z-ai
Z.ai: GLM 4.5
z-ai/glm-4.5
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
z-ai/glm-4.5 é o modelo flagship de pesos abertos da Z.ai, com arquitetura mixture-of-experts, descrito pelo desenvolvedor como projetado para aplicações de agentes. Tem 355 bilhões de parâmetros totais com 32 bilhões ativos, oferece modos híbridos de raciocínio (com e sem pensamento), suporta chamadas de ferramentas e trabalha apenas com texto, em um contexto de até 128k tokens. Os pesos são publicados sob licença MIT em variantes BF16 e FP8. O fornecedor relata resultados fortes em sua própria suíte de benchmarks; a evidência independente neste pacote se limita ao catálogo da OpenRouter, então o desempenho real deve ser validado nas suas cargas de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- Design de raciocínio híbrido reportado pelo fornecedor, com modos separados de pensamento e resposta imediata, além de chamadas de ferramentas em formato OpenAI.[1][2]
- Pesos abertos sob licença MIT, com variantes base, de raciocínio híbrido e FP8 publicadas para uso comercial e desenvolvimento derivado.[2]
- Janela de contexto longa de até 128k tokens, consistente entre a ficha do modelo e a listagem do catálogo da OpenRouter.[1][2]
Limitações
- A hospedagem própria exige infraestrutura considerável: a documentação indica clusters multi-GPU H100 ou H200 para inferência completa em BF16 e configurações ainda maiores para o contexto máximo.[2]
- As alegações de desempenho vêm de avaliações do próprio fornecedor; os únicos dados independentes aqui são as listagens do catálogo e da arena da OpenRouter, portanto as capacidades devem ser verificadas nas suas próprias tarefas.[1][2]
- Entrada e saída apenas de texto, corte de conhecimento em dezembro de 2024 e uma data de expiração no fim de 2026 indicada na listagem da OpenRouter.[1]
Onde usar
- Fluxos de trabalho agênticos que combinam raciocínio em várias etapas com chamadas de ferramentas e funções, alinhados ao objetivo de design declarado pelo fornecedor.[1][2]
- Tarefas de texto com contexto longo, como análise de documentos ou trabalho em bases de código extensas, onde a janela de 128k pode ajudar; valide com entradas representativas.[1][2]
- Implantações auto-hospedadas em que a licença MIT, os pesos abertos e o suporte a FP8 importam mais do que uma pegada mínima de hardware.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 4.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 4.5Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
GLM-4.5 is our latest flagship foundation model, purpose-built for agent-based applications. It leverages a Mixture-of-Experts (MoE) architecture and supports a context length of up to 128k tokens. GLM-4.5 delivers significantly...
Especificações
- ID do modelo
- z-ai/glm-4.5
- Criador
- z-ai
- Adicionado ao OpenRouter
- 25.07.2025
- Comprimento de contexto
- 131,072
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.600 / saída $2.2
- Corte de conhecimento
- 31.12.2024
- Data de expiração
- 31.12.2026
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 59.7% · posição 68 | 1,153Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 54.4% · posição 84 | 1,156Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 53.3% · posição 80 | 1,157Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 54.4% · posição 81 | 1,135Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 50.8% · posição 69 | 1,088Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 55% · posição 88 | 1,135Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 53.7% · posição 86 | 1,162Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Z.AIfp8 | 131,072 | $0.600 | $2.2 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.