glm-4.5-air

Z.ai MIT Abierta permisiva Activo en el leaderboard
Estable

Snapshot del 11 de septiembre de 2026 · LMArena, categoría overall

Puesto

#181

categoría overall

Arena Score

1373

IC 95% 1369 – 1377

Percentil

55

sobre el leaderboard completo

Batallas

30 367

votos acumulados

Distancia al #1

−132

puntos de rating

Modelos por encima

180

con rating superior

Intervalo de confianza: 8 pts de ancho σ² = 4.8

Empate estadístico: los intervalos de confianza se solapan con 16 modelos del rango #170 – #189, así que el puesto no es distinguible del de ellos con los votos actuales.

Dependencia del estilo

El style control descuenta el formato de la respuesta (longitud, markdown, listas). Un delta positivo significa que el modelo mejora cuando ese efecto se descuenta.

Sin control de estilo

1384 #155

Con control de estilo

1312 #14

Efecto del style control

−11 pts

Rendimiento por categoría

Puesto del modelo en cada categoría del leaderboard. Si no acumula votos suficientes en una categoría, no aparece en ella.

Código

#175

Matemáticas

#162

Escritura creativa

#190

Seguimiento de instrucciones

#181

Multi-turno

#182

Prompts difíciles

#181

Nivel experto

#177

Inglés

#176

Otros idiomas

#182

Más fuerte en japonés (#134) · más débil en entretenimiento, deportes y medios (#193)

Trayectoria histórica

Evolución del modelo entre snapshots. El cambio de rating en 30 días es la medida honesta de si mejoró o empeoró.

Debut

4 ago 2025

hace 403 días

Historia

112 snapshots

en los que aparece

Mejor puesto

#26

el 4 ago 2025

Rating máximo

1382

pico histórico

Snapshot anterior

#179

cayó 2 puestos

Hace 30 días

#172

cayó 9 puestos

Rating 30 días

+0.4 pts

cambio neto

Volatilidad

41.4

desviación del puesto

Dentro de su organización

Puesto #11 de 16 modelos

Mejor rating de la organización 1486

Sobre este modelo

Texto del modelo en HTML RAW

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Preguntas frecuentes

¿Qué GPU necesito para correr este modelo?
Depende de la cuantización: unos 140 GB de VRAM en fp16, unos 70 GB en 8 bits y unos 40 GB en 4 bits. En la práctica, una H100 de 80 GB lo mueve en 8 bits y una A6000 de 48 GB en 4 bits.
¿Cuantizarlo le baja la calidad?
Bajar a 8 bits es casi gratis en calidad. A 4 bits la pérdida ya se nota en tareas de razonamiento y de código, aunque para conversación y redacción sigue siendo perfectamente utilizable.
¿Puedo usarlo en un producto comercial?
Sí, la Llama 3.3 Community License permite uso comercial, pero no es una licencia abierta sin condiciones: obliga a atribuir el modelo y exige una licencia aparte de Meta si tu producto supera los 700 millones de usuarios activos mensuales.
¿Por qué el puesto no es un dato exacto?
Porque el rating es una estimación con margen de error. Cuando los intervalos de confianza de dos modelos se solapan, el orden entre ellos depende del ruido de los votos, no de una diferencia real de calidad.
¿Ollama o vLLM?
Ollama para empezar rápido y para un solo usuario a la vez. vLLM cuando hay peticiones concurrentes: agrupa las peticiones y aprovecha mucho mejor la GPU, a cambio de una configuración más laboriosa.
¿Cada cuánto se actualizan estos datos?
Con cada snapshot del leaderboard. La fecha del snapshot que estás viendo aparece arriba, junto al nombre del modelo, y las comparativas a 30 días se recalculan contra el snapshot más cercano a esa ventana.