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Zhipu lanza el modelo de codificación multimodal GLM-5V-Turbo

Zhipu lanza el modelo de codificación multimodal GLM-5V-Turbo

22 de junio de 2026
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El 2 de abril, Zhipu presentó oficialmente el GLM-5V-Turbo, un modelo base multimodal diseñado para la programación visual. No solo escribe código, sino que también es capaz de «comprender» el mundo, ampliando la percepción de los agentes de IA desde el texto sin formato hasta bocetos de diseño complejos e interfaces web.

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Avances clave: ver imágenes, escribir código

Como modelo base de programación multimodal nativo, GLM-5V-Turbo integra profundamente las capacidades visuales y de programación:

Percepción multidimensional: comprende de forma nativa imágenes, vídeos, bocetos de diseño y maquetaciones complejas de documentos, al tiempo que es compatible con herramientas visuales como marcos, capturas de pantalla y lectura web.

Visión ampliada: con una ventana de contexto ampliada a 200k, gestiona sin esfuerzo grandes proyectos de ingeniería o documentos técnicos extensos.

Liderazgo en rendimiento: en pruebas de referencia clave, como la programación multimodal y el agente GUI, este modelo supera a productos similares a pesar de su menor tamaño.

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Escenarios típicos: del boceto al producto final en segundos

Con GLM-5V-Turbo, los desarrolladores disfrutan de un flujo de trabajo sin precedentes:

Replicación del front-end: basta con enviar una captura de pantalla del boceto de diseño o una grabación de pantalla; el modelo capta el diseño, la combinación de colores y la lógica de interacción, y a continuación genera un proyecto de front-end que se puede ejecutar directamente.

Exploración autónoma de la interfaz gráfica de usuario (GUI): en combinación con marcos de trabajo como Claude Code, navega por sitios web, desentraña estructuras de navegación y recopila materiales como lo haría un humano, lo que permite la replicación visual completa del sitio.

Edición interactiva: permite añadir, eliminar o modificar módulos, estilos o diseños a través de la conversación, lo que facilita la iteración visual del código.

Potenciando a «Lobster»: AutoClaw recibe una mejora visual

Tras integrar este modelo en el agente AutoClaw (Lobster), desarrollado por la propia Zhipu, el «Lobster» —que antes se limitaba al texto— adquiere ahora auténticas capacidades visuales. Por ejemplo, puede comprender directamente gráficos de líneas K, interpretar gráficos complejos en informes financieros y completar la recopilación de datos multicanal en menos de 60 segundos, generando informes de análisis profesionales con texto e imágenes.

Perspectiva del sector: la programación ya no se hace a ciegas

Con el lanzamiento de GLM-5V-Turbo, Zhipu

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