Z.ai: GLM Latest

Z.ai: GLM Latest è un modello di testo di Z.ai, pubblicato con l'id del modello ~z-ai/glm-latest. Il nome riflette il comportamento dell'endpoint: reindirizza sempre all'ultimo modello GLM di Z.ai, quindi non stai fissando una versione specifica ma puntando a qualunque sia la release GLM corrente. Questo lo rende un default ragionevole quando vuoi il comportamento GLM più recente senza tenere traccia tu stesso dei numeri di versione, anche se significa anche che il modello sottostante può cambiare nel tempo.

Il modello accetta testo in input e restituisce testo in output. Ha una finestra di contesto di 1.048.576 token e un output massimo di 943.718 token, quindi sia input molto lunghi sia generazioni molto lunghe sono possibili entro questi limiti. Supporta il reasoning, che puoi guidare con i parametri reasoning e reasoning_effort, e può riportare il contenuto di reasoning quando imposti include_reasoning. Sono supportati structured outputs e response_format, così come tools, tool_choice e parallel_tool_calls, quindi sia il function calling sia la generazione vincolata da schema sono disponibili.

Queste capacità indicano alcuni usi pratici. Il contesto ampio si adatta al lavoro su documenti lunghi: riassumere, estrarre dati strutturati da, o rispondere a domande su file e codebase molto estesi in una singola richiesta. Il tool calling e gli structured outputs si adattano a workflow in stile agente e a pipeline in cui il modello deve restituire risultati leggibili dalla macchina o invocare funzioni esterne. Il supporto al reasoning aiuta nei compiti che beneficiano di un'analisi passo dopo passo, e il grande limite massimo di output è utile quando ti serve un artefatto generato lungo invece di una risposta breve.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello ~z-ai/glm-latest, quindi gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con un cambio di base URL e di nome del modello. I parametri di richiesta che accetta sono 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 e top_p. I controlli di campionamento, le penalità, il seeding, le sequenze di stop, le probabilità logaritmiche e la configurazione dei tool sono quindi tutti disponibili per calibrare il comportamento per ogni richiesta.

Una cosa da tenere a mente è che l'endpoint segue l'ultimo modello GLM invece di una versione fissa, quindi il comportamento può cambiare quando Z.ai lo aggiorna; se ti servono output riproducibili nel tempo, un modello fissato a una versione potrebbe esserti più adatto. Input e output sono solo testo, quindi il lavoro su immagini o audio richiederebbe un modello diverso. Entro questi limiti, la combinazione di un contesto molto ampio, un grande limite di output, controlli di reasoning e supporto ai tool copre un'ampia gamma di carichi di lavoro testuali.