GLM 5.2 Batch
Réseau Neuronal
GLM 5.2 est un modèle de raisonnement Z.ai avec 1M de tokens, API GLM 5.2 pour scénarios d'agents et travail sur le code.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, élevé, très élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GLM 5.2 Batch?
GLM 5.2 est un grand modèle de raisonnement de Z.ai : entrée et sortie texte, fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens, permettant de traiter un projet entier. Ses points forts sont les scénarios d'agents longs et le développement au niveau du projet, tandis que la version batch est conçue pour les tâches volumineuses mises en file d'attente et traitées par lots. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour une comparaison facile, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les équipes d'entreprise bénéficient de contrats, de factures et d'un panneau d'administration avec limites. Pour un développeur, GLM 5.2 aide à analyser un dépôt inconnu, effectuer un refactoring multi-étapes et trouver la cause d'un bug intermittent. Pour un analyste, il permet de traiter de longs rapports et documents en une seule fois. Pour les créateurs d'agents, c'est un moteur de raisonnement pour les chaînes complexes, et pour les chercheurs, un outil d'analyse de matériaux volumineux et de tâches de logique STEM.Questions fréquentes sur GLM 5.2 Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle accepte du texte, des documents et des images, ce qui le rend adapté à l'analyse de gros fichiers, aux réponses basées sur la documentation, au travail sur le code et à l'analyse. Un contexte allant jusqu'à 1 048 576 tokens permet de conserver des matériaux volumineux dans leur intégralité, et l'appel de fonctions le connecte à vos services. Dans BotHub, il est facile de le comparer avec d'autres modèles dans une seule fenêtre.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 943 718 tokens, un volume très important pouvant contenir une documentation entière ou un gros fichier de code. Le contexte d'entrée atteint 1 048 576 tokens, il n'est donc pas nécessaire de diviser manuellement les longs documents.
Oui, le raisonnement avant réponse fait partie des capacités du modèle. Il peut d'abord réfléchir à la solution, puis fournir le résultat. Cela aide pour les tâches multi-étapes, en mathématiques et lors de l'analyse de code, où la logique est aussi importante que le résultat.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Le modèle peut être connecté à vos services via des outils pour obtenir des réponses dans un format lisible par machine, ce qui est pratique pour les intégrations, l'automatisation et les scénarios où le résultat est traité par programme.
Le modèle accepte des images et des documents en entrée : vous pouvez télécharger des scans et des images pour poser des questions à leur sujet. Il n'y a aucune mention concernant l'audio ou la vidéo dans nos données, fiez-vous donc aux informations confirmées et vérifiez le reste avec une requête de test.
Il n'y a pas d'évaluation spécifique de la qualité du russe dans nos données, nous ne promettons donc rien de plus que ce qui est connu. Le modèle travaille avec des textes, et il est facile de le tester sur vos tâches : dans BotHub, le paiement se fait à l'usage, sans abonnement, vous pouvez donc exécuter vos propres exemples.