Guía Markdown de GLM

GLM es la familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Z.ai, la marca internacional de Zhipu AI. Genera respuestas formateadas con Markdown y está especialmente orientada a la programación y a las tareas agénticas de larga duración.

Acerca de GLM

GLM (General Language Model) es una familia de modelos de lenguaje desarrollada por Zhipu AI, una de las empresas de inteligencia artificial más relevantes de China. Los modelos se distribuyen internacionalmente bajo la marca Z.ai, que ofrece tanto una interfaz de chat pública como una API para desarrolladores.

La característica que define a GLM es su enfoque en el trabajo de programación sostenido. Los modelos están pensados para mantener el contexto de un proyecto completo a lo largo de tareas largas, siguiendo convenciones de código y ejecutando flujos de varios pasos sin perder el hilo.

Al igual que DeepSeek y Qwen, parte de la familia GLM se publica con pesos abiertos, lo que permite ejecutar los modelos de forma local o desplegarlos en infraestructura propia.

Modelos disponibles

Z.ai organiza su catálogo en generaciones sucesivas, con variantes según la relación entre capacidad y coste:

GLM-5.2: la generación más reciente y el modelo de referencia de la familia. Está construido para tareas de larga duración, con una ventana de contexto de un millón de tokens pensada para trabajar sobre proyectos completos de código.
GLM-5.1 y GLM-5: generaciones anteriores de la misma línea, que siguen disponibles.
Variantes Turbo y Flash: versiones optimizadas para velocidad y coste, orientadas a integraciones donde importa la latencia.

Z.ai renueva su catálogo con frecuencia. Consulta la documentación oficial de Z.ai para conocer los modelos disponibles en cada momento.

Planes y disponibilidad

GLM es accesible por varias vías:

Chat web: la interfaz pública en chat.z.ai permite conversar con el modelo sin coste, con límites de uso.
Planes de suscripción: Z.ai ofrece planes orientados a programación, con acceso a los modelos desde editores y herramientas de línea de comandos.
API: disponible para integrar los modelos en aplicaciones propias, con precios por millón de tokens.
Pesos abiertos: varias versiones se publican para descarga, lo que permite ejecutarlas en local o en servidores propios.

Funcionalidades destacadas

Contexto de un millón de tokens: permite trabajar sobre bases de código grandes sin fragmentar el proyecto en trozos.
Orientación agéntica: pensado para completar flujos de trabajo largos que encadenan varios pasos y herramientas.
Integración con editores: se puede usar desde entornos de programación y herramientas de terminal compatibles.
Modelos abiertos: parte de la familia se puede descargar y ejecutar sin depender de la API.

Cómo renderiza Markdown GLM

La forma en que se renderiza el Markdown de GLM depende de la interfaz utilizada:

En la interfaz web (chat.z.ai), el Markdown se renderiza visualmente con encabezados, negritas, listas, bloques de código y tablas formateados.
A través de la API, la respuesta llega como texto plano con la sintaxis Markdown visible, y corresponde a tu aplicación renderizarla.
En editores y herramientas de terminal, el renderizado depende de cada aplicación.

Soporte Markdown

GLM soporta los principales elementos de la sintaxis Markdown. En la siguiente tabla puedes ver cuáles son los elementos compatibles:

Elemento	Soporte	Notas
Encabezados	Sí	Soporta los 6 niveles de encabezados.
Párrafos	Sí
Saltos de línea	Sí
Negrita	Sí
Cursiva	Sí
Citas	Sí
Listas ordenadas	Sí	Soporta listas anidadas.
Listas no ordenadas	Sí
Código	Sí
Línea horizontal	Sí
Enlaces	Sí
Imágenes	Parcial	GLM puede generar la sintaxis de imágenes pero el renderizado depende de la interfaz.
HTML	No	GLM puede generar código HTML, pero no lo renderiza en la interfaz del chat. El HTML se muestra como texto o dentro de un bloque de código.
Tablas	Sí
Bloques de código avanzados	Sí	Los bloques de código se muestran en un recuadro con resaltado de sintaxis y botón para copiar.
Resaltado de sintaxis	Sí	Soporta una amplia variedad de lenguajes de programación incluyendo Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go, Rust, SQL, HTML, CSS y muchos más.
Notas al pie	Parcial	GLM puede generar la sintaxis pero no todas las interfaces la renderizan.
IDs de cabecera	No	Es sintaxis de procesadores de documentos como Pandoc o Jekyll, no de interfaces conversacionales.
Listas de definiciones	No	Pertenece a la sintaxis extendida de procesadores de documentos, no a las interfaces de chat.
Texto tachado	Sí
Listas de tareas	Sí
Emojis (copiar y pegar)	Sí
Emojis (shortcodes)	No	Los shortcodes tipo `:smile:` no se convierten. Los emojis pegados directamente sí funcionan.
Enlaces automáticos	Sí
Deshabilitar enlaces automáticos	Sí

Soporte adicional

GLM soporta expresiones matemáticas mediante LaTeX:

Elemento	Markdown	Resultado
LaTeX inline	$E = mc^2$	Renderiza la fórmula como expresión matemática
LaTeX en bloque	`$$\prod_{i=1}^{n} x_i$$`	Renderiza la fórmula centrada en un bloque

Markdown en prompts de GLM

GLM interpreta correctamente los prompts estructurados con Markdown, algo especialmente útil cuando se le pasan especificaciones técnicas largas o convenciones de un proyecto. Para más información, consulta las guías de Markdown en prompts, system prompts y prompt engineering.

Alternativas a GLM

Existen otros chatbots y modelos de IA que también soportan Markdown:

ChatGPT de OpenAI, el chatbot más popular con la interfaz más completa.
Claude de Anthropic, que destaca por los artifacts y su comprensión de instrucciones.
Gemini de Google, integrado con Google Workspace.
DeepSeek, otro modelo chino con pesos abiertos y excelente razonamiento.
Qwen de Alibaba, con soporte multilingüe destacado.
Kimi de Moonshot AI, con contexto largo y pesos abiertos.

Más información

Puedes obtener más información acerca de GLM consultando los siguientes enlaces:

Web: Accede a la web de Z.ai
Chat: Accede al chat de GLM
Documentación: Accede a la documentación de Z.ai
GitHub: Accede al repositorio de Zhipu AI en GitHub
Hugging Face: Accede a los modelos de GLM en Hugging Face