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Z AI, la empresa respaldada por grandes actores como Xiaomi, Tencent y Alibaba, acaba de hacer historia. Hace apenas unos días, lanzaron su nuevo modelo de código abierto llamado GLM 5.2. Este modelo se posiciona como el mejor modelo de código abierto disponible actualmente, pero no se detiene ahí. Acaba de destrozar los modelos de código cerrado, superando a OpenAI, Gemini y Claude con sus versiones más potentes. Ahora son el número uno, excluyendo Fable 5, que ya no es utilizable. Para ver de lo que es capaz, lo probaremos con ocho casos de uso que te permitirán hacer cosas como crear aplicaciones funcionales y muy detalladas, trabajar en sistemas simulados con una simple indicación, producir presentaciones profesionales repletas de información, o incluso trabajar en un entorno profesional que te permita conectar habilidades, MCPs, e incluso generar videos como los que estás viendo aquí, entre otros casos de uso. La mejor parte es que, al ser de código abierto, podemos usarlo completamente gratis. Suena bien, ¿verdad? Aprendamos más.
Z AI es una empresa asiática que está sacudiendo Silicon Valley. Fundada en 2019 como Zhipo AI, Z se convirtió en una marca internacional seis años después. A principios de este año, salió a bolsa y en pocos meses ya había aumentado su valor más de diez veces. Su último modelo de IA, GLM 5.2, es una versión Mid, lo que significa que cualquiera puede usarlo, modificarlo, instalarlo localmente para uso privado o integrarlo comercialmente. Para ver de lo que es capaz, echemos un vistazo a GLM 5.2, que es el modelo que se muestra aquí. Dejaré un enlace en la descripción a continuación, junto con todo lo demás que cubriremos en este video.
Desde aquí, podemos ver cómo este modelo realmente rivaliza con los mejores modelos de inteligencia artificial, dejando muy atrás a empresas como Gemini y igualando a los mejores modelos de OpenAI y Anthropic. En cuanto a rendimiento, es bastante sorprendente, ya que está muy bien igualado, pero recuerda que esta arquitectura es de código abierto y funciona con un millón de contextos, lo que marca una clara diferencia en comparación con su predecesor, GLM 5.1. Además, en áreas como el diseño frontend, destaca sobre todos los modelos actuales. De hecho, ocupa el número uno, superado solo por el modelo Fable, que ya no es utilizable. Y ten en cuenta que algunas clasificaciones, como Code Arena, lo colocan en el número uno, incluso por delante del modelo Fable 5, ya descatalogado. Sobre el papel, parece muy prometedor, así que veamoslo en la práctica.
Para el primer caso de uso, probaremos una aplicación bastante compleja, pidiéndole que ejecute una simulación que incluya animaciones y sonidos. En este ejemplo, al igual que en todos los demás que veremos a lo largo del video, ten en cuenta que solo permitiremos un intento sin iteración. Así que, para ver cómo se desempeña, saltemos a ChatZ ai, esta plataforma de la propia empresa, que es bastante sorprendente porque más allá de ofrecer un modelo de código abierto, es tan grande que necesitaríamos una enorme inversión corporativa para ejecutar modelos tan potentes. Pero aún así nos permiten usarlo desde sus servidores a través de esta plataforma, que, por cierto, ni siquiera tiene planes de pago. Además, puedes buscarlo en cualquiera de sus configuraciones y no lo encontrarás, ya que se ofrece verdaderamente de forma gratuita y sin límites. Ten en cuenta que debido a la demanda, podrían imponer diferentes límites con una ventana de una hora. Aunque, para ser honesto, cuando he alcanzado ese límite y he intentado reenviar la indicación varias veces, me lo ha permitido en menos de un minuto.
Volviendo a la plataforma D, lo más importante a tener en cuenta aquí es que si seleccionamos el modelo GLM 5.2, es cuando estamos utilizando la versión más potente. Otra cosa que recomiendo si estás usando el modo chat es seleccionar el nivel de razonamiento más alto desde aquí, ya que esto te permitirá usar su máxima potencia. Con esto en mente, voy a escribir este tutorial desde aquí, donde básicamente le pido que cree una simulación de música estilo garage. La aplicación Music de Apple te permite interactuar con diferentes instrumentos como batería, piano, guitarra, bajo y sintetizador. Hago clic en "Enviar", y después de unos minutos, en mi primer intento, obtengo este resultado aquí. Pero para verlo mejor, voy a hacer clic en este botón para abrirlo en una nueva pestaña.
Observa que aquí tenemos esta animación de 3D Studio donde podemos simular música digital, y veremos si todo funciona. Para ello, voy a hacer clic en "Enter Studio", y si bien es cierto que ha creado una especie de simulación básica del instrumento que se muestra aquí, podríamos haber iterado para obtener imágenes más realistas. Sin embargo, nos centraremos en el aspecto funcional, y aquí veo una batería. También tenemos un piano, una guitarra, un bajo y un sintetizador. Veamos si produce algún sonido. Así que, voy a hacer clic en algunas de estas opciones, como "Kick". Y como podemos ver, sí produce sonido. De hecho, los otros botones también funcionarían. Y si hago clic en la parte inferior, también sonaría bien. Aquí en el piano, el sonido debería cambiar, y de hecho debería funcionar. Y si cambio cualquier otro ejemplo, como el bajo, tocar algunos de estos acordes debería sonar diferente. Pero lo más interesante aquí es que he pedido una especie de aplicación como GarageBand de Apple, donde debería poder grabar para poder mezclar todo este tipo de música. Veamos si funciona.
Para ello, vuelvo a la batería, voy a presionar grabar, y verás una herramienta donde puedes mezclar varios instrumentos. Hacemos clic en ella. Esa sería la base. Ahora voy al pin. Ahí, como podemos escuchar, todo lo que estoy seleccionando se está añadiendo. Y probemos un bajo. Y ahora podemos escucharlo. Bueno, esos tres instrumentos deberían escucharse en la grabación. Tampoco es un tutorial de música, aunque la verdad es que el resultado es muy impresionante. No soy músico, aunque no lo parezca, pero la verdad es que sorprende que todo funcione perfectamente a la primera. No solo escuchas las notas musicales, sino que también tienes todas esas funciones de grabación y estudio que podrías usar sin siquiera tener que iterar. La verdad es que poder usar el modelo de gama alta actualmente disponible de forma gratuita y que sea de código abierto es música para mis oídos. Por lo tanto, si te gustaría aprender sobre la IA que ha revolucionado toda la industria audiovisual y musical, deberías echar un vistazo a Freebit AI, una plataforma que convierte cualquier canción en un video musical viral completo utilizando inteligencia artificial en un solo cliente. Maneja canciones que tengas de herramientas como Suno, Audio, YouTube, TikTok y otras, sin descargar nada ni preparar archivos.
Mira, estoy aquí en el corazón de esta canción, ya que vine aquí y ahora puedo hacer clic desde aquí para copiar el enlace, ir a la plataforma Freebit, y mira, desde aquí si hago clic en añadir música y luego pego la URL de la canción que creé con esa herramienta y hago clic en enviar, ya lo habría estropeado aquí. Voy a seleccionar el primer minuto completo, hago clic en confirmar, y luego comenzará a analizar toda la canción e identificar todos los puntos clave a considerar para el video musical. Una vez que lo validemos, comenzará a desarrollar todo el estilo visual, que también podemos revisar y aprobar. Luego comenzará a crear el brief creativo para ese video musical profesional. Tras la aprobación, también comenzará a generar todas las imágenes de referencia para nuestro video musical. Y una vez que tengamos todas esas escenas desarrolladas, nos mostrará todo lo que aparecerá en el video, como personajes, looks, ubicación, etc. Tras la confirmación, creará todas las diferentes escenas, y tras la aprobación, veremos un ejemplo como este: "Entra sin permiso, rompe el viejo plan, desde el otro lado viene el vendaval."
Más allá de todo esto, ten en cuenta que también tenemos muchas herramientas unificadas en esta plataforma. Y si te gustaría probar todo esto por ti mismo, ten en cuenta que gracias a que Free Bit patrocina este video, me han dado un enlace especial con un cupón que dejaré en la descripción a continuación para que puedas probarlo por ti mismo. Ahora que sabemos eso, pasemos al siguiente caso de uso.
Con este segundo caso de uso, probaremos qué tan bien tiene en cuenta esos pequeños detalles al desarrollar algo. Dado que el primer caso fue más funcional que visual, vamos a compensar eso con este. Para ello, volviendo a la plataforma, ahora cambiaré al modo agente, porque lo que realmente quiero aquí es que realice una secuencia de tareas hasta lograr el objetivo final, que es este de aquí: le pediremos un sitio web interactivo y sencillo para un coche eléctrico premium futurista, con animaciones al desplazarnos. Así que veamos cómo lo hace en el primer intento. Pulso enviar, y unos minutos después, en el primer intento, obtenemos este resultado. Para verlo mejor, haré clic aquí, y al hacerlo se carga esta página donde puedo ver que incluso el cursor es especial. Aquí, muestra la aceleración del coche de 2.1 segundos, la autonomía en kilómetros y la potencia. Y si nos desplazamos hacia abajo, podemos ver todas estas animaciones características de un sitio web de coches. Sigamos desplazándonos. Aquí podemos ver una animación sencilla de las diferentes partes del coche a medida que me desplazo hacia abajo. También podemos jugar con partes de imágenes reales aquí, pero como no he añadido nada, se ha desarrollado de esta forma sencilla. Continuamos desplazándonos hacia abajo, y podemos ver otras animaciones en esta sección, en este caso, toda la sección de kilómetros por hora. Continuando, también podemos encontrar información más detallada, diferentes gráficos en movimiento, e incluso una pequeña llamada a la acción para que los clientes dejen su dirección de correo electrónico aquí. Con este ejemplo, utilizando una indicación tan sencilla como la que he proporcionado, podemos ver el nivel de detalle considerado al desarrollar todo el aspecto visual del sitio web. Simplemente especificamos lo que queremos, y de esta manera, podemos ver visualmente lo que buscamos. Idealmente, cuanta más información y contexto, mejores serán los resultados, pero la verdad es que funciona muy bien, incluso con un mensaje tan conciso como el que envié.
En este tercer caso de uso, lo probaremos con algo aún más complejo, ya que le pediremos una simulación que tenga en cuenta diferentes opciones dependiendo de lo que seleccionemos en la aplicación que vamos a generar. Para ilustrar lo que quiero decir, voy a volver a un nuevo chat con este último modelo, y acabo de escribir esta indicación: un gemelo digital 3D del sistema solar realista e interactivo en español, que permita la selección de cualquier planeta. Pero aquí, también he añadido algo más de información. Le he pedido específicamente que proporcione información y características sobre cualquier planeta que no sea la Tierra cuando lo seleccione. Sin embargo, si seleccionamos la Tierra, ya que tenemos más información, quiero poder desglosarlo todo en detalle. Incluso he pedido una vista satelital. Veamos si puede hacer esto. Para ello, haremos clic en "enviar", y después de unos minutos rápidos, veremos este resultado completamente interactivo donde podemos ver el sistema solar. Aquí, puedo hacer clic en cualquier planeta, como Saturno, por ejemplo. Observa cómo se acerca al planeta; a la derecha, podemos encontrar diferentes puntos clave. Además de esto, puedo pedirle que aumente la velocidad, lo que nos permite ver tanto su rotación como su movimiento orbital. De hecho, voy a alejarme un poco para que podamos ver mejor toda esta velocidad. Pero si me acerco a otro planeta, como este en el que acabo de hacer clic, entonces podemos ver la velocidad mucho más rápido, ya que estaría más cerca del sol. Aquí de nuevo podemos ver diferentes aspectos interesantes de Venus a considerar, pero ahora voy a hacer clic en la Tierra, ya que debería tener más detalle. De hecho, mira aquí. Voy a reducir un poco la velocidad para que no nos mareemos tanto y voy a acercarme. Acerquémonos un poco más a la Tierra. Observa que ya podemos encontrar todas las divisiones aquí, ¿verdad? Por ejemplo, aquí podemos encontrar España con diferentes datos a considerar. Voy a reducirla aún más para que podamos verla con calma. Aquí también podemos ver México, Argentina y otros. Así que desde aquí, observa que más allá de poder previsualizar todo, si hago clic en cualquier país, como España por ejemplo, observa cómo a la derecha desglosa toda esa información, como la población de 47 millones de personas, su superficie, su PIB nominal y el PIB continental al que pertenece. Pero además de todo esto, si hago clic en "ver mapa", accederemos a esta opción para verlo por satélite. Y para verificar que esto funciona, desplacémonos bastante hasta una ubicación. Y mira qué bien está funcionando. Podemos ver que efectivamente podemos tener esta vista satelital, que incluso podemos cambiar, incluyendo vista de calle, vista híbrida e incluso vista de terreno. Y todo esto en el primer intento, sin ninguna iteración. Con esto, podemos decir adiós a la idea de que los modelos de código abierto o gratuitos son peores que los de pago, ya que realmente podemos ver cómo podemos lograr resultados muy interesantes con solo una indicación.
Pasando al cuarto caso de uso, veremos una nueva función incorporada con este nuevo modelo GLM 5.2: la capacidad de crear presentaciones avanzadas. Para ello, observa que a la izquierda tenemos este icono aquí. Si hacemos clic en él, entraremos en modo agente con esta nueva versión de presentaciones. Y si ahora le pido que cree una presentación visual en español sobre cómo la IA de código abierto, liderada por modelos como GLM 5.2, está cerrando la brecha e incluso superando las directrices de código cerrado, al hacer clic en "enviar" comenzará a procesarlo. Minutos después, lo habrá procesado, y si hago clic en "editar", podemos ver que no solo ha creado una presentación de muy buen aspecto —de hecho, veremos las diapositivas ahora— sino que también, aquí abajo, veo que ha añadido las diferentes notas que el presentador debería decir. Esto ocurre en cada diapositiva, y francamente, esto es algo que no he visto en otras herramientas de inteligencia artificial.
Veamos cada diapositiva primero. Para ello, haré clic en "presentar", y desde aquí podemos ver cómo ha seleccionado ese diseño con tonos azules, refiriéndose al "I" abierto. Avancemos, y vemos que tenemos cuatro secciones. Primero, cubrimos toda la sección del paradigma, cómo las tecnologías de código abierto han aumentado significativamente en el último año, las cifras que definen la situación actual, cómo GLM 5.2 se ha convertido en el nuevo líder, y qué lo hace único, incluyendo su codificación, razonamiento, eficiencia, costos y licencia abierta. Aquí, incluso vemos las principales diferencias en términos de costos, por ejemplo, donde podemos ver que el modelo Clot es hasta ocho veces más caro que Chat Z, como se muestra en esta presentación. Avanzando un poco más rápido, vemos los casos de uso, la diferencia entre modelos abiertos y cerrados, y lo que dicen los líderes en inteligencia artificial hoy en día. Finalmente, tenemos una sección más reflexiva sobre el futuro de la inteligencia artificial. En resumen, podemos ver que tenemos una presentación muy bien elaborada y formateada, y que, junto con los aspectos visuales que acabamos de ver, cada diapositiva también incluye notas útiles para asegurar que esté lista para la presentación.
Además, ten en cuenta que en toda la sección de presentaciones, más allá de lo que pueda generar para nosotros, es bastante visual, y podremos editarla con un solo clic, ya que todo lo que ves aquí se puede mover. De hecho, si quisiera mover todo este bloque, podría hacerlo así. También tendré todos los detalles de los puntos que puedo cambiar aquí según lo que haga clic. Por ejemplo, en la sección de texto, aparecen todas estas opciones. Si hago clic, por ejemplo, en esta imagen de aquí, aparecen estas otras opciones. Y en última instancia, podrás modificar todas las opciones que veas a tu gusto para que no tengas que conformarte con un resultado 100% prefabricado o uno completamente manual; tenemos este punto intermedio para trabajar de forma realista.
Continuando con el quinto caso de uso, lo llevaremos al siguiente nivel utilizando el propio entorno de desarrollo de Zi, que acaba de ser lanzado y es muy similar a Codex Antigravity o Cloud Code. Y aquí es donde su modelo puede rendir mejor. Para aprender todo esto, saltemos a Z Code, otra herramienta que realmente me ha sorprendido. Si te desplazas un poco hacia abajo, verás que su interfaz es prácticamente una copia y pega de Codex. Para usarlo, ten en cuenta que está disponible en todos estos dispositivos, ya sea Mac, Windows o todas las distribuciones de Linux. Ya lo tengo instalado, y una vez que lo abras e inicies sesión con tu cuenta de Zai, puedes usarlo gratis. Aquí, verás que nuevamente tenemos una interfaz similar a Codex, que proporciona todas las funcionalidades necesarias para trabajar con agentes, como la capacidad de elegir fácilmente cuánto quieres que te pidan para cada tarea que van a realizar. En este caso, usaré Acceso Completo, pero ten en cuenta que esto le da acceso completo. Por lo tanto, si lo usas por primera vez, te recomiendo configurarlo para que te pregunte por cada cambio que realice. Junto con esto, también podremos seleccionar el modelo más potente, que es GLM 5.2. Y observa que también podremos usarlo a plena potencia aquí mismo, ya que desarrollaremos todas sus capacidades desde aquí. No solo lo ejecutaremos en la nube, sino que también podrá ejecutar tareas en nuestro dispositivo local. De hecho, observa que aquí arriba podemos seleccionar entre diferentes carpetas e incluso trabajar en la nube. Además, ten en cuenta que tenemos funciones que simplifican el trabajo. Observa que cuando hacemos clic en el chat, podemos seleccionar la "a" para elegir entre todos los archivos de la carpeta a la que hemos accedido. Veremos esto más adelante, así que te mostraré otro atajo, este para Slash, desde donde podemos usar un par de comandos predeterminados. El primero nos permite definir todo lo relacionado con el objetivo de un proyecto. En esta sección, me dice que no tengo ningún objetivo definido, pero al hacerlo, dejaremos que el agente trabaje de forma autónoma hasta que se logre. También tenemos otras herramientas, como la capacidad de condensar todo en un chat para ver un resumen de todo lo que se ha hecho y evitar perder tiempo buscando información clave. Esto es algo que podemos ver claramente en ejemplos anteriores, ya que tiende a escribir mucho sobre cada acción. Pero para aprender más sobre las características específicas de estas herramientas y ponerlas en práctica, pasemos al siguiente caso de uso.
En este sexto caso, veremos cómo podemos interconectar cualquier herramienta que necesitemos, ya que tenemos funcionalidades como MCPs (Multi-Context Points). Podemos conectarlos manualmente, pero también automáticamente. Para ver esto, he vuelto a donde lo dejamos, pero en lugar de hablar en el chat, observa que al expandir esta barra desde... Aquí, encontraré algunas opciones más. Para acceder a ellas, haré clic en configuración. Y desde aquí, observa cómo tenemos esta opción de Servidores MCP. Por defecto, tenemos un par de MCPs instalados que nos permitirán crear y previsualizar aplicaciones de Android, e incluso crear fácilmente aplicaciones de iPhone con iOS. Estos son oficiales, pero también podríamos instalar cualquiera que queramos. Observa que si hacemos clic en el signo más, podemos añadir manualmente cualquier servidor MCP. Pero más allá de simplemente añadirlos —lo que cubrimos con más detalle en este video— ten en cuenta que si ya has trabajado con otra plataforma genética como Codex, Cloud Code o Antigravity, al hacer clic en la sección de importación se mostrarán automáticamente todos los MCPs que estás ejecutando en otros agentes. Aquí, por ejemplo, veo el de Codex CLI, y con un solo clic, puedo importarlo globalmente o incluso para un proyecto específico.
Además, considerando que estamos en modo agente, si hago clic en "crear una nueva tarea" y, desde la sección de carpetas, le otorgo acceso a otra carpeta en mi dispositivo, como la que llamé "Motions", entonces al hacer clic en "abrir", puedo decirle que ejecute una tarea e instale automáticamente el MCP necesario. Para poner esto en práctica, le diré que genere un video promocional de hasta un minuto de duración, vendiendo una zapatilla de running Nike. Aquí, especifico los requisitos, como formato MP4 y Full HD. Le digo que use el Hyperframe MCPD para esto. Le proporciono el repositorio oficial que necesitará, aunque no lo haya instalado yo mismo. Y también especifico el siguiente paso que me gustaría que tomara, que es investigar el sitio web oficial de Nike para extraer el estilo visual oficial. Le digo cómo quiero que sea la estructura del video y, además de todo eso, le pido que cree una voz en off utilizando Google Yeminite TTS. Para ello, le he dado mi clave API de Google A Studio para ver si puede navegar por el sitio web de Nike, si puede usar la API de Will Studio, integrar una voz en off, descargarla e incrustarla en el video, y realizar otras acciones más complejas que he descrito aquí para ver si puede hacer esto. Dado que entiendo que es mucho trabajo, le daré acceso completo para que vaya directo al grano. Lo enviaré, y comenzaré a analizar este modelo aproximadamente 40 minutos después. Ha llevado un tiempo, pero veamos si el resultado vale la pena. Ya ha generado el video dentro de una especie de editor de HyperFrames, y para ver cómo ha quedado, voy a darle a reproducir.
No corres para llevar, corres para avanzar. Observa cómo también añadirás diferentes puntos clave aquí, y en última instancia, a medida que avanzamos en este video de un minuto, todavía tenemos la voz y la música del personaje narrador, que aún podemos escuchar si le damos a reproducir. La distancia no importa; lo que importa es lo que decides hacer con ella. Nike, tu próximo paso comienza ahora. Y mira todo lo que ha hecho por nosotros. Es cierto que el logo de Nike no se incluyó, entiendo, debido a derechos comerciales, pero el resultado es fantástico. Capturó mi voz de Google AI Studio, que incluso susurraba al principio, y luego cambió la emoción según fuera necesario para cada parte del video. Y en última instancia, hicimos todo esto con una simple indicación y sin haber instalado nada de antemano. El agente pudo encargarse de la instalación del MCP, la creación de la voz y, en resumen, todo el video. De hecho, ya había experimentado con otros videos donde le pedí que hiciera un video promocional de Lego con el coche de juguete McLaren. Te daré unos segundos solo para que veas cómo cambian la música y las voces. Y ahora volveré contigo.
Todo empieza con una pieza. Luego llega una idea. Bueno, de aquí en adelante lo iré repasando, y verás cómo realmente hablaré de ese modelo específico, y en última instancia, tendré ese video completo de nuevo, de acuerdo con lo que... que solicitamos. Y con esto, realmente podremos hacer prácticamente cualquier cosa que necesitemos, considerando que podemos conectar cualquier tipo de herramienta a través de MCP, y también tenemos uno de los modelos más capaces disponibles actualmente. A pesar de que no tiene funcionalidad de creación de video, podemos compensar todas esas debilidades aprovechando las tecnologías de otras herramientas.
En este séptimo caso de uso, veremos rápidamente cómo también podemos trabajar con la sección de habilidades. Observa que a la izquierda tenemos esta opción de habilidades. Si hacemos clic en ella, verás que aparecen tres habilidades predeterminadas, como una relacionada con documentos PDF e incluso el creador de habilidades, tan característico de plataformas como Codex, para crear nuestras propias habilidades utilizando inteligencia artificial. Ya hablamos de esto en detalle en este video de aquí, y junto con esto, ten en cuenta que creo que también ha recogido un par de habilidades que ya tenía. No sé si esta es la configuración predeterminada, pero como recientemente estuve jugando con Pinocchio, veo que también puedo crear aplicaciones desde aquí.
Además, ten en cuenta que, de manera muy similar a lo que sucedió con los MCPs, también podemos hacer esto con las habilidades. Imagina que ya has trabajado con diferentes habilidades en Codex, Cloud Code o Antigravity. Desde aquí, puedes hacer clic nuevamente en la sección de importación, y aparecerán todas las habilidades de cada una de estas herramientas. En Cloud Code, en mi caso, tengo 24 habilidades, de las cuales puedo desglosar todas las que tengo instaladas —habilidades como N8N, habilidades como las de Pinocchio, o incluso habilidades de marketing— y al hacer clic en ellas y luego en importar, puedo añadirlas. Observa que incluso muestra lo que tengo en Codex, que serían unas 12 habilidades. Y de nuevo, podría hacer clic en importar globalmente, y casi al instante, tendría todas esas habilidades listas para usar en esta herramienta.
Con el octavo y último caso de uso, nos centraremos en las últimas características y configuraciones clave disponibles en la plataforma Z Code. Para ello, he vuelto al principio, y notarás una función en la parte inferior izquierda que realmente me llamó la atención: Cloud Dispatch. Esta función te permite utilizar todas estas funcionalidades directamente desde tu teléfono móvil. De hecho, si haces clic en ella, verás cómo te permite conectar tu dispositivo a tu teléfono móvil para que puedas gestionarlo directamente desde allí. Incluso te permite conectarlo fácilmente a un chat de Telegram, donde te guía paso a paso, y con solo un par de clics, puedes tener tu propio agente directamente en Telegram de forma muy sencilla. De hecho, al hacer clic en "Añadir Bot", también puedes añadir otros canales, como los que están añadiendo gradualmente aquí.
Además de esto, si vas a la sección de configuración, ten en cuenta que tanto la sección general como la de vista previa ofrecen las configuraciones típicas para personalizarla a tu gusto. Pero quiero destacar un par de puntos clave aquí, porque a pesar de que este modelo es de código abierto y basado en la nube a través de la plataforma que vimos en los primeros ejemplos, podemos usarlo prácticamente sin límites, aunque a veces nos dice que hemos alcanzado el límite dependiendo de la demanda del servidor. Cuando hablamos del código en sí, sí tenemos algunas limitaciones. Observa cómo, si hacemos clic en "Uso" aquí, veremos una visualización muy similar a la vista de Cloud, donde podemos ver todo el uso que estamos haciendo directamente en esta herramienta. Podremos ver todo el consumo de tokens, y no hay nada relacionado con un plan de pago aquí, pero si vamos a la sección "Configuración del modelo", lo vemos listado como que está directamente en el plan gratuito. Tendremos una cuota donde podremos usar los modelos más potentes. De hecho, con GLM 5.2 podremos usar hasta 3 millones de tokens, pero debes tener en cuenta que en realidad tienen diferentes planes. Al hacer clic en "actualizar plan", veremos diferentes planes mensuales que van desde 16 hasta más de 100, y también nos dan la opción de introducir una clave API. Así que, cuando queramos usar el modelo de forma más profesional e intensiva a través de una herramienta específica como la que estamos viendo aquí, nos ofrecerán la opción de añadir un plan de pago para evitar alcanzar los límites y usarlos sin problemas. Pero ten en cuenta que aunque ofrecen modelos de pago para un uso más profesional, sus costos son en realidad mucho más bajos de lo anunciado.
Mientras se anuncian muchos aumentos de precios, creando gangas y miedo general, siguen surgiendo nuevas alternativas. Y si algo está claro sobre el futuro, es que no está escrito en piedra. No.