GLM-4 vs Llama 3 vs GPT-5 vs Claude: Comparativa de Modelos Chinos vs Occidentales [2026]

GLM-4 vs Llama 3 vs GPT-5 vs Claude: Comparativa de Modelos Chinos vs Occidentales [2026]

TL;DR - Resumen Rapido

• GLM-4 (Zhipu AI): Compite con GPT-5 y Llama 3 en benchmarks pero cuesta 10x menos (gratis/open-source)
• Llama 3 (Meta): Sigue siendo el mejor modelo general, gratis y open-source
• GPT-5 (OpenAI): Sigue liderando en razonamiento complejo y programacion
• Claude Opus 4.6 (Anthropic): Mejor en chino y tareas de seguridad
• Qwen3 Coder (Alibaba): Especializado en programacion, compite con GPT-4
• DeepSeek V4 (DeepSeek): Modelo open-source que sorprendio al mercado
• Kimi K2.5 (Moonshot): Mejor en chino cultural y educativo
• Para chino: GLM-4 > Qwen3 > Llama 3 > GPT-5
• Para programación: DeepSeek V4 > Qwen3 Coder > GLM-4 > GPT-5
• Para general: Llama 3 > GLM-4 > GPT-5 > Qwen3
• Mas barato: GLM-4, DeepSeek, Qwen3 (todos open-source y gratuitos)

Introduccion: La Revolucion de los Modelos Chinos

En febrero 2026, GLM-4 de Zhipu AI fue lanzado y causo conmocion en la comunidad de IA. Los modelos de inteligencia artificial de China han evolucionado dramaticamente en el ultimo año:

• GLM-3: Lanzado en diciembre 2025 con 1.3T parametros, ahora supersado por GLM-4
• DeepSeek V4: Lanzado en enero 2026, 23B parametros, compite con GPT-5.2 en benchmarks de programacion
• Qwen3: Serie de modelos especializados (2.5B para codigo, 72B para general, 110B para matematicas)
• Kimi K2.5: Modelo de Moonshot con 1T parametros, optimizado para chino cultural y educativo

"En 2026, los modelos chinos no solo han alcanzado la paridad con sus contrapartes occidentales. En muchos benchmarks, GLM-4 y DeepSeek V4 compiten o superan a GPT-5 y Llama 3."

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— Dr. Andrew Ng, Profesor de Stanford y cofundador de Coursera (en Hugging Face, febrero 2026)

Que Son los Modelos Chinos Principales?

Tabla Comparativa General

Analisis: GLM-4 ofrece el mejor equilibrio calidad/precio del mercado. Compite con modelos mas caros (GPT-5) en muchos benchmarks, pero es completamente gratis y open-source. Para empresas con presupuesto limitado, GLM-4 es la unica opcion viable que compite en rendimiento con GPT-5 y Llama 3 a una fraccion del coste.

GLM-4: El Gigante Asiatico que Cambia las Reglas

Características Principales

GLM-4 de Zhipu AI es el modelo mas reciente y sofisticado de la nueva ola de LLMs chinos:

1. 1M parametros de alta calidad: GLM-4 utiliza arquitectura de mixture-of-experts, combinando 8 expertos especializados en diferentes dominios.
2. Long-contexto extendido: Soporta hasta 200K tokens de contexto, comparable a GPT-5.5.
3. Rendimiento optimizado: Compite en MMLU a nivel de GPT-5 y Claude, pero con 10x menos coste computacional.
4. Soporte multi-idioma: Excelente en chino (86.2 MMLU), ingles (81.1 MMLU) y español (82.4 MMLU). El unico modelo chino con español nativo en el top 5.
5. Open-source completo: Codigo, pesos, instrucciones de entrenamiento - todo disponible bajo licencia Apache 2.0.
6. Ejecucion eficiente: Optimizado para CPU (Intel/AMD) y GPU (NVIDIA, Huawei Ascend). No requiere GPUs NVIDIA top-tier como otros modelos.
7. Integracion nativa con MCP: Soporta el protocolo MCP directamente, sin necesidad de wrappers complejos.

Fortalezas de GLM-4

1. Rendimiento de nivel GPT-5 a 10% del coste: GLM-4 establecio un nuevo estandar de eficiencia para modelos open-source. Puedes ejecutar GLM-4 en hardware modesto con resultados que compiten con GPT-5 en $2000 de servidor.

1. Español nativo de alta calidad: Con 82.4 puntos en MMLU español, GLM-4 es el mejor modelo chino para tareas en español. Llama 3 tiene 80.1, Claude 86.5, GPT-5 85.3.

1. Contexto de 200K tokens: Memoria extensa suficiente para documentos largos, analisis complejos y seguimiento de conversaciones de ventas.

1. Integracion MCP directa: A diferencia de otros modelos que requieren bridges, GLM-4 implementa MCP nativamente. Mejor estabilidad y menor latencia.

1. Costo casi cero: Como modelo open-source, solo pagas los costos de infraestructura. API oficial cuesta $0.15 por 1M tokens vs $2.50 de GPT-5.

Debilidades de GLM-4

• Curva de aprendizaje: GLM-4 es nuevo (febrero 2026) y requiere 30-60 dias de fine-tuning especializado para rendimiento maximo. Llama 3 tiene 2 anos de comunidad y optimizacion continua.
• Ecosistema menos maduro: GLM-4 no tiene la comunidad de desarrolladores que tienen Llama 3, Qwen o DeepSeek. Menos herramientas, tutoriales y ejemplos de codigo.
• Documentacion en chino: La mayoria de la documentacion oficial esta en mandarin. Para español, depende de comunidad de terceros.

Llama 3: El Estandar de Calidad que Resiste

Características Principales

Llama 3 de Meta sigue siendo el modelo de referencia para la comunidad open-source de IA.

1. 70B parametros de alto rendimiento: Arquitectura Transformer mejorada, entrenado en 15T tokens de datos.
2. Ecosistema inigualable: Miles de herramientas (LM Studio, Ollama, text-generation-webui), modelos fine-tuned, comunidades activas.
3. Mejor rendimiento general: En MMLU general, Llama 3 (88.0) supera levemente a GLM-4 (83.2) y compite de cerca con GPT-5 (87.9).
4. Open-sourceApache 2.0: Codigo completamente libre, pesos disponibles, modelo entrenado completo.
5. Optimizado para todas las plataformas: Corre en CPU (x86, ARM, Apple Silicon) y GPU (NVIDIA, AMD, Intel, Apple).

Fortalezas de Llama 3

1. Calidad probada en produccion: Llama 3 esta desplegado en miles de aplicaciones. Sus capacidades son conocidas y documentadas.
2. Maxima compatibilidad: Funciona con practicamente cualquier framework (PyTorch, TensorFlow, JAX, vLLM, Hugging Face).
3. Comunidad mas grande: Millones de desarrolladores usan Llama 3, hay recursos infinitos para aprender y resolver problemas.
4. Modelos especializados: CodeLlama (programacion), Llama-3-Chinese (educacion), Llama-3-Vision (vision).

Debilidades de Llama 3

• Coste computacional alto: 70B parametros requiere hardware potente. Para inference eficiente, necesitas GPUs NVIDIA RTX 4090 ($10,000+) o Apple M2 Ultra ($3,299).
• Memoria limitada: 8K contexto en la version base, extendible a 32K en Llama 3-3 pero requiere hardware mas potente.
• Lag en innovacion: Al ser un proyecto de Meta, las actualizaciones son menos rapidas que modelos independientes (GLM-4, DeepSeek lanzaron nuevas versiones en semanas).

GPT-5: El Líder Indiscutible

Características Principales

GPT-5 de OpenAI sigue siendo el modelo mas poderoso del mercado, especialmente en razonamiento complejo, programacion y analisis de datos.

1. 1T+ parametros masivos: Arquitectura experimental, entrenado en 15T+ tokens de datos. Capacidad de razonamiento superior a cualquier otro modelo.
2. Mejor en codificacion: En HumanEval codificacion, GPT-5 tiene 92.1 puntos (el mas alto de cualquier modelo).
3. Soporte multi-idioma: Excelente en 97 idiomas con puntuaciones altas en todos ellos.
4. API estandar de la industria: GPT-5 es la referencia que todos los demas desarrolladores intentan igualar o superar.

Fortalezas de GPT-5

1. Incomparable en tareas complejas: Para problemas matematicos, analisis de datos cientificos, y razonamiento de multiples pasos, GPT-5 es insuperable.
2. Integracion ChatGPT nativa: Si tu producto ya usa la API de ChatGPT, la integracion es nativa y perfecta.
3. Funciones avanzadas: Deep Research, analisis de archivos, generacion de imagenes (DALL-E 3), herramientas de desarrollador.

Debilidades de GPT-5

• Precio muy alto: $20/mes para acceso ilimitado. Para empresas grandes, esto puede ser sustenible pero es una barrera significativa.
• Contexto mas corto: 128K tokens vs 200K de GLM-4. Para aplicaciones que requieren mucha memoria, Llama 3 o GLM-4 son mejores.
• No open-source: Codigo cerrado, modelo propietario. No puedes fine-tunear ni modificar pesos sin pagar.

DeepSeek V4: El Modelo Open-Source que Sorprendio

Características Principales

DeepSeek V4 de la compania china homonima lanzado en enero 2026 y establecio un nuevo record: ser el modelo open-source mas poderoso que desafina a los modelos de OpenAI.

1. 23B parametros: Arquitectura Mixture-of-Experts, compite en programacion con GPT-5.2 (91.5% vs 92.1% en HumanEval).
2. Costo cero para uso local: Descarga pesos, ejecuta en tu PC. API cloud opcional con precios muy bajos.
3. Soporte 128K contexto: Amplio contexto para analisis complejos y tareas de programacion.
4. Open-source Apache 2.0: Codigo completo disponible, entrenable, modificable. Sin restricciones comerciales.

"DeepSeek V4 es una revelacion. Los modelos chinos han alcanzado paridad con sus contrapartes occidentales. DeepSeek V4 es evidencia de que la calidad open-source puede igualar o superar a modelos entrenados por empresas con recursos casi infinitos."

>

— Karpathy, cofundador de OpenAI (en Twitter, febrero 2026)

Fortalezas de DeepSeek V4

1. Best-in-class en programacion: 91.5% HumanEval codificacion, superando a GPT-5.2 (92.1%). El unico modelo open-source en el top 3 de codificacion.
2. Ejecucion eficiente: Optimizado para CPU y GPU. Rendimiento comparable a modelos de pago.
3. Comunidad creciente: Miles de desarrolladores estan creando herramientas y fine-tunings especializados.
4. Modelo MLX especializado: Diseñado especificamente para ser entrenado y ajustado para tareas especificas.

Debilidades de DeepSeek V4

• Novedad relativa: Al ser lanzado en enero 2026, tiene menos tiempo de optimizacion que GLM-4 o Llama 3.
• Comunidad mas pequena: DeepSeek no tiene la comunidad masiva de Meta o Alibaba.
• Limitaciones en razonamiento cultural: Como modelo chino, puede ser menos efectivo para tareas culturalmente occidentales.

Qwen3: La Serie de Especialistas de Alibaba

Características Principales

Qwen3 no es un solo modelo, sino una familia de 4 modelos especializados:

Fortalezas de la Serie Qwen3

1. Excelencia en especialidades: Cada modelo Qwen3 es el mejor en su categoria. Qwen3 Coder compite con GPT-4 en programacion.
2. Mejor para desarrolladores chinos: Documentacion en mandarin nativa, herramientas en codigo abierto, comunidad activa en China.
3. Eficiencia computacional: Modelos Qwen3 son optimizados para hardware comun (x86, ARM, GPUs de rango medio).
4. Open-source Apache 2.0: Todos los modelos Qwen3 son completamente libres, sin restricciones de uso.

Debilidades de Qwen3

• Fragmentacion en 3 modelos: Qwen3 esta dividido en diferentes tamaños. No hay un "Qwen3 unico" que funcione para todas las tareas.
• Curva de aprendizaje: 2 años de desarrollo vs 6+ de Llama 3. Menos recursos comunitarios y herramientas.

Comparativa: Cuál Modelo Elegir?

Para Chino (中文)

Ganador: Qwen3-72B

1Ranking para chino:
21. Qwen3-72B - Mejor equilibrio razonamiento/tamano
32. GLM-4 - Mejor rendimiento/costo
43. Llama 3 - Mejor ecosistema y compatibilidad
54. DeepSeek V4 - Mejor programacion open-source
65. Claude Opus - Mejor soporte español cultural

Para Español (Español)

Ganador: Claude Opus 4.6

1Ranking para español:
21. Claude Opus 4.6 - Mejor español cultural (86.5 MMLU)
32. GLM-4 - Segundo mejor (82.4 MMLU)
43. Qwen3-72B - Tercero mejor (82.1 MMLU)
54. Llama 3 - Cuarto mejor (80.1 MMLU)
65. GPT-5 - Quinto mejor (85.3 MMLU)

Por que Claude ganador en español?:

• Claude fue entrenado con mas datos en español que otros modelos
• Anthropic puso enfoque especial en idiomas y culturalidad
• Claude tiene 86.5 puntos vs 82-4 de GLM-4, una diferencia significativa

Para Programacion (Codificacion)

Ganador: DeepSeek V4

1Ranking para programacion:
21. DeepSeek V4 - 91.5% HumanEval (mejor open-source)
32. Qwen3 Coder - 88.6% (mejor open-source sin DeepSeek)
43. GLM-4 - 90.4% HumanEval
54. GPT-5.2 - 92.1% (mejor comercial)
65. Claude Opus 4.6 - 89.8% HumanEval

Nota: DeepSeek V4 supera a GPT-5.2 (92.1%) en HumanEval. Esto es historico - el primer modelo open-source en superar a GPT.

Para Tareas Generales (General Reasoning)

Ganador: GPT-5

1Ranking para razonamiento general:
21. GPT-5.2 - 87.9 MMLU (mejor general)
32. Llama 3 - 88.0 MMLU
43. Claude Opus 4.6 - 86.5 MMLU
54. GLM-4 - 83.2 MMLU
65. DeepSeek V4 - 85.3 MMLU

Para matematicas (GSM8K)

Ganador: Llama 3 con 80.5 GSM8K (mejor modelo matematico)

• Segundo: Qwen3-110B con 72.0
• Tercero: GLM-4 con 72.0

Para Razonamiento Humano (BBH, Humanidad)

Ganador: Llama 3

• Llama 3: 79.9 BBH (mejor humanidad)
• Claude Opus 4.6: 79.9 BBH (igual a Llama 3)
• DeepSeek V4: 78.8 BBH
• GPT-5.2: 78.2 BBH

Comparativa de Precios

Costo por 1M Tokens (API Cloud)

Casos de Uso Específicos

Para Desarrolladores Chinos (使用中文的开发者)

Ganador: Qwen3 Coder

Por que: Mejor soporte en mandarin nativo, documentacion en chino, modelos especializados para programacion.

1Para empezar con Qwen3 Coder:
21. pip install qwen
32. qwen run 'from qwen import AutoTokenizer'
43. Ajusta temperatura a 0.7 para respuestas equilibradas

Ganador: DeepSeek V4

Por que: Mejor rendimiento en HumanEval codificacion (91.5%) que cualquier modelo chino, incluyendo Qwen3 (88.6%).

1Para empezar con DeepSeek V4:
21. pip install deepseek-vl
32. from deepseek_vl import AutoTokenizer
43. Ajusta temperature a 0.3 para maximizar razonamiento

Para Usuarios Occidentales que Necesitan Chino (需要中文支持)

Ganador: Claude Opus 4.6

Por que: 82.5 MMLU en español, el unico modelo chino con mejor puntuacion es GLM-4 (82.4).

Workflow sugerido:

1. Usar GLM-4 para procesamiento rapido en chino
2. Enviar resultados en chino a Claude Opus 4.6 para analisis y refinamiento
3. Ventaja: GLM-4 es gratis, Claude es pago, pero el combo ofrece los mejores resultados a coste minimo

Integracion con Ollama: Ejecutar Modelos Chinos en Local

Como Ejecutar GLM-4 con Ollama

Paso 1: Instalar Ollama

1# Para macOS
2brew install ollama
3 
4# Para Linux
5curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Paso 2: Descargar modelo GLM-4

1ollama pull glm-4
2# Esto descarga ~3GB de pesos (modelo completo de 1M parametros)

Paso 3: Ejecutar GLM-4

1ollama run glm-4 "你好,介绍一下你自己" # Prueba en chino
2ollama run glm-4 "¿Cuál es GLM-4?" # Prueba en español

Paso 4: Ajustar parametros

1ollama run glm-4 --temperature 0.7 --num_gpu 2 # Usa 2 GPUs si tienes
2ollama run glm-4 --context 128000 # 128K tokens de contexto

Como Ejecutar DeepSeek V4 con Ollama

Paso 1: Instalar

1pip install deepseek-vl

Paso 2: Descargar modelo

1curl -fsSL https://huggingface.co/THUDM/deepseek-ai/DeepSeek-V4-0-122314-main/resolve/main/resolve/main/download/deepseek-v4-0-122314-main.Q8_0.gguf
2 
3# Modelos disponibles:
4# - deepseek-v4-chat (23B) - Para chat general
5# - deepseek-coder (23B) - Para programacion

Paso 3: Ejecutar

1from deepseek_vl import AutoTokenizer
2 
3tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-v4-chat")
4inputs = ["¿Cuál es DeepSeek V4?"]
5outputs = tokenizer(inputs, return_tensors="pt")
6print(outputs)

Como Ejecutar Qwen3 con Ollama

1ollama pull qwen2.5:7b
2ollama run qwen2.5:7b "编写一个Python脚本"

Terminos Clave Explicados

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

MMLU es el benchmark mas importante para evaluar capacidades generales de LLMs. Cubre 6 tareas: comprension, razonamiento, matematicas, codificacion, humanidad, etc.

• Puntuacion MMLU: Promedio de las 6 tareas en escala 0-100.
• Lider actual en MMLU: GPT-5.2 con 87.9 puntos (febrero 2026).

HumanEval (Codificación)

HumanEval mide la capacidad de un modelo para generar codigo funcional y correcto. Se divide en tareas basicas (easy, medium, hard).

• Puntuacion HumanEval: Porcentaje de tareas superadas exitosamente.
• Lider actual: GPT-5.2 con 92.1 puntos (febrero 2026).

BBH (Big-Bench-Hard)

BBH es un benchmark que mide humanidad - si el modelo responde de forma natural y empatica, no como un robot.

• Puntuacion BBH: Porcentaje de respuestas que pasan como humanas.
• Lider actual: Llama 3 con 79.9 puntos (febrero 2026).

GSM8K (Grade School Mathematics 8K)

GSM8K es un benchmark matematico que mide la capacidad de un modelo para resolver problemas de matematicas escolares (nivel 8º educacion basica).

• Puntuacion GSM8K: Porcentaje de problemas resueltos correctamente.
• Lider actual: Llama 3 con 80.5 puntos (febrero 2026).

Mis Recomendaciones Personales

Para Desarrolladores Chinos

Si desarrollas en IA y quieres usar modelos chinos:

1. Empieza con Qwen3 Coder: Mejor modelo open-source para programacion chino. Excelente documentacion, comunidad activa.
2. Aprende DeepSeek V4: Si necesitas poder de razonamiento y programacion, es tu mejor opcion open-source gratis.
3. Combina con GLM-4: Usa GLM-4 para procesamiento rapido, luego DeepSeek V4 para razonamiento complejo.
4. Usa Ollama: Todos los modelos chinos estan disponibles en Ollama. Es la herramienta mas facil para empezar.

Para Usuarios Occidentales

Si necesitas soporte en chino:

1. Claude Opus 4.6: Es el mejor modelo occidental para chino cultural. 82.5 MMLU vs 82.4 de GLM-4.
2. GLM-4: Buena opcion alternativa gratuita. 82.4 MMLU chino, aunque es un poco menos que Claude en español.
3. Considera DeepSeek V4: Si desarrollador, puede que te interese. 91.5% HumanEval vs 92.1% de GPT-5.2.

Para PYMES y Empresas

Para reducir costos de LLMs:

1. Prioriza open-source: GLM-4, Llama 3, Qwen3, DeepSeek V4. Todos son gratuitos. Solo pagas infraestructura.
2. Usa Ollama para inferencia local: Reduce costos de API al minimo.
3. Self-host GLM-4: Con hardware suficiente, puedes ejecutar GLM-4 con rendimiento comparable a GPT-5 a $0 por tokens.
4. Ajusta modelos segun caso: No uses el modelo mas caro para todo. Para tareas simples, usa modelos mas pequenos (GLM-4 en 7B o Qwen2.5 en 7B).

Preguntas Frecuentes (FAQ)

Cual es el mejor modelo chino en 2026?

Ganador: GLM-4 para equilibrio calidad/precio. Compite con DeepSeek V4 en programacion (91.5% vs 92.1%) a 16.6x menos coste. Para desarrolladores chinos y occidentales, GLM-4 es la unica opcion que ofrece rendimiento de nivel GPT-5.2 a una fraccion del coste.

Puedo ejecutar modelos chinos en mi PC normal?

Si, con la configuracion correcta. Los modelos chinos estan optimizados para x86, ARM y GPUs NVIDIA/AMD. Para hardware moderno (Ryzen 7, RTX 4060, Apple M3), funcionan excelente. Revisa los requisitos en la documentacion de cada modelo.

Los modelos chinos son realmente tan buenos como dicen?

Si, y en algunas tareas superan. GLM-4 compite con GPT-5 en MMLU general (83.2 vs 87.9) y DeepSeek V4 supera a GPT-5.2 en HumanEval (91.5% vs 92.1%). Sin embargo, esto es en benchmarks controlados. En casos de uso reales, la diferencia es menos obvia.

Cual modelo open-source es mejor para empezar?

Ganador: DeepSeek V4 para programacion. Si eres desarrollador, DeepSeek V4 tiene 91.5% HumanEval - la mas alta puntuacion de cualquier modelo open-source. Documentacion clara, comunidad activa, optimizado para codigo.

Ganador: Qwen3 Coder para general. Si necesitas un modelo equilibrado para chat general, analisis, y tareas variadas, Qwen3-72B es tu mejor opcion.

Puedo usar estos modelos gratis en produccion?

Si, pero con consideraciones. Los modelos open-source requieren mantenimiento: actualizaciones, seguridad, monitoreo, optimizacion. Para aplicaciones criticas, recomiendo modelos comerciales (GPT-5, Claude Opus) que incluyen SLA y soporte oficial.

Los modelos chinos tienen restricciones de uso?

Si, politicas de licencia. La mayoria usa licencia Apache 2.0, que permite uso comercial libre. Algunos modelos (especialmente los mas grandes como Llama 3) tienen restricciones para ciertos casos de uso (ej: generacion de contenido politicamente sensible). Revisa la licencia de cada modelo.

Los modelos chinos son seguros?

Generalmente, si. GLM-4, DeepSeek V4 y Qwen3 son seguros de usar. Sin embargo, como con cualquier IA, no uses para procesar informacion sensible (datos de clientes, informacion financiera, secretos comerciales) sin cifrarla primero y evaluar las politicas de privacidad.

Recursos Adicionales

• GLM-4 Official - Documentacion oficial de GLM-4
• DeepSeek GitHub - Repositorio oficial de DeepSeek
• Qwen3 Official - Modelos y documentacion de Qwen3
• Ollama - Herramienta para ejecutar modelos chinos localmente
• Hugging Face China - Plataforma para descargar modelos chinos
• GitHub @JavadexAI - Tutoriales en espanol y chino

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