GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – ¿Cuál LLM de codificación lidera el grupo?
GLM 4.6 vs Claude 4.5 Sonnet – ¿Cuál LLM de codificación lidera el grupo?
Introducción
La carrera por el modelo de lenguaje grande (LLM) más capaz centrado en la codificación ha dado un nuevo giro con el lanzamiento de acceso anticipado de GLM‑4.6‑6 de Zhipu AI. Al mismo tiempo, Claude 4.5 Sonnet de Anthropic está disponible de forma general, prometiendo una ventana de contexto mayor y un razonamiento potenciado por herramientas más sólido. En este artículo comparamos ambos modelos en una variedad de benchmarks, tareas de codificación del mundo real y consideraciones de costo para determinar cuál ofrece actualmente el mejor valor para los desarrolladores.
Visión general de GLM‑4.6‑6
Arquitectura del modelo
- Parámetros: arquitectura de mezcla de expertos (MoE) de 355 mil millones de parámetros, con aproximadamente 35 mil millones de parámetros activos por paso de inferencia.
- Posición en el lanzamiento: sucesor de GLM‑4.5, que ya se consideraba el modelo de codificación de peso abierto más fuerte.
- Disponibilidad: actualmente solo se ofrece la variante “big” de MoE; no hay versión ligera “air” para inferencia local.
Mejoras prometidas
- Paridad o superioridad frente a Claude 4.5 Sonnet en benchmarks de codificación.
- Mejor alineación con las preferencias humanas en legibilidad y escenarios de juego de roles.
- Mejor rendimiento multilingüe.
- Mantiene el precio asequible que hizo popular a GLM‑4.5 entre los desarrolladores.
Visión general de Claude 4.5 Sonnet
Características principales
- Ventana de contexto: ampliada a 200 k tokens, igualando a los modelos de gama alta anteriores.
- Modo de razonamiento: razonamiento opcional potenciado por herramientas que afirma ofrecer rendimiento de vanguardia en varias suites de evaluación.
- Alineación: enfatiza estilo similar al humano, legibilidad y consistencia en juegos de roles.
- Tareas multilingües: mejoras adicionales respecto a versiones anteriores de Claude.
Precios
- Costo por token significativamente más alto en comparación con alternativas de peso abierto, lo que lo convierte en una opción premium para empresas.
Metodología de pruebas
La evaluación constó de tres componentes principales:
- Benchmarks de codificación sin procesar – tareas directas de prompt‑respuesta sin herramientas externas.
- Benchmarks agente‑céntricos – escenarios que requieren que el modelo orqueste varios pasos, como generar aplicaciones completas o interactuar con agentes simulados.
- Generación de código del mundo real – creación de extremo a extremo de apps (p. ej., un rastreador de películas usando Expo y la API de TMDB) y scripts interactivos (p. ej., una calculadora de terminal en Go).
Todas las pruebas se ejecutaron en la plataforma Ninja Chat, que ofrece un entorno lado a lado para múltiples LLMs. Se usaron los mismos prompts en todos los modelos para garantizar una comparación justa.
Resultados de rendimiento
Benchmarks de codificación sin procesar
- GLM‑4.6‑6 se ubicó en el 4.º lugar del ranking sin razonamiento y en el 5.º con razonamiento, una actuación notable para un modelo de peso abierto.
- Claude 4.5 Sonnet y Claude Opus mantuvieron los dos primeros puestos, pero a un costo considerablemente mayor.
Benchmarks agente‑céntricos
- GLM‑4.6‑6 ascendió al 2.º lugar, superando a Claude 4.5 Sonnet en tareas complejas de varios pasos.
- El modelo mostró fuertes habilidades de planificación, aunque la variante dedicada al “razonamiento” aportó solo mejoras marginales para la codificación pura.
Generación de código del mundo real
| Tarea | GLM‑4.6‑6 | Claude 4.5 Sonnet |
|---|---|---|
| App de rastreador de películas (Expo + TMDB) | UI limpia, animaciones fluidas, pequeños problemas de fuentes; en general la generación más coherente observada. | Buen diseño pero codifica repetidamente la clave API de TMDB, una falla de seguridad. |
| Calculadora de terminal en Go | Responde al tamaño del terminal, código bien estructurado, alta fidelidad visual. | Funcional pero menos adaptable al redimensionamiento. |
| Modificación de juego FPS (motor Godot) | Añadió barra de salud y mecánicas de salto en una sola pasada; los movimientos son legales y la lógica es sólida. | Implementó funciones centrales pero dejó pasos de integración incompletos, requiriendo ensamblaje manual. |
| Consulta a repositorio de código abierto | Falló – no pudo obtener información del repositorio. | Fallo similar, indicando una limitación más amplia para ambos modelos. |
En conjunto, GLM‑4.6‑6 produjo soluciones de extremo a extremo más fiables y con menos ajustes manuales.
Coste y accesibilidad
- GLM‑4.6‑6 sigue siendo de peso abierto, lo que permite a la comunidad alojar el modelo en su propio hardware. Su precio en la capa de nube de Zhipu AI es dramáticamente inferior al de Anthropic, lo que lo hace atractivo para startups y aficionados.
- Claude 4.5 Sonnet cobra tarifas premium (aproximadamente 315 USD por millón de tokens combinados de entrada/salida), lo que puede volverse rápidamente prohibitivo para cargas de trabajo intensivas en codificación.
- La ausencia de una versión ligera local de GLM‑4.6‑6 es una desventaja para desarrolladores que necesitan inferencia en el dispositivo, pero la ventaja de coste suele superar esta limitación.
Resumen comparativo
Fortalezas de GLM‑4.6‑6
- Rendimiento competitivo en codificación pese a ser de peso abierto.
- Capacidades multi‑paso (agente) superiores.
- Precio asequible y disponibilidad de código abierto.
- Generación de apps de extremo a extremo consistentemente mejor.
Debilidades de GLM‑4.6‑6
- No hay variante de bajo número de parámetros “air” para inferencia local.
- Ocasionales problemas visuales menores (p. ej., inexactitudes en formas SVG).
Fortalezas de Claude 4.5 Sonnet
- Ventana de contexto más grande (200 k tokens).
- Mejores puntuaciones en benchmarks sin procesar cuando el costo no es un factor.
- Modo de razonamiento avanzado para resolución de problemas complejos.
Debilidades de Claude 4.5 Sonnet
- Alto coste por token limita la escalabilidad.
- Hábitos de codificación que comprometen la seguridad (p. ej., claves API codificadas).
- Mejoras marginales respecto a versiones anteriores de Claude en relación con el aumento de precio.
Veredicto
Para los desarrolladores cuyo principal interés es asistencia de codificación eficaz y asequible, GLM‑4.6‑6 se presenta como el claro ganador. Ofrece un rendimiento cercano a los mejores benchmarks, sobresale en tareas agente‑céntricas y produce código robusto listo para producción, todo ello manteniéndose de peso abierto y rentable.
Claude 4.5 Sonnet sigue ocupando un nicho para organizaciones que pueden justificar el gasto y necesitan la ventana de contexto ampliada o las funciones de razonamiento especializado. Sin embargo, los modestos incrementos de rendimiento no justifican actualmente la gran diferencia de precio para la mayoría de las cargas de trabajo de codificación.
Conclusión
El lanzamiento de acceso anticipado de GLM‑4.6‑6 marca un punto de inflexión en el panorama de los LLM de peso abierto. Al reducir la brecha con gigantes propietarios como Anthropic, democratiza el desarrollo asistido por IA de alta calidad y desafía la idea de que solo los precios premium pueden ofrecer rendimiento de primer nivel.
Los desarrolladores que busquen integrar un LLM de codificación en sus pipelines deberían considerar seriamente GLM‑4.6‑6 como la opción predeterminada, reservando Claude 4.5 Sonnet para escenarios especializados donde sus características únicas superen el coste.
Comparte tus experiencias con estos modelos en los comentarios y mantente atento a futuras actualizaciones a medida que ambas plataformas continúen evolucionando.