GLM 5.3 Flash
Red Neuronal
GLM 5.3 Flash es un modelo multimodal de Z.ai: para código, escenarios de agentes y trabajo con contexto largo.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GLM 5.3 Flash?
GLM 5.3 Flash es un modelo nativamente multimodal de Z.ai, diseñado para un trabajo económico con código y tareas de agentes largas, donde es importante mantener el hilo de razonamiento a lo largo de muchos pasos. Su arquitectura de atención híbrida combina mecanismos dispersos y lineales, por lo que el modelo maneja cuidadosamente el contexto largo sin perder detalles en datos de entrada voluminosos. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes de solicitudes, donde el volumen es más importante que la reacción instantánea. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: paga con tarjeta rusa según el uso, por tokens consumidos, no por suscripción, y no caducan. Junto a él, en la misma ventana, hay más de 250 otras redes neuronales, por lo que puede comparar respuestas o cambiar sin reescribir la integración, gracias a una API compatible con OpenAI. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas y un panel de administración con límites. Los escenarios son sencillos: refactorización y revisión de grandes repositorios, análisis de código desconocido y depuración, agentes autónomos con largas cadenas de pasos, análisis de documentación extensa y procesamiento masivo de solicitudes similares.Preguntas frecuentes sobre GLM 5.3 Flash
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.
Es un modelo de texto de Z.ai con un contexto de alrededor de un millón de tokens. Trabaja con documentos largos, código y análisis: análisis de grandes repositorios, refactorización, depuración, tareas STEM, resumen de materiales voluminosos. Entiende imágenes y documentos en la entrada, sabe razonar y llamar a funciones.
El límite de salida es de hasta 131,072 tokens por respuesta, lo que equivale a decenas de páginas de texto. Es suficiente para un módulo de código grande completo, un análisis técnico detallado, la traducción de un documento extenso o un informe detallado sin necesidad de dividir la tarea en partes y unir las respuestas manualmente.
Sí, se admite el modo de razonamiento. El modelo construye el proceso de solución hasta la respuesta final, lo que ayuda en matemáticas, lógica, análisis de datos y depuración de código. En tareas complejas de varios pasos, este enfoque reduce notablemente el número de errores en comparación con responder directamente.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Usted describe el esquema de herramientas, el modelo elige la necesaria y devuelve los argumentos en el formato especificado. Esto es conveniente para agentes, análisis de documentos e integración de respuestas en su backend sin postprocesamiento.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos además de texto. Puede enviar una captura de pantalla de una interfaz, un esquema, un gráfico o un PDF y obtener un análisis en texto. La compatibilidad con audio y video no está marcada en nuestros datos; el modelo solo genera texto.
GLM de Z.ai es un modelo multilingüe que funciona con ruso: responde al punto, resume documentos, escribe comentarios de código. En términos técnicos específicos y estilo, es mejor verificar el resultado manualmente. En BotHub, el modelo está disponible desde la Federación Rusa sin VPN ni tarjeta extranjera, con pago en rublos.