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Zhipu lanza el GLM-5V-Turbo: la IA adquiere la capacidad de convertir diseños en código
Zhipu AI ha lanzado recientemente GLM-5V-Turbo, un modelo a gran escala diseñado para la programación visual. Su principal avance radica en que no solo comprende el texto, sino que también interpreta directamente maquetas de diseño y capturas de pantalla web.
Gracias a la integración multimodal nativa, GLM-5V-Turbo lleva la programación con IA más allá de las limitaciones de la entrada de solo texto. Los desarrolladores solo tienen que subir un esquema o una captura de pantalla de la interfaz de usuario, y el modelo genera automáticamente código front-end ejecutable.
Percepción visual: de la lectura de documentos a la comprensión de interfaces
El modelo cuenta con una ventana de contexto ultralarga de 200 000 caracteres, lo que le permite manejar bases de código muy complejas con facilidad. Detecta con precisión los diseños de sitios web, las paletas de colores, las jerarquías de componentes y la lógica de interacción con matices.
En pruebas en el mundo real, GLM-5V-Turbo destaca en la restauración de diseño a código y la generación visual de código, lo que promete un gran impulso en la conversión de bocetos visuales en páginas terminadas.
Potenciando los agentes inteligentes: dotando a Lobster de la capacidad de ver
El agente inteligente AutoClaw (Lobster) de Zhipu adquiere auténticas capacidades visuales con la integración de este modelo. Navega por sitios web como un humano, interpretando complejos gráficos bursátiles e informes de análisis de valores.
Lobster ofrece ahora una función de «analista bursátil» que recopila datos de cuatro fuentes en paralelo. Capta las tendencias del mercado y elabora informes profesionales y ricos en gráficos en menos de 60 segundos, ampliando significativamente las capacidades de los asistentes de IA.
Este avance amplía oficialmente el proceso de percepción de los agentes de IA, pasando de la interacción basada únicamente en texto a la interacción visual. Cuando la IA puede tanto ver como actuar, las barreras del desarrollo de software se reducen aún más.
Para los desarrolladores front-end, la edición interactiva se convierte en un potente catalizador. Los usuarios simplemente le indican a la IA que ajuste estilos o añada ventanas emergentes, lo que permite un desarrollo iterativo visual y eficiente.
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