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Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal es un modelo de texto de Z.ai, creado como la variante de dominio legal de GLM-5.3-FlashX. Es un modelo multimodal nativo, lo que significa que fue diseñado desde cero para manejar más de un tipo de entrada en lugar de tener la visión añadida después. Z.ai añade un entrenamiento medio y posterior en el dominio legal con aprendizaje por refuerzo sobre el modelo FlashX base, que es lo que distingue a esta variante de la versión de propósito general. Si estás construyendo algo que toque contratos, presentaciones, correspondencia o investigación legal, esta es la versión del modelo que Z.ai pretende que uses.
El modelo acepta texto, imagen y vídeo como entrada, y devuelve texto. Esa combinación importa más de lo que podría parecer a primera vista: un contrato escaneado llega como imagen, una declaración o audiencia grabada llega como vídeo, y una biblioteca de cláusulas llega como texto, y las tres pueden entrar en el mismo modelo. La ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, con una salida máxima de 131.072 tokens. Ese límite de entrada es lo bastante grande como para contener conjuntos completos de documentos en lugar de archivos individuales, lo que cambia cómo estructuras una solicitud. Puedes pasar un acuerdo completo, sus enmiendas y la correspondencia relacionada en una sola llamada en lugar de dividir y unir resultados.
Los usos prácticos se derivan directamente de esas capacidades. Revisar acuerdos largos contra un manual, extraer términos definidos, obligaciones y fechas de documentos escaneados o fotografiados, resumir procedimientos grabados, comparar un borrador con una plantilla estándar y responder preguntas fundamentadas en un corpus de presentaciones son todos encajes naturales. El amplio margen de salida admite trabajo que produce texto sustancial en lugar de una respuesta corta, como redactar un memorándum o una justificación de cambios. Como se aceptan imágenes y vídeo junto con texto, puedes dirigir el modelo al material de origen en la forma en que tu equipo realmente lo almacena.
Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "z-ai/glm-5.3-flashx-legal". Apunta tu cliente de OpenAI existente a la URL base de api14 y pasa ese id en el campo model. Los parámetros de solicitud que admite son include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k y top_p. Los controles de razonamiento te permiten decidir cuánta deliberación interna hace el modelo antes de responder, lo cual es útil cuando la precisión importa más que la latencia. Los structured outputs y response_format merecen usarse cuando necesitas campos analizados en lugar de prosa, y tools y tool_choice permiten que el modelo llame a funciones que definas, para que puedas integrarlo en sistemas de recuperación o gestión de documentos.
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Una cosa a sopesar es que esta es una variante de dominio legal. Si tu carga de trabajo es generación de texto general, resumen o chat sin contenido legal, el modelo general GLM-5.3-FlashX es la opción más obvia, y el ajuste de dominio aquí probablemente no ayudará. La salida es solo texto, así que cualquier cosa que requiera imágenes o audio generados necesita un modelo diferente. La lista de parámetros admitidos no incluye todas las opciones que envían algunos clientes compatibles con OpenAI, así que verifica que tu solicitud solo use los parámetros anteriores antes de depurar un fallo.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "z-ai/glm-5.3-flashx-legal",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p