z-ai
Z.ai: GLM 4.5 Air
z-ai/glm-4.5-air
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
GLM-4.5 Air de Z.ai es un modelo texto-texto de mezcla de expertos que Z.ai describe como una variante compacta de la familia GLM-4.5 orientada a agentes. La ficha reporta 106 mil millones de parámetros totales y 12 mil millones activos, además de modos thinking y non-thinking. OpenRouter indica una ventana de contexto de 131.072 tokens, controles para herramientas y un corte de conocimiento a finales de 2024. Z.ai reporta resultados competitivos, aunque la evidencia procede sobre todo del proveedor y del catálogo.[1][2]
Puntos fuertes
- Z.ai reporta para esta variante un diseño MoE compacto: 106.000 millones de parámetros totales y 12.000 millones activos.[1][2]
- La ficha describe un modo thinking para razonamiento complejo y uso de herramientas, y un modo non-thinking para respuestas inmediatas.[2]
- La ficha indica que las versiones abiertas de GLM-4.5-Air usan licencia MIT y permiten uso comercial y desarrollo secundario.[2]
Limitaciones
- La evidencia consiste en datos del catálogo de OpenRouter y la ficha de Z.ai; aparte de resultados de Design Arena por categorías, no se aportan evaluación independiente amplia, requisitos de despliegue ni pruebas de seguridad.[1][2]
- OpenRouter indica solo texto como entrada y salida; no se aporta evidencia de otras modalidades.[1]
- El corte de conocimiento indicado es 2024-12-31, por lo que los datos recientes pueden requerir recuperación o herramientas conectadas.[1]
Dónde utilizarlo
- Asistentes agénticos que alternen respuestas directas con razonamiento más profundo y llamadas a herramientas; pruebe si ambos modos ayudan al flujo objetivo.[1][2]
- Prototipos de diseño o front-end, como código, visualización de datos, componentes de UI, sitios web, SVG o experimentos de juegos, según las categorías de arena de OpenRouter.[1]
- Preguntas y respuestas, resumen o análisis de documentos largos cuando resulte útil la ventana de contexto de 131.072 tokens indicada.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 4.5 AirFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 4.5 AirFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GLM-4.5-Air is the lightweight variant of our latest flagship model family, also purpose-built for agent-centric applications. Like GLM-4.5, it adopts the Mixture-of-Experts (MoE) architecture but with a more compact parameter...
Especificaciones
- ID del modelo
- z-ai/glm-4.5-air
- Creador
- z-ai
- Añadido a OpenRouter
- 25.07.2025
- Longitud de contexto
- 131,072
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.200 / salida $1.1
- Corte de conocimiento
- 31.12.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 54.1% · posición 91 | 1,105Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 51.4% · posición 100 | 1,128Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 58.5% · posición 64 | 1,184Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 48.4% · posición 103 | 1,085Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 50.8% · posición 77 | 1,063Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 54.4% · posición 96 | 1,114Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 51.3% · posición 100 | 1,139Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Novitabf16 | 131,072 | $0.130 | $0.850 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 131,072 | $0.140 | $0.860 | — | — | 100% |
| Z.AIfp8 | 131,072 | $0.200 | $1.1 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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