GLM 5.3 FlashX
Rede Neural
GLM 5.3 FlashX é um modelo multimodal da Z.ai com alta velocidade de geração, ideal para chats e integração via API.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 131 072 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GLM 5.3 FlashX?
GLM-5.3-FlashX é uma versão rápida do GLM-5.3-Flash da Z.ai: a mesma arquitetura híbrida com atenção esparsa e linear, mas com foco na velocidade de saída, chegando a 200 tokens por segundo. O modelo é multimodal, aceitando texto e imagens, com respostas no mesmo diálogo. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão internacional: pague com cartão russo em rublos apenas pelos tokens usados, sem assinatura, e eles não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 redes neurais para alternar facilmente, e uma API compatível com OpenAI permite integrar o modelo ao seu produto e trocá-lo depois sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM; para empresas, há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Use o GLM-5.3-FlashX onde a resposta rápida é essencial: chatbots, suporte de primeira linha, processamento em massa de solicitações, rascunhos e edição de código, análise de capturas de tela e imagens, e protótipos de serviços multimodais.Perguntas frequentes sobre GLM 5.3 FlashX
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.
É um modelo de texto da Z.ai com modo de raciocínio e chamada de ferramentas. Adequado para trabalhar com código — escrita, refatoração e depuração —, análise, tarefas STEM, análise de documentos e materiais longos. O contexto de até 1.048.576 tokens permite manter repositórios e relatórios inteiros no diálogo.
O limite de saída é de 131.072 tokens por resposta. Isso é suficiente para um módulo de código volumoso, análise técnica detalhada, documentação extensa ou um texto analítico longo, sem a necessidade de dividir a tarefa manualmente ou colar fragmentos.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: antes da resposta final, o modelo processa a tarefa passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, depuração de código e análises complexas, onde a cadeia de raciocínio é mais importante do que um resultado rápido e superficial.
Sim, o modelo funciona com chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Você pode conectar ferramentas externas, bancos de dados e serviços, criar agentes e obter respostas previsíveis conforme o esquema, que vão direto para o parser da sua aplicação.
Além de texto, o modelo aceita imagens e documentos: você pode pedir para analisar uma captura de tela, esquema, diagrama ou PDF e obter uma resposta em texto. O modelo gera texto. Para áudio e vídeo, existem modelos separados no BotHub — a alternância leva alguns segundos.
O modelo é multilíngue e, em nossos testes, lida com confiança com solicitações em português: explicações, análise de documentos e tarefas técnicas. A melhor maneira de avaliar a qualidade para sua tarefa é fazer algumas perguntas típicas e comparar a resposta com outro modelo na mesma janela do BotHub.