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Zhipu GLM-5.2 encabeza DeepSWE como la primera fuente abierta: resuelve el 44% de tareas de desarrollo complejas, superando a los modelos propietarios cerrados
El costo promedio por tarea resuelta con GLM-5.2 es de 3.92 dólares, ligeramente superior a los 2.82 dólares de Kimi K2.7 Code, pero su tasa de éxito supera el rendimiento de varios modelos principales de código cerrado en configuraciones específicas de pensamiento, incluyendo Claude Sonnet 4.6 [high] (30%), Gemini 3.5 Flash [medium] (37%), y Claude Opus 4.8 [low] (41%).
La evaluación, diseñada por la parte que la inicia, Datacurve, utiliza el estándar DeepSWE para probar específicamente la capacidad de los agentes de AI para resolver tareas largas. La prueba incluye 113 problemas reales de programación, cubriendo 5 lenguajes. A diferencia de las pruebas tradicionales que solo modifican una parte del código, DeepSWE requiere que la AI colabore en la modificación de múltiples archivos, con una media de más de 600 líneas de código reparadas. La evaluación se realiza en contenedores aislados, limitando estrictamente los recursos de CPU y memoria.