GLM 5.2 Batch
Red Neuronal
GLM 5.2 es un modelo de razonamiento Z.ai con contexto de 1M de tokens, GLM 5.2 API para escenarios de agentes y trabajo con código.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GLM 5.2 Batch?
GLM 5.2 es un gran modelo de razonamiento de Z.ai: acepta texto como entrada y salida, con una ventana de contexto de 1.000.000 de tokens, lo que permite procesar proyectos completos. Sus puntos fuertes son los escenarios de agentes largos y el desarrollo a nivel de proyecto, mientras que la variante batch está diseñada para tareas voluminosas que se ponen en cola y se procesan por lotes. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; se puede pagar con tarjetas rusas en rublos y por uso real de tokens, sin suscripción. En la misma ventana esperan más de 250 modelos, por lo que es fácil comparar respuestas, y una API unificada compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración; los equipos corporativos tienen acceso a contratos, facturas y un panel de administración con límites. Para un desarrollador, GLM 5.2 ayuda a analizar repositorios desconocidos, realizar refactorizaciones de varios pasos y encontrar la causa de errores intermitentes. Para un analista, permite procesar informes largos y documentación de una sola vez. Para quienes crean agentes, el modelo sirve como núcleo de razonamiento para cadenas complejas, y para investigadores, para analizar materiales voluminosos y tareas con lógica STEM.Preguntas frecuentes sobre GLM 5.2 Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo acepta texto, documentos e imágenes, por lo que es adecuado para analizar archivos grandes, responder sobre documentación, trabajar con código y realizar análisis. El contexto de hasta 1.048.576 tokens permite mantener materiales voluminosos completos, y la llamada a funciones lo conecta con sus servicios. En BotHub es fácil compararlo con otros modelos en una sola ventana.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 943.718 tokens, un volumen muy grande que puede contener documentación completa o un archivo de código grande. El contexto de entrada alcanza los 1.048.576 tokens, por lo que no es necesario dividir los materiales largos manualmente.
Sí, el razonamiento antes de responder es parte de las capacidades del modelo. Puede pensar primero en el proceso de solución y luego dar el resultado; esto ayuda en tareas de varios pasos, en matemáticas y al analizar código, donde no solo es importante la salida, sino la lógica misma.
Sí, se admiten la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. El modelo se puede conectar a sus servicios a través de herramientas y recibir respuestas en un formato legible por máquina; esto es útil para integraciones, automatización y escenarios donde el resultado se procesa inmediatamente mediante software.
El modelo acepta imágenes y documentos como entrada: puede cargar escaneos e imágenes y hacer preguntas sobre ellos. No hay información sobre audio y video en nuestros datos, así que confíe en lo confirmado y verifique el resto con una solicitud de prueba.
No hay una evaluación separada de la calidad del idioma ruso en nuestros datos, por lo que no prometeremos más de lo que se sabe. El modelo trabaja con textos y es fácil probarlo con sus tareas: en BotHub el pago es por uso, sin suscripción, por lo que puede ejecutar sus propios ejemplos.