE: el modelo tiene una gran capacidad total pero es eficiente por inferencia porque solo una fracción de los parámetros se activa para cada token.
Comparativa de rendimiento
Razonamiento y conocimiento
| Comparativa | GLM-5 (base 5.1) | Claude Opus 4.6 | Notas |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 92.7% | ~88% | GLM-5 supera |
| GPQA Diamond | 86.0% | 91.3% | Claude lidera |
| MMLU | 88-92% | ~90%+ | Comparable |
Codificación
| Comparativa | GLM-5.1 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
| SWE-bench | 77.8% | 80.8% |
| LiveCodeBench | 52.0% | Más alto |
GLM-5.1 alcanza el 77.8% en SWE-bench — 3 puntos por debajo de Claude Opus 4.6 pero significativamente por delante de GPT-5, Gemini y DeepSeek en esta comparativa específica. La mejora del 28% en codificación de GLM-5 a 5.1 se logró mediante el perfeccionamiento post-entrenamiento en lugar de cambios arquitectónicos.
Preferencia humana (LMArena)
GLM-5 ocupa el puesto número 1 entre los modelos de pesos abiertos en LMArena tanto para las categorías de Texto como de Código. Entre todos los modelos, es competitivo con los principales modelos cerrados.
Comparación de precios
| Modelo | Entrada (por 1M de tokens) | Salida (por 1M de tokens) |
|---|---|---|
| GLM-5.1 | $1.00 | $3.20 |
| DeepSeek V3.2 | $0.27 | $1.10 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 |
| GPT-5.2 | $3.00 | $12.00 |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 |
GLM-5.1 ofrece aproximadamente el 94.6% del rendimiento de codificación de Claude Opus 4.6 a 1/15 del costo (según afirmaciones internas de Zhipu AI; verificación independiente pendiente para la cifra específica del 94.6%).
Para los equipos que ejecutan agentes de codificación en producción a escala, esta diferencia de costos cambia significativamente la economía.
La ventaja de los pesos abiertos
GLM-5.1 está disponible en Hugging Face bajo la licencia MIT. Los equipos pueden:
- Descargar y autoalojar (requiere ~1.49TB para BF16 completo)
- Ajustar con datos específicos del dominio
- Desplegar con control total sobre el manejo de datos y la infraestructura
- Modificar la arquitectura del modelo o el post-entrenamiento para tareas específicas
El requisito de almacenamiento de 1.49TB y la infraestructura de GPU para 744B parámetros hacen que el autoalojamiento completo sea costoso. Para la mayoría de los equipos, el acceso a la API es más práctico.
Limitaciones
Solo texto: GLM-5.1 procesa solo entradas de texto. No hay comprensión de imágenes, audio o video. Esto limita los casos de uso en comparación con modelos multimodales como GPT-5.2 y Gemini 2.5 Pro.
Independencia de la comparativa: Las comparativas de codificación de GLM-5.1 utilizan Claude Code como marco de evaluación. La verificación independiente de las puntuaciones exactas en infraestructuras de evaluación no-Claude está pendiente.
Pesos de GLM-5.1 pendientes: Actualmente solo los pesos de GLM-5 son públicos. GLM-5.1 está disponible a través de una API; los pesos de la versión 5.1 no han sido liberados a la fecha de publicación.
Requisitos de almacenamiento: 1.49TB para autoalojamiento. El auto-despliegue práctico requiere una inversión sustancial en infraestructura.
Probando GLM-5.1 con Apidog
Vía WaveSpeedAI (recomendado para acceso API):
POST https://api.wavespeed.ai/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json
{
"model": "glm-5",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "{{coding_task}}"
}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 4096
}
Comparar con Claude Opus 4.6:
POST https://api.anthropic.com/v1/messages
x-api-key: {{ANTHROPIC_API_KEY}}
anthropic-version: 2023-06-01
Content-Type: application/json
{
"model": "claude-opus-4-6",
"max_tokens": 4096,
"messages": [{"role": "user", "content": "{{coding_task}}"}]
}
Utiliza la misma variable {{coding_task}} para ambos. Compara:
- Corrección del código (¿funciona?)
- Calidad del código (¿es legible y está bien estructurado?)
- Longitud de la respuesta (más corto = más enfocado)
- Uso de tokens (verifica los metadatos de la respuesta)
A $1.00/$3.20 frente a $15.00/$75.00, la misma tarea de codificación cuesta aproximadamente 20-25 veces más en Claude Opus 4.6.
¿Quién debería usar GLM-5.1?
Ideal para:
- Equipos que necesitan rendimiento de codificación de vanguardia a costo reducido
- Organizaciones que requieren modelos de pesos abiertos para cumplimiento o personalización
- Desarrolladores que construyen para el mercado chino o casos de uso multilingües
- Equipos de investigación que estudian modelos abiertos cercanos a la vanguardia
Existen alternativas mejores para:
- Casos de uso multimodales: GPT-5.2 o Gemini 2.5 Pro
- Máxima capacidad de razonamiento sin importar el costo: Claude Opus 4.6
- Opción más económica posible: DeepSeek V3.2 a $0.27/$1.10
Preguntas frecuentes
¿Está GLM-5.1 disponible a través de una API compatible con OpenAI?
Los modelos GLM utilizan un formato de API compatible con SDKs comunes. Consulta la documentación actual de Zhipu AI para el formato exacto del endpoint.
¿Qué hace significativo el entrenamiento en hardware de Huawei?
La mayoría de los modelos de vanguardia se entrenan en clusters de Nvidia A100/H100. Que GLM-5.1 demuestre un rendimiento cercano a la vanguardia en hardware Huawei Ascend prueba que las alternativas a la infraestructura de Nvidia son viables.
¿Permite la licencia MIT el uso comercial?
Sí. La licencia MIT permite el uso, modificación y distribución comercial. Esto es más permisivo que las licencias de la mayoría de otros modelos de vanguardia.
¿Cómo se compara GLM-5.1 con los mejores modelos de código abierto?
GLM-5 ocupa el puesto número 1 en LMArena entre los modelos de pesos abiertos, por delante de Llama, Qwen y otras alternativas abiertas.
¿Para qué sirve la ventana de contexto de 200K?
200K tokens pueden contener aproximadamente 150,000 palabras — un libro completo, una gran base de código o muchos documentos simultáneamente. Para aplicaciones de contexto largo como análisis de documentos o revisión de grandes bases de código, esto es suficiente para la mayoría de los casos de uso prácticos.