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Zhipu lanza el GLM-5.1, que encabeza la clasificación mundial de SWE-bench; el precio del modelo sube un 10 %
Zhipu ha lanzado recientemente su nuevo modelo a gran escala, el GLM-5.1. Tras el lanzamiento, OpenRouter, una plataforma de agregación de modelos, informó de un aumento del 10 % en el precio de la serie GLM de Zhipu. Tras este ajuste, el precio por token para casos de uso principales, como la programación en el GLM-5.1, se sitúa ahora casi a la par con el de Claude 3.5 Sonnet de Anthropic. Esto supone la primera vez que un modelo de gran tamaño nacional iguala a los líderes mundiales en precios de aplicaciones generalizadas tras la anterior «guerra de precios», lo que indica un cambio en la competencia del sector, pasando de la reducción de costes al valor impulsado por el rendimiento.
En el ámbito técnico, GLM-5.1 estableció un nuevo récord mundial en el benchmark SWE-bench Pro, que evalúa las habilidades de desarrollo de software profesional, superando al anterior líder, Claude 4.6 Opus, y situándose en primer lugar entre los modelos nacionales y de código abierto. A diferencia de la norma actual del sector, que consiste en interacciones por minutos, GLM-5.1 cuenta con sólidas capacidades de ingeniería autónoma, lo que le permite trabajar de forma continua hasta ocho horas en una sola tarea. Durante operaciones prolongadas, el modelo gestiona de forma independiente la planificación, la ejecución y las pruebas, y puede cambiar de estrategia de forma proactiva y autocorregir errores, ofreciendo resultados completos de nivel de ingeniería.
Tras esta noticia, las acciones de Zhipu se dispararon hasta un 14,12 % en la mañana del 8 de agosto, cerrando a 890 yuanes por acción y elevando el valor de mercado total de la empresa a 396 400 millones de yuanes. Tras reducir los precios en un 90 % hace un año para ganar cuota de mercado, Zhipu aprovecha ahora sus ventajas tecnológicas para rivalizar con los referentes mundiales. Este cambio estratégico ilustra cómo los principales fabricantes nacionales pretenden remodelar la distribución del valor de mercado de la IA a nivel mundial abordando tareas complejas con capacidades de «larga duración».
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