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Nuevos Modelos AI Minute Newsroom 2026-08-17

Zhipu no construyó un modelo nuevo. Siguió entrenando el viejo, y dice que programar mejoró un 50 por ciento

Zhipu no construyó un modelo nuevo. Siguió entrenando el viejo, y dice que programar mejoró un 50 por ciento

Zhipu publicó GLM-5.3 el 14 de agosto. Lo llamativo es lo que no es: el modelo base no ha cambiado respecto a GLM-5.2 — el mismo diseño de mezcla de expertos de unos 744.000 millones de parámetros, con unos 40.000 millones activos por token. Toda la mejora que se reclama procede del post-entrenamiento: un entrenamiento más largo, decenas de veces más entornos de tareas de contexto largo y de tipos más variados. Zhipu afirma que la capacidad de programación mejoró alrededor de un 50 por ciento frente a GLM-5.2, que es primero entre los modelos de pesos abiertos en Terminal Bench 3.0 y Agents' Last Exam, y que obtiene un 84,5 por ciento en la prueba de seguridad CyberGym. En su propio Code Bench sitúa a GLM-5.3 en 31,4 por ciento frente al 29,5 por ciento de Claude Opus 4.8, con unos 50.000 tokens de salida frente a los 120.000 de Opus. La mayoría de estas cifras son evaluaciones de la propia Zhipu. Los pesos aún no están disponibles: la empresa dice que los publicará unas dos semanas después del lanzamiento, cuando termine el endurecimiento de seguridad.

Por qué importaDurante dos años la receta para un modelo mejor ha sido una base más grande y entrenada desde cero. Aquí se afirma lo contrario: que se puede dejar la base intacta y conseguir un salto grande solo con aquello sobre lo que se entrena después. Es mucho más barato y es algo que un laboratorio pequeño podría copiar. Pero conviene ser prudente con el tamaño del salto hasta que se publiquen los pesos: casi todas estas cifras las produjo y las difundió la misma empresa que vende el modelo, y nadie de fuera las ha comprobado todavía.
#Programación

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