GLM 5.2 Batch
Rede Neural
GLM 5.2 é um modelo de raciocínio Z.ai com contexto de 1M de tokens, API GLM 5.2 para cenários de agentes e trabalho com código.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, alto, muito alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GLM 5.2 Batch?
GLM 5.2 é um grande modelo de raciocínio da Z.ai: aceita texto na entrada e saída, com uma janela de contexto de 1.000.000 de tokens, o que significa que um projeto inteiro cabe no trabalho. Seus pontos fortes são cenários de agentes longos e desenvolvimento em nível de projeto, e a variante batch é projetada para tarefas volumosas que são colocadas na fila e processadas em lote. Através do BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros; você pode pagar com cartões locais em rublos e apenas pelo uso, sem assinatura. Na mesma janela, mais de 250 modelos aguardam, facilitando a comparação de respostas, e uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração; equipes corporativas têm acesso a contratos, faturas e painel administrativo com limites. Para desenvolvedores, o GLM 5.2 ajuda a analisar repositórios desconhecidos, realizar refatoração em várias etapas e encontrar a causa de bugs intermitentes. Para analistas, permite processar relatórios longos e documentação de uma só vez. Para quem constrói agentes, o modelo serve como um núcleo de raciocínio para cadeias complexas, e para pesquisadores, é ideal para analisar materiais volumosos e tarefas com lógica STEM.Perguntas frequentes sobre GLM 5.2 Batch
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O modelo aceita texto, documentos e imagens, sendo adequado para analisar arquivos grandes, responder com base em documentação, trabalhar com código e realizar análises. O contexto de até 1.048.576 tokens permite manter materiais volumosos inteiros, e a chamada de funções o conecta aos seus serviços. No BotHub, é fácil compará-lo com outros modelos em uma única janela.
Em uma única resposta, o modelo gera até 943.718 tokens — um volume muito grande, que comporta uma documentação inteira ou um arquivo de código grande. O contexto de entrada chega a 1.048.576 tokens, então não é necessário dividir materiais longos manualmente.
Sim, o raciocínio antes da resposta faz parte dos recursos do modelo. Ele pode primeiro pensar no processo de solução e depois fornecer o resultado — isso ajuda em tarefas de várias etapas, matemática e análise de código, onde não apenas a saída, mas a própria lógica é importante.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser conectado aos seus serviços via ferramentas e fornecer respostas em formato legível por máquina — útil para integrações, automação e cenários onde o resultado é processado programaticamente.
O modelo aceita imagens e documentos na entrada: você pode carregar digitalizações e imagens e fazer perguntas sobre elas. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, baseie-se no que está confirmado e verifique o restante com um teste.
Não há uma avaliação separada da qualidade do idioma russo em nossos dados, então não prometeremos mais do que sabemos. O modelo trabalha com textos, e é fácil testá-lo em suas tarefas: no BotHub, o pagamento é feito por uso, sem assinatura, então você pode executar seus próprios exemplos.