Z.ai: GLM Latest

Z.ai: GLM Latest es un modelo de texto de Z.ai, publicado bajo el id de modelo ~z-ai/glm-latest. El nombre refleja cómo se comporta el endpoint: siempre redirige al modelo GLM más reciente de Z.ai, así que no estás fijando una versión específica sino apuntando a la versión actual de GLM. Eso lo convierte en un valor predeterminado razonable cuando quieres el comportamiento más reciente de GLM sin tener que hacer seguimiento de números de versión por tu cuenta, aunque también significa que el modelo subyacente puede cambiar con el tiempo.

El modelo recibe texto y devuelve texto. Tiene una ventana de contexto de 1.048.576 tokens y una salida máxima de 943.718 tokens, así que tanto entradas muy largas como generaciones muy largas son posibles dentro de esos límites. Admite razonamiento, que puedes dirigir con los parámetros reasoning y reasoning_effort, y puede reportar contenido de razonamiento cuando estableces include_reasoning. Se admiten salidas estructuradas y response_format, al igual que tools, tool_choice y parallel_tool_calls, así que tanto el llamado a funciones como la generación restringida por esquema están disponibles.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. El contexto grande es adecuado para trabajo con documentos largos: resumir, extraer datos estructurados o responder preguntas sobre archivos y bases de código extensos en una sola solicitud. El llamado a herramientas y las salidas estructuradas encajan en flujos de trabajo tipo agente y canalizaciones donde el modelo debe devolver resultados legibles por máquina o invocar funciones externas. El soporte de razonamiento ayuda en tareas que se benefician de un análisis paso a paso, y el gran límite de salida es útil cuando necesitas un artefacto generado largo en lugar de una respuesta corta.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo ~z-ai/glm-latest, así que los SDK y clientes de OpenAI existentes funcionan con un cambio de URL base y nombre de modelo. Los parámetros de solicitud que acepta son frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, parallel_tool_calls, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs y top_p. Los controles de muestreo, las penalizaciones, el establecimiento de semilla, las secuencias de parada, las probabilidades logarítmicas y la configuración de herramientas están por tanto disponibles para ajustar el comportamiento en cada solicitud.

Algo que conviene tener en cuenta es que el endpoint sigue el modelo GLM más reciente en lugar de una versión fija, así que el comportamiento puede cambiar cuando Z.ai lo actualice; si necesitas salidas reproducibles a lo largo del tiempo, un modelo fijado puede convenirte más. La entrada y la salida son solo texto, así que el trabajo con imágenes o audio necesitaría un modelo diferente. Dentro de esos límites, la combinación de un contexto muy grande, un límite de salida grande, controles de razonamiento y soporte de herramientas cubre una amplia gama de cargas de trabajo de texto.