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siguiendo los modelos de IA abiertos
GLM Latest
Z.ai | 1,048,576 token context | $0.06/M input, $4.40/M output. This model always redirects to the latest GLM model from Z.ai.
Guías para este modelo
Todas las guías
GLM Latest es un alias alojado por Z.ai que siempre dirige tu solicitud al modelo GLM más reciente, para que estés en la última versión sin cambiar tu integración. La ventana de contexto es generosa, de un millón de tokens, y la entrada tiene un precio barato, aunque los costos de salida son notablemente más altos. Es adecuado para desarrolladores y equipos que quieren seguir la frontera de Z.ai sin gestionar cadenas de versión.

Conocido por

  • Siempre apunta automáticamente a la versión GLM más actual de Z.ai
  • Ventana de contexto de un millón de tokens para documentos o conversaciones muy largas
  • Precio barato para entrada a $0.06 por millón de tokens
  • Etiquetado como modelo de razonamiento por Z.ai

Cuidado con

  • La salida cuesta $5.00 por millón de tokens — tareas de generación intensiva suman rápido.
  • Pesos cerrados, solo API: no hay opción de despliegue local.
  • Como alias, el modelo subyacente puede cambiar sin aviso, lo que puede afectar la reproducibilidad.

Prompts para probar

Razonar sobre un plan complicado
Un equipo pequeño tiene tres ingenieros, dos de los cuales no pueden trabajar en el mismo proyecto al mismo tiempo debido a un conflicto. Hay cuatro proyectos, cada uno necesita exactamente dos ingenieros. Expón todas las asignaciones válidas de ingenieros a proyectos, luego recomienda la que distribuye la carga de trabajo más equitativamente y explica tu razonamiento paso a paso.
Analizar un documento muy largo
Voy a pegar un contrato largo a continuación. Lee todo el texto, identifica cada cláusula que crea una obligación financiera para la parte firmante, resume cada obligación en una frase y señala cualquier cláusula que parezca entrar en conflicto con otra. Aquí está el documento:
Síntesis de investigación en múltiples pasos
Compara los principales argumentos a favor y en contra de las monedas digitales de bancos centrales desde una perspectiva de política monetaria. Estructura tu respuesta como: argumentos clave a favor, argumentos clave en contra, la tensión no resuelta más fuerte entre ambos lados y qué evidencia resolvería esa tensión.

Comparar con

  • GLM 5.3 Flash
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 1,048,576 tokens · $0.02/M entrada, $0.72/M salida
  • GLM 5.3
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 1,048,576 tokens · $0.08/M entrada, $4.80/M salida
  • GLM 5.2
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 1,048,576 tokens · $0.04/M entrada, $9.00/M salida
  • GLM 4.6
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 204,800 tokens · $0.50/M entrada, $2.00/M salida
Más modelos de texto de z-ai

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar GLM Latest localmente?
No. GLM Latest es un servicio solo API de Z.ai; los pesos no se han liberado públicamente.
¿Cuánto cuesta y qué tan grande es la ventana de contexto?
La entrada cuesta $0.06 por millón de tokens y la salida $5.00 por millón de tokens, con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
¿Qué significa realmente 'Latest' — qué modelo estoy usando?
GLM Latest es un alias que Z.ai dirige al modelo GLM que actualmente consideran el mejor; el modelo específico puede cambiar en cualquier momento, lo que significa que las respuestas pueden variar entre llamadas.
Veredicto del capitán
Un alias sensato para equipos que quieren el mejor GLM de Z.ai sin gestionar versiones, siempre que el alto precio de salida encaje en su presupuesto.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
GLM Latest en ModelTrends.ai: Heat 1,743°
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
Puntuación heat
Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso
Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas
Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica
Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes
Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción
Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado
Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder
Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde
Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación
Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter
Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding
Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos
La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad
Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia
Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional
Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia)
Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia
Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico
El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.