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Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal, Z.ai का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे GLM-5.3-FlashX के लीगल-डोमेन वेरिएंट के रूप में बनाया गया है। यह एक नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल है, यानी इसे शुरू से ही एक से अधिक इनपुट प्रकार संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि बाद में विज़न जोड़ा गया है। Z.ai बेस FlashX मॉडल के ऊपर लीगल-डोमेन मिड-ट्रेनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ पोस्ट-ट्रेनिंग जोड़ता है, और यही इस वेरिएंट को जनरल-पर्पस रिलीज़ से अलग बनाता है। अगर आप कॉन्ट्रैक्ट, फाइलिंग, पत्राचार या लीगल रिसर्च से जुड़ा कुछ भी बना रहे हैं, तो यह मॉडल का वह संस्करण है जिसे Z.ai आपके लिए चुनने का इरादा रखता है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है, और टेक्स्ट लौटाता है। यह संयोजन पहली नज़र में जितना लगता है उससे अधिक मायने रखता है: स्कैन किया गया कॉन्ट्रैक्ट इमेज के रूप में आता है, रिकॉर्ड किया गया डिपोज़िशन या सुनवाई वीडियो के रूप में आता है, और क्लॉज़ लाइब्रेरी टेक्स्ट के रूप में आती है, और तीनों एक ही मॉडल में डाले जा सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 131,072 टोकन के साथ। यह इनपुट सीमा इतनी बड़ी है कि एकल फ़ाइलों के बजाय पूरे डॉक्यूमेंट सेट समा सकते हैं, जो यह बदल देता है कि आप अनुरोध कैसे संरचित करते हैं। आप परिणामों को चंक करके जोड़ने के बजाय एक ही कॉल में पूरा एग्रीमेंट, उसके अमेंडमेंट और संबंधित पत्राचार भेज सकते हैं।
व्यावहारिक उपयोग सीधे इन क्षमताओं से निकलते हैं। प्लेबुक के आधार पर लंबे एग्रीमेंट की समीक्षा करना, स्कैन या फोटो खींचे गए डॉक्यूमेंट से परिभाषित शब्दों, दायित्वों और तारीखों को निकालना, रिकॉर्ड की गई कार्यवाही का सारांश बनाना, ड्राफ्ट की मानक टेम्पलेट से तुलना करना, और फाइलिंग के कॉर्पस पर आधारित प्रश्नों का उत्तर देना, ये सभी स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। बड़ी आउटपुट अनुमति उस काम का समर्थन करती है जिसमें छोटे उत्तर के बजाय पर्याप्त टेक्स्ट बनता है, जैसे मेमो या रेडलाइन का तर्क लिखना। चूंकि टेक्स्ट के साथ इमेज और वीडियो भी स्वीकार किए जाते हैं, आप मॉडल को स्रोत सामग्री की ओर उसी रूप में इंगित कर सकते हैं जिस रूप में आपकी टीम वास्तव में उसे संग्रहीत करती है।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "z-ai/glm-5.3-flashx-legal" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें और model फ़ील्ड में वह आईडी भेजें। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। reasoning नियंत्रण आपको यह तय करने देते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल कितना आंतरिक विचार करे, जो तब उपयोगी है जब सटीकता लेटेंसी से अधिक मायने रखती है। जब आपको गद्य के बजाय पार्स किए गए फ़ील्ड चाहिए तो structured outputs और response_format का उपयोग करना उचित है, और tools तथा tool_choice मॉडल को आपके द्वारा परिभाषित फ़ंक्शन कॉल करने देते हैं, ताकि आप इसे रिट्रीवल या डॉक्यूमेंट मैनेजमेंट सिस्टम से जोड़ सकें।
एक बात ध्यान में रखनी है कि यह एक लीगल-डोमेन वेरिएंट है। अगर आपका वर्कलोड सामान्य टेक्स्ट जनरेशन, सारांश या चैट है जिसमें कोई लीगल सामग्री नहीं है, तो सामान्य GLM-5.3-FlashX मॉडल अधिक स्पष्ट विकल्प है, और यहां की डोमेन ट्यूनिंग संभवतः मदद नहीं करेगी। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहने वाले किसी भी काम के लिए अलग मॉडल चाहिए। समर्थित पैरामीटर सूची में वे सभी विकल्प शामिल नहीं हैं जो कुछ OpenAI-संगत क्लाइंट भेजते हैं, इसलिए किसी विफलता को डीबग करने से पहले जांच लें कि आपका अनुरोध केवल ऊपर दिए गए पैरामीटर का उपयोग करता है।
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_pइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal के बारे में पहला टॉपिक खोलें।
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