GLM 5.3 FlashX
Red Neuronal
GLM 5.3 FlashX es un modelo multimodal de Z.ai con alta velocidad de generación, ideal para chats e integración vía API.
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 FlashX?
GLM-5.3-FlashX es la versión rápida de GLM-5.3-Flash de Z.ai: misma arquitectura híbrida con atención dispersa y lineal, pero enfocada en la velocidad de salida, alcanzando hasta 200 tokens por segundo. El modelo es multimodal desde su origen, por lo que acepta texto e imágenes, respondiendo en un mismo diálogo. En BotHub está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens consumidos, sin suscripciones y sin caducidad. Junto a ella, en la misma ventana, hay más de 250 redes neuronales fáciles de alternar, y una API compatible con OpenAI permite integrar el modelo en su producto y cambiarlo después sin reescribir la integración. Los chats se cifran mediante AES-GCM; para empresas ofrecemos contrato, factura, EDI y panel de administración con límites. Elija GLM-5.3-FlashX donde la respuesta rápida sea clave: chatbots y soporte de primera línea, procesamiento masivo de solicitudes, borradores y edición de código, análisis de capturas de pantalla e imágenes, y prototipos de servicios multimodales.Preguntas frecuentes sobre GLM 5.3 FlashX
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 modo de razonamiento y llamada a herramientas. Es adecuado para trabajar con código (escritura, refactorización y depuración), análisis, tareas STEM, análisis de documentos y materiales extensos. Su contexto de hasta 1 048 576 tokens permite mantener repositorios e informes completos en el diálogo.
El límite de salida es de 131 072 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un módulo de código extenso, un análisis técnico detallado, documentación amplia o un texto analítico largo sin necesidad de dividir la tarea manualmente ni unir fragmentos.
Sí, se admite el modo de razonamiento: antes de la respuesta final, el modelo procesa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de múltiples etapas, donde la cadena de razonamiento es más importante que un resultado superficial rápido.
Sí, el modelo funciona con llamada a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Puede conectar herramientas externas, bases de datos y servicios, crear agentes y obtener respuestas predecibles según un esquema, listas para el analizador de su aplicación.
Además de texto, acepta imágenes y documentos: puede pedir que analice una captura de pantalla, esquema, diagrama o PDF y obtener una respuesta en texto. El modelo genera texto. Para audio y video, BotHub cuenta con modelos específicos; cambiar entre ellos toma un par de segundos.
El modelo es multilingüe y, en nuestras pruebas, maneja con confianza las consultas en ruso: explicaciones, análisis de documentos y tareas técnicas. La mejor forma de evaluar la calidad para su tarea es realizar varias consultas típicas y comparar la respuesta con otro modelo en la misma ventana de BotHub.