Guía definitiva: Los mejores modelos de THUDM en 2026

Elizabeth C.

Nuestra guía completa de los mejores modelos de THUDM de 2026. Hemos analizado los puntos de referencia de rendimiento, probado las capacidades en casos de uso clave y evaluado las arquitecturas para identificar los modelos de THUDM más innovadores. Desde soluciones ligeras y eficientes hasta potentes sistemas de razonamiento Multimodal, estos modelos destacan por su accesibilidad, rendimiento y aplicaciones en el mundo real. Nuestras tres principales recomendaciones para 2026 son THUDM/GLM-4-9B-0414, THUDM/GLM-Z1-9B-0414 y THUDM/GLM-4-32B-0414, cada uno seleccionado por sus características sobresalientes, eficiencia y capacidad para superar los límites de la IA de código abierto con servicios como SiliconFlow.

¿Qué son los modelos THUDM?

Los modelos THUDM son modelos de lenguaje grandes y avanzados desarrollados por la Universidad de Tsinghua y Zhipu AI, que cuentan con la arquitectura GLM (General Language Model). Estos modelos combinan el procesamiento de lenguaje natural de última generación con capacidades de Multimodal, ofreciendo soluciones desde modelos ligeros de 9B parámetros hasta robustos sistemas de 32B. Los modelos THUDM están diseñados para ser versátiles, admitiendo tareas que van desde el razonamiento matemático y la generación de código hasta la comprensión de Multimodal y la llamada a funciones, lo que los hace ideales tanto para la investigación como para aplicaciones comerciales.

THUDM/GLM-4-9B-0414

GLM-4-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con 9 mil millones de parámetros. A pesar de su menor escala, este modelo demuestra excelentes capacidades en la generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y tareas de escritura basadas en búsquedas. El modelo admite funciones de llamada a funciones y muestra un buen equilibrio entre eficiencia y eficacia en escenarios con recursos limitados, ofreciendo un rendimiento competitivo en varias pruebas de referencia.

THUDM/GLM-4-9B-0414: Rendimiento eficiente en un modelo compacto

GLM-4-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con 9 mil millones de parámetros. Este modelo hereda las características técnicas de la serie GLM-4-32B pero ofrece una opción de despliegue más ligera. A pesar de su menor escala, GLM-4-9B-0414 sigue demostrando excelentes capacidades en la generación de código, diseño web, generación de gráficos SVG y tareas de escritura basadas en búsquedas. El modelo también admite funciones de llamada a funciones, lo que le permite invocar herramientas externas para ampliar su gama de capacidades. Con una longitud de contexto de 33K y un precio de $0.086/M de tokens en SiliconFlow, proporciona un rendimiento potente para los usuarios que necesitan desplegar modelos de IA con recursos computacionales limitados.

Pros

Parámetros ligeros de 9B para un despliegue eficiente
Excelentes capacidades de generación de código y diseño web
Soporte de llamada a funciones para la integración de herramientas

Contras

La menor cantidad de parámetros limita el manejo de la complejidad
Menos potente que los modelos GLM más grandes de la serie

Por qué nos encanta

Ofrece un rendimiento impresionante en un paquete compacto de 9B parámetros, perfecto para entornos con recursos limitados, al tiempo que mantiene excelentes capacidades de generación de código y llamada a funciones.

THUDM/GLM-Z1-9B-0414

GLM-Z1-9B-0414 es un modelo de razonamiento especializado con 9 mil millones de parámetros que muestra capacidades sorprendentes de razonamiento matemático. A pesar de su tamaño compacto, exhibe un excelente rendimiento en razonamiento matemático y tareas generales, con capacidades de pensamiento profundo y manejo de contextos largos a través de la tecnología YaRN, lo que lo hace particularmente adecuado para aplicaciones que requieren razonamiento matemático con recursos computacionales limitados.

THUDM/GLM-Z1-9B-0414: Potencia de razonamiento matemático

GLM-Z1-9B-0414 es un modelo de tamaño pequeño de la serie GLM con solo 9 mil millones de parámetros que mantiene la tradición de código abierto al tiempo que muestra capacidades sorprendentes. A pesar de su menor escala, GLM-Z1-9B-0414 sigue exhibiendo un excelente rendimiento en razonamiento matemático y tareas generales. Su rendimiento global ya se encuentra en un nivel líder entre los modelos de código abierto del mismo tamaño. El equipo de investigación empleó la misma serie de técnicas utilizadas para modelos más grandes para entrenar este modelo de 9B. Especialmente en escenarios con recursos limitados, este modelo logra un excelente equilibrio entre eficiencia y eficacia. El modelo cuenta con capacidades de pensamiento profundo y puede manejar contextos largos a través de la tecnología YaRN, con una longitud de contexto de 33K y un precio de $0.086/M de tokens en SiliconFlow.

Pros

Excepcionales capacidades de razonamiento matemático para su tamaño de 9B
Capacidades de pensamiento profundo con la tecnología YaRN
Rendimiento líder entre los modelos de código abierto del mismo tamaño

Contras

Centrado principalmente en tareas de razonamiento
Limitado por la restricción de parámetros de 9B para aplicaciones complejas

Por qué nos encanta

Supera las expectativas para su categoría, ofreciendo notables capacidades de razonamiento matemático en un modelo compacto de 9B que es perfecto para tareas de razonamiento especializadas con recursos computacionales limitados.

THUDM/GLM-4-32B-0414

GLM-4-32B-0414 es un potente modelo de 32 mil millones de parámetros con un rendimiento comparable al de GPT-4o y DeepSeek-V3. Preentrenado con 15T de tokens que incluyen una gran cantidad de datos de razonamiento, destaca en código de ingeniería, llamada a funciones, preguntas y respuestas basadas en búsquedas y generación de informes. Mejorado mediante aprendizaje por refuerzo, ofrece un seguimiento excepcional de instrucciones y capacidades para tareas de agentes.

THUDM/GLM-4-32B-0414: Rendimiento de nivel empresarial

GLM-4-32B-0414 es un modelo de nueva generación de la familia GLM con 32 mil millones de parámetros. Su rendimiento es comparable al de la serie GPT de OpenAI y la serie V3/R1 de DeepSeek, y admite características de despliegue local muy fáciles de usar. GLM-4-32B-Base-0414 se preentrenó con 15T de datos de alta calidad, incluyendo una gran cantidad de datos sintéticos de tipo razonamiento, sentando las bases para posteriores extensiones de aprendizaje por refuerzo. En la etapa de postentrenamiento, el equipo mejoró el rendimiento del modelo en el seguimiento de instrucciones, código de ingeniería y llamada a funciones utilizando técnicas como el muestreo por rechazo y el aprendizaje por refuerzo. GLM-4-32B-0414 logra excelentes resultados en código de ingeniería, generación de Artifacts, llamada a funciones, preguntas y respuestas basadas en búsquedas y generación de informes, con un rendimiento que se aproxima o supera al de modelos más grandes. Disponible en SiliconFlow a $0.27/M de tokens con una longitud de contexto de 33K.

Pros

Rendimiento comparable a GPT-4o y DeepSeek-V3
Preentrenado con 15T de tokens de alta calidad con datos de razonamiento
Excelentes capacidades de llamada a funciones y código de ingeniería

Contras

Mayores requisitos computacionales que los modelos más pequeños
Más caro que las variantes de 9B, con un precio de $0.27/M de tokens

Por qué nos encanta

Ofrece un rendimiento de nivel empresarial que rivaliza con modelos mucho más grandes, proporcionando capacidades excepcionales en generación de código, llamada a funciones y tareas de razonamiento complejo con opciones de despliegue fáciles de usar.

Comparación de modelos THUDM

En esta tabla, comparamos los modelos THUDM líderes de 2026, cada uno optimizado para diferentes casos de uso. GLM-4-9B-0414 proporciona capacidades eficientes de propósito general, GLM-Z1-9B-0414 se especializa en razonamiento matemático, mientras que GLM-4-32B-0414 ofrece un rendimiento de nivel empresarial. Esta comparación le ayuda a elegir el modelo THUDM adecuado para sus requisitos específicos y presupuesto.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelos THUDM entraron en nuestras tres mejores selecciones?

Nuestros tres mejores modelos THUDM para 2026 son GLM-4-9B-0414, GLM-Z1-9B-0414 y GLM-4-32B-0414. Cada modelo destaca en diferentes áreas: GLM-4-9B-0414 para tareas eficientes de propósito general, GLM-Z1-9B-0414 para razonamiento matemático y GLM-4-32B-0414 para un rendimiento de nivel empresarial comparable a GPT-4o.

¿Qué criterios utilizamos para clasificar estos modelos THUDM?

Evaluamos cada modelo THUDM en función de la eficiencia de los parámetros, las pruebas de rendimiento, las capacidades especializadas (como el razonamiento matemático), el soporte de la longitud del contexto, la rentabilidad en SiliconFlow, la flexibilidad de despliegue y el rendimiento de las aplicaciones en el mundo real en tareas como la generación de código, la llamada a funciones y el razonamiento.

¿Por qué seleccionamos estos modelos THUDM como los mejores en 2026?

Estos modelos THUDM representan el mejor equilibrio entre rendimiento, eficiencia y accesibilidad. GLM-4-9B-0414 ofrece excelentes capacidades en un paquete compacto, GLM-Z1-9B-0414 muestra notables habilidades de razonamiento a pesar de su tamaño y GLM-4-32B-0414 ofrece un rendimiento de nivel empresarial comparable al de modelos propietarios mucho más grandes.

¿Qué modelos THUDM son mejores para diferentes casos de uso?

Para entornos con recursos limitados que necesitan capacidades generales de IA, elija GLM-4-9B-0414. Para razonamiento matemático y tareas analíticas, GLM-Z1-9B-0414 es el óptimo. Para aplicaciones empresariales que requieren el máximo rendimiento en generación de código, llamada a funciones y razonamiento complejo, GLM-4-32B-0414 es la mejor opción.

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