Z.ai: GLM 5V Turbo

GLM 5V Turbo es un modelo de Z.ai, publicado por el proveedor el 2026-04-01 bajo el id de modelo z-ai/glm-5v-turbo. Z.ai lo describe como su primer modelo fundacional de agente multimodal nativo, construido para codificación basada en visión y tareas impulsadas por agentes. Se ubica en la categoría de texto en api14, lo que refleja el hecho de que devuelve texto, mientras que sus entradas van mucho más allá del texto.

El modelo acepta imagen, vídeo y texto como entrada y produce texto como salida. Maneja esas modalidades de forma nativa en lugar de mediante etapas de preprocesamiento separadas, lo cual importa cuando una sola solicitud mezcla una captura de pantalla, un clip y instrucciones escritas. La ventana de contexto es de 202752 tokens, y la salida máxima es de 131072 tokens. Esa combinación admite entradas largas y generaciones largas en la misma llamada, así que no estás obligado a comprimir un gran volumen de material antes de pedir una respuesta detallada.

Z.ai posiciona GLM 5V Turbo para codificación basada en visión y trabajo impulsado por agentes. En la práctica, eso significa tareas en las que el modelo tiene que mirar algo y luego actuar sobre ello: leer la captura de pantalla de una interfaz de usuario o un vídeo de una sesión y escribir o corregir el código que hay detrás, trabajar con un repositorio junto con referencias visuales, o llevar a cabo flujos de trabajo de agente de varios pasos que requieren planificación de horizonte largo. Las tareas solo de texto, como resumen, extracción y generación estructurada, también encajan, ya que el texto es una de las entradas aceptadas. Los controles de razonamiento y el soporte de herramientas que se enumeran a continuación lo hacen utilizable como el componente de toma de decisiones en un bucle de agente en lugar de solo como un respondedor de un único turno.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "z-ai/glm-5v-turbo". Como el endpoint sigue el esquema de OpenAI, los clientes y SDK existentes funcionan con un cambio de URL base y nombre de modelo. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, temperature, tool_choice, tools, top_k y top_p. En resumen, puedes limitar la longitud de salida, ajustar el muestreo con temperature, top_p y top_k, solicitar salida estructurada mediante response_format, exponer funciones a través de tools y tool_choice, y controlar el razonamiento con los indicadores reasoning e include_reasoning.

Lo principal que hay que comprobar antes de comprometerse es la modalidad de salida. GLM 5V Turbo devuelve solo texto, así que si necesitas imágenes generadas, audio u otra salida que no sea texto, un modelo diferente encaja mejor. Del mismo modo, si tu carga de trabajo es puramente de texto y no se beneficia de la entrada visual ni del uso de herramientas al estilo de agente, la capacidad multimodal de aquí puede ser más de lo que necesitas. Para entradas mixtas de imagen, vídeo y texto que terminan en texto, ya sea código, planes o datos estructurados, este modelo está diseñado exactamente para esa forma de tarea.