GLM‑4.5Modelo de base híbrido de razonamiento MoE de código abierto creado para tareas de agentes, codificación y uso de herramientas

GLM-4.5 es un modelo de lenguaje grande de código abierto desarrollado por Zhipu AI (Z.ai) como parte de la familia de modelos GLM. Utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) y un diseño de razonamiento híbrido que permite al modelo "pensar" antes de responder o contestar directamente, orientado a flujos de trabajo con agentes, codificación y uso de herramientas. El modelo admite una ventana de contexto de 128K tokens y llamadas nativas a herramientas. El modelo está dirigido a desarrolladores que construyen agentes de IA y asistentes de codificación. Introdujo "Pensamiento Intercalado", donde el modelo razona antes de cada respuesta y llamada a herramienta, que las versiones posteriores de GLM (GLM-4.6 y GLM-4.7) ampliaron con características como Pensamiento Preservado y Pensamiento a nivel de turno. GLM-4.5 enfatiza la codificación orientada a agentes, integrándose con marcos de agentes y herramientas de codificación de uso general como Claude Code, Cline, Roo Code y Kilo Code. El repositorio de GitHub aloja recursos del modelo, código de inferencia y ejemplos, mientras que los pesos se publican de forma abierta para auto-implementación y la API se ofrece a través de la Plataforma API de Z.ai. El repositorio también documenta los modelos sucesores GLM-4.6 (ampliando el contexto a 200K tokens) y GLM-4.7, junto con una variante ligera 30B-A3B (GLM-4.7-Flash) para despliegues más eficientes. Como una publicación de pesos abiertos, GLM-4.5 compite con otros modelos abiertos orientados a casos de uso de agentes y codificación. Sus fortalezas radican en el uso de herramientas, control del razonamiento y apertura, aunque ejecutar un gran modelo MoE localmente requiere hardware sustancial, y versiones más recientes de GLM lo han superado en métricas.