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GLM-5: from Vibe Coding to Agentic Engineering

El documento presenta GLM-5, un modelo fundacional de próxima generación que utiliza una infraestructura de aprendizaje por refuerzo asíncrona y algoritmos de agentes avanzados para transicionar de la codificación intuitiva a la ingeniería autónoma, logrando un rendimiento superior en tareas de ingeniería de software de extremo a extremo mientras reduce significativamente los costos de entrenamiento e inferencia.

Autores originales: GLM-5-Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chengxing Xie, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao ZeGLM-5-Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chengxing Xie, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao Zeng, Haoke Zhang, Haoran Wang, Huilong Chen, Jiajie Zhang, Jian Jiao, Jiaqi Guo, Jingsen Wang, Jingzhao Du, Jinzhu Wu, Kedong Wang, Lei Li, Lin Fan, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Mingming Zhao, Pengfan Du, Qian Dong, Rui Lu, Shuang-Li, Shulin Cao, Song Liu, Ting Jiang, Xiaodong Chen, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Xuezhen Dong, Yabo Xu, Yao Wei, Yifan An, Yilin Niu, Yitong Zhu, Yuanhao Wen, Yukuo Cen, Yushi Bai, Zhongpei Qiao, Zihan Wang, Zikang Wang, Zilin Zhu, Ziqiang Liu, Zixuan Li, Bojie Wang, Bosi Wen, Can Huang, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chengwei Hu, Chenhui Zhang, Dan Zhang, Daoyan Lin, Dayong Yang, Di Wang, Ding Ai, Erle Zhu, Fangzhou Yi, Feiyu Chen, Guohong Wen, Hailong Sun, Haisha Zhao, Haiyi Hu, Hanchen Zhang, Hanrui Liu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haobo Zhang, He Liu, Hongwei Wang, Hongxi Yan, Hongyu Ge, Huan Liu, Huanpeng Chu, Jia'ni Zhao, Jiachen Wang, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jiapeng Wang, Jiaxin Zhang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jijie Li, Jing An, Jing Li, Jingwei Yuan, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junwen Duan, Kaiyue Zhou, Kangjian Wei, Ke Wang, Keyun Luo, Laiqiang Zhang, Leigang Sha, Liang Xu, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Chen, Minghao Li, Nianyi Lin, Pan Ta, Qiang Zou, Rongjun Song, Ruiqi Yang, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoxiang Wu, Shengyan Zhang, Shijie Li, Shuang Li, Shuyi Fan, Wei Qin, Wei Tian, Weining Zhang, Wenbo Yu, Wenjie Liang, Xiang Kuang, Xiangmeng Cheng, Xiangyang Li, Xiaoquan Yan, Xiaowei Hu, Xiaoying Ling, Xing Fan, Xingye Xia, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xirui Pan, Xu Zou, Xunkai Zhang, Yadi Liu, Yandong Wu, Yanfu Li, Yidong Wang, Yifan Zhu, Yijun Tan, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yong Yan, Yonglin Tan, Yuean Bi, Yuhan Shen, Yuhao Yang, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yurong Wu, Yutao Zhang, Yuxi Duan, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhengtao Jiang, Zhenhe Yan, Zheyu Zhang, Zhixiang Wei, Zhuo Chen, Zhuoer Feng, Zijun Yao, Ziwei Chai, Ziyuan Wang, Zuzhou Zhang, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang

Publicado 2026-02-25

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CC BY 4.0

Autores originales: GLM-5-Team, :, Aohan Zeng, Xin Lv, Zhenyu Hou, Zhengxiao Du, Qinkai Zheng, Bin Chen, Da Yin, Chendi Ge, Chenghua Huang, Chengxing Xie, Chenzheng Zhu, Congfeng Yin, Cunxiang Wang, Gengzheng Pan, Hao Zeng, Haoke Zhang, Haoran Wang, Huilong Chen, Jiajie Zhang, Jian Jiao, Jiaqi Guo, Jingsen Wang, Jingzhao Du, Jinzhu Wu, Kedong Wang, Lei Li, Lin Fan, Lucen Zhong, Mingdao Liu, Mingming Zhao, Pengfan Du, Qian Dong, Rui Lu, Shuang-Li, Shulin Cao, Song Liu, Ting Jiang, Xiaodong Chen, Xiaohan Zhang, Xuancheng Huang, Xuezhen Dong, Yabo Xu, Yao Wei, Yifan An, Yilin Niu, Yitong Zhu, Yuanhao Wen, Yukuo Cen, Yushi Bai, Zhongpei Qiao, Zihan Wang, Zikang Wang, Zilin Zhu, Ziqiang Liu, Zixuan Li, Bojie Wang, Bosi Wen, Can Huang, Changpeng Cai, Chao Yu, Chen Li, Chengwei Hu, Chenhui Zhang, Dan Zhang, Daoyan Lin, Dayong Yang, Di Wang, Ding Ai, Erle Zhu, Fangzhou Yi, Feiyu Chen, Guohong Wen, Hailong Sun, Haisha Zhao, Haiyi Hu, Hanchen Zhang, Hanrui Liu, Hanyu Zhang, Hao Peng, Hao Tai, Haobo Zhang, He Liu, Hongwei Wang, Hongxi Yan, Hongyu Ge, Huan Liu, Huanpeng Chu, Jia'ni Zhao, Jiachen Wang, Jiajing Zhao, Jiamin Ren, Jiapeng Wang, Jiaxin Zhang, Jiayi Gui, Jiayue Zhao, Jijie Li, Jing An, Jing Li, Jingwei Yuan, Jinhua Du, Jinxin Liu, Junkai Zhi, Junwen Duan, Kaiyue Zhou, Kangjian Wei, Ke Wang, Keyun Luo, Laiqiang Zhang, Leigang Sha, Liang Xu, Lindong Wu, Lintao Ding, Lu Chen, Minghao Li, Nianyi Lin, Pan Ta, Qiang Zou, Rongjun Song, Ruiqi Yang, Shangqing Tu, Shangtong Yang, Shaoxiang Wu, Shengyan Zhang, Shijie Li, Shuang Li, Shuyi Fan, Wei Qin, Wei Tian, Weining Zhang, Wenbo Yu, Wenjie Liang, Xiang Kuang, Xiangmeng Cheng, Xiangyang Li, Xiaoquan Yan, Xiaowei Hu, Xiaoying Ling, Xing Fan, Xingye Xia, Xinyuan Zhang, Xinze Zhang, Xirui Pan, Xu Zou, Xunkai Zhang, Yadi Liu, Yandong Wu, Yanfu Li, Yidong Wang, Yifan Zhu, Yijun Tan, Yilin Zhou, Yiming Pan, Ying Zhang, Yinpei Su, Yipeng Geng, Yong Yan, Yonglin Tan, Yuean Bi, Yuhan Shen, Yuhao Yang, Yujiang Li, Yunan Liu, Yunqing Wang, Yuntao Li, Yurong Wu, Yutao Zhang, Yuxi Duan, Yuxuan Zhang, Zezhen Liu, Zhengtao Jiang, Zhenhe Yan, Zheyu Zhang, Zhixiang Wei, Zhuo Chen, Zhuoer Feng, Zijun Yao, Ziwei Chai, Ziyuan Wang, Zuzhou Zhang, Bin Xu, Minlie Huang, Hongning Wang, Juanzi Li, Yuxiao Dong, Jie Tang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

¡Hola! Imagina que acabamos de presentar GLM-5, un nuevo modelo de inteligencia artificial que no es solo "más inteligente", sino que ha cambiado radicalmente la forma en que trabajamos con las computadoras.

Para explicártelo de forma sencilla, vamos a usar una analogía: la diferencia entre ser un "turista" y ser un "arquitecto".

1. El Cambio de Paradigma: De "Vibe Coding" a "Ingeniería de Agentes"

Antes, cuando usábamos IAs para programar (lo que llamaban vibe coding o "programación por vibes"), era como si fueras un turista en una ciudad desconocida. Le decías a tu guía (la IA): "Oye, quiero un edificio con ventanas azules". El guía construía un poco, te mostraba el resultado, y si algo estaba mal, tú tenías que volver a darle instrucciones. Era un baile de ida y vuelta, lento y dependiente de ti.

GLM-5 cambia esto a Ingeniería de Agentes. Ahora, la IA no es solo un guía, es un arquitecto jefe autónomo.

Tú le das el plano general: "Construye un sistema de comercio electrónico completo".
La IA planifica, dibuja los planos, contrata a los albañiles (escribiendo código), inspecciona la obra, repara los errores y termina el edificio sola.
No necesita que le digas qué hacer en cada paso. Puede trabajar durante horas, tomando decisiones complejas por sí misma, como un equipo de ingenieros experimentados trabajando en un proyecto de años.

2. ¿Cómo lo hace? (Los Trucos de Magia)

Para lograr esto sin gastar una fortuna en electricidad y tiempo, han usado tres trucos principales:

A. La "Atención Espesa" (DSA): El Filtro Inteligente

Imagina que tienes que leer un libro de 100.000 páginas para encontrar una sola palabra. Un método normal leería cada página una por una (muy lento y caro).
GLM-5 usa una tecnología llamada DSA. Es como tener un filtro mágico que, al abrir el libro, ignora instantáneamente las páginas irrelevantes y salta directamente a las 5 páginas donde está la información importante.

Resultado: Puede leer contextos gigantes (documentos enormes, miles de líneas de código) usando la mitad de la energía y el tiempo que antes.

B. El "Entrenamiento Asíncrono": La Fábrica sin Paradas

Antes, entrenar a la IA era como una fábrica donde los trabajadores (la IA generando respuestas) tenían que esperar a que el supervisor (la computadora que corrige) revisara todo antes de seguir. Si un trabajador tardaba, todos paraban.
GLM-5 tiene una fábrica asíncrona. Los trabajadores generan miles de ideas a la vez, y el supervisor las corrige en tiempo real sin detener la producción.

Resultado: La IA aprende mucho más rápido y de situaciones más complejas, como si estuviera practicando en un simulador de vuelo 24/7 sin pausas.

C. El "Refuerzo de Agente": Aprender de los Errores

Imagina que estás aprendiendo a conducir. Si chocas, el sistema te dice "mal", pero GLM-5 no solo recibe un "mal". Tiene un sistema de auto-corrección.
Si la IA intenta arreglar un código y falla, no solo lo descarta; analiza por qué falló, ajusta su estrategia y lo intenta de nuevo miles de veces en simulaciones. Esto la hace increíblemente buena en tareas de larga duración, como gestionar un negocio virtual durante un año entero (algo que han probado en sus pruebas y donde GLM-5 gana dinero virtual).

3. Los Resultados: ¿Qué tan bueno es?

En las pruebas (que son como exámenes de la vida real), GLM-5 ha hecho cosas increíbles:

Programación: Resuelve problemas de software complejos mejor que casi cualquier otro modelo de código abierto, compitiendo de igual a igual con los sistemas más caros y cerrados del mundo.
Larga Memoria: Puede recordar y usar información de documentos inmensos sin perder el hilo, algo que antes hacía que las IAs se "olvidaran" de lo que empezaron.
Adaptabilidad: Funciona perfectamente en chips chinos (como los de Huawei), lo que significa que no depende de una sola tecnología extranjera.

4. El "Easter Egg" (El Secreto Divertido)

El equipo hizo una prueba muy curiosa: lanzaron el modelo anónimamente en internet, sin decir que era chino ni de qué empresa era. Lo llamaron "Pony Alpha".
La gente en internet, al ver lo bien que funcionaba, empezó a adivinar de quién era. Muchos pensaron que era un modelo secreto de Anthropic (Claude) o de DeepSeek.
Cuando revelaron que era GLM-5, fue un momento histórico: demostró que la calidad del trabajo habla por sí sola, sin importar la marca o el país de origen.

En Resumen

GLM-5 es como pasar de tener un asistente que te escribe notas a tener un soció autónomo que puede construir, reparar y gestionar proyectos complejos por ti. Es más rápido, más barato de usar y, lo más importante, es abierto (cualquiera puede usarlo y mejorarlo), lo que abre la puerta a una nueva era donde la inteligencia artificial no solo "responde", sino que hace.

Resumen Técnico Detallado: GLM-5 – De la "Vibe Coding" a la Ingeniería Agente

El siguiente resumen técnico detalla la arquitectura, metodología y resultados de GLM-5, un modelo fundacional de próxima generación desarrollado por Zhipu AI y la Universidad Tsinghua. El documento describe un cambio de paradigma desde la programación asistida por humanos ("vibe coding") hacia la Ingeniería Agente, donde los agentes de IA planifican, implementan e iteran soluciones de software de manera autónoma.

1. El Problema

A medida que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) evolucionan de repositorios pasivos de conocimiento a solucionadores activos de problemas, surgen dos cuellos de botella críticos:

Costo Computacional y Eficiencia: Los modelos existentes con arquitecturas densas o MoE (Mixture of Experts) estándar enfrentan costos de entrenamiento e inferencia prohibitivos, especialmente al manejar contextos largos (128K+ tokens) y tareas de razonamiento complejo.
Adaptabilidad en el Mundo Real: Los modelos actuales a menudo fallan en tareas de ingeniería de software de extremo a extremo (end-to-end) que requieren planificación a largo plazo, corrección de errores autónoma y gestión de contextos extensos, limitándose a benchmarks estáticos que no reflejan la complejidad del desarrollo real.

2. Metodología y Arquitectura

GLM-5 introduce una serie de innovaciones técnicas para abordar estos desafíos, centradas en la eficiencia, el aprendizaje por refuerzo asíncrono y la adaptación a hardware diverso.

A. Arquitectura y Eficiencia (DSA)

DeepSeek Sparse Attention (DSA): GLM-5 adopta DSA para reemplazar la atención densa tradicional ( $O(L^2)$ ) con un mecanismo de selección dinámica y fina. Esto permite que el modelo "mire" el contenido para decidir qué tokens son importantes, reduciendo los costos de computación en un 1.5-2x para secuencias largas sin sacrificar la fidelidad del contexto.
Escalado de Parámetros: El modelo escala a 744 mil millones de parámetros (con 40B activos) utilizando 256 expertos.
Atención Multi-Latente (MLA) Optimizada: Se introduce una variante llamada MLA-256 combinada con una técnica de optimizador llamada Muon Split. Esto resuelve las brechas de rendimiento entre MLA y la Atención de Consulta Agrupada (GQA), mejorando la estabilidad de los logits de atención y reduciendo el costo de decodificación.
Predicción de Múltiples Tokens (MTP) con Compartición de Parámetros: Se entrena con una sola capa MTP pero se comparten parámetros de 3 capas durante el entrenamiento para aumentar la tasa de aceptación en la inferencia especulativa.

B. Infraestructura de Entrenamiento y Alineación

Entrenamiento Asíncrono y Desacoplado: Se implementa una nueva infraestructura de Aprendizaje por Refuerzo (RL) que desacopla la generación (inferencia) del entrenamiento. Esto maximiza la utilización de GPU y permite la exploración masiva de trayectorias de agentes sin cuellos de botella de sincronización.
RL de Agente Asíncrono: Se desarrollan algoritmos de RL asíncronos que permiten al modelo aprender continuamente de interacciones complejas y de largo alcance. Se utiliza un mecanismo de Token-in-Token-out (TITO) para evitar desajustes en la tokenización y un muestreo de importancia de doble cara para estabilizar el entrenamiento fuera de política.
Distilación Cruzada en Política (On-Policy Cross-Stage Distillation): Para evitar el olvido catastrófico durante las etapas secuenciales de RL (Razonamiento -> Agente -> General), se utiliza la distilación de modelos maestros de etapas anteriores para recuperar habilidades perdidas.
Pipeline de Entrenamiento:
1. Pre-entrenamiento: 27 billones de tokens, priorizando código y razonamiento.
2. Mid-training: Extensión progresiva del contexto de 4K a 200K tokens, enfocándose en datos de agentes de contexto largo.
3. Post-entrenamiento: SFT (Fine-Tuning Supervisado) seguido de RL secuencial (Razonamiento, Agente, General) y finalmente RL General con alineación humana.

C. Adaptación a Infraestructura China

GLM-5 está adaptado de extremo a extremo (full-stack) a siete plataformas de chips chinas principales (Ascend, Moore Threads, Hygon, Cambricon, Kunlunxin, MetaX, Enflame). Se utilizan técnicas de cuantización mixta W4A8 y kernels fusionados de alto rendimiento para lograr un rendimiento comparable a clusters de GPU internacionales en un solo nodo chino.

3. Contribuciones Clave

Transición a la Ingeniería Agente: GLM-5 no solo genera código, sino que actúa como un ingeniero autónomo capaz de planificar, depurar y ejecutar tareas de desarrollo de software complejas y de largo alcance.
Eficiencia sin Pérdida de Calidad: La adopción de DSA permite escalar el modelo y manejar contextos de 128K-200K tokens a la mitad del costo de GPU, manteniendo la precisión en tareas de recuperación fina.
Infraestructura RL Asíncrona: Un sistema que desacopla la generación de trayectorias del entrenamiento, permitiendo una exploración de agentes a gran escala y una eficiencia de RL sin precedentes.
Evaluación en el Mundo Real: Introducción de nuevos benchmarks internos (CC-Bench-V2) y externos que evalúan tareas de frontend, backend y horizontes largos, superando las limitaciones de los benchmarks estáticos tradicionales.
Soporte Nativo para Hardware Chino: Una optimización profunda que demuestra la viabilidad de modelos de clase mundial en ecosistemas de hardware doméstico.

4. Resultados

GLM-5 ha demostrado un rendimiento de vanguardia (SOTA) en múltiples benchmarks abiertos y propietarios:

Benchmarks de Razonamiento y Código:
- Supera a modelos anteriores como GLM-4.7 y compite o supera a modelos propietarios como Claude Opus 4.5 y Gemini 3 Pro en benchmarks como Humanity's Last Exam (HLE), SWE-bench Verified y Terminal-Bench 2.0.
- En SWE-bench Verified, alcanza un 77.8%, superando a Gemini 3 Pro (76.2%) y siendo comparable a Claude Opus 4.5 (80.9%).
Capacidades de Agente:
- En Vending-Bench 2 (simulación de negocio a largo plazo), GLM-5 logra un saldo final de $4,432, superando a todos los modelos de código abierto y acercándose a los modelos propietarios.
- En BrowseComp con gestión de contexto, alcanza 75.9, superando a todos los modelos de código abierto.
Evaluación de Ingeniería de Software Real (CC-Bench-V2):
- En tareas de Frontend, GLM-5 logra una tasa de éxito de construcción (BSR) del 100% y una tasa de éxito de instancia (ISR) competitiva, superando significativamente a GLM-4.7.
- En tareas de Backend y Exploración de Repositorios, muestra una mejora sustancial en la capacidad de navegar bases de código masivas y realizar cambios correctos.
Índice de Inteligencia: GLM-5 alcanza una puntuación de 50.4 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.0, siendo el primer modelo de pesos abiertos en superar la marca de 50.

5. Significancia

El lanzamiento de GLM-5 representa un hito en la evolución de la Inteligencia Artificial General (AGI):

Democratización de la Ingeniería Agente: Demuestra que los modelos de pesos abiertos pueden igualar o superar a los sistemas propietarios cerrados en tareas de ingeniería de software complejas y de extremo a extremo.
Eficiencia Sostenible: Al reducir drásticamente los costos de inferencia y entrenamiento mediante DSA y optimizaciones de hardware, hace viable el despliegue de agentes de IA avanzados en entornos de producción.
Nueva Era de Desarrollo: Marca el fin de la "vibe coding" (donde el humano guía cada paso) y el inicio de la "Ingeniería Agente", donde la IA asume la responsabilidad completa de la planificación y ejecución de proyectos de software.
Resiliencia Geopolítica: La adaptación exitosa a hardware chino demuestra la independencia tecnológica y la capacidad de desarrollar modelos de clase mundial dentro de ecosistemas de hardware diversos.

En conclusión, GLM-5 no es solo un modelo más grande, sino un sistema fundamentalmente más eficiente y práctico, diseñado para operar autónomamente en el mundo real, estableciendo un nuevo estándar para la inteligencia agente abierta.