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Z.ai: GLM 4.5V

Z.aiLLM

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding,...

MultimodalOpen SourceAPI DisponívelVisãoTool CallingRaciocínio

Especificações

Context Window

66K tokens

Preço Input/1M

$0.60

Preço Output/1M

$1.80

Parâmetros

Max Output

16K tokens

Benchmarks

Resultados do Z.ai: GLM 4.5V nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench35.2100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices
AA Coding Index10.8100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AIME 202515.3100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices
AA Math Index15.3100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index12.7100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU Pro75.1100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices
GPQA Diamond57.3100.0Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices

Informações

Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Z.ai: GLM 4.5V

O que é o Z.ai: GLM 4.5V?

O Z.ai: GLM 4.5V é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Z.ai, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 66K tokens, é adequado para processamento de documentos de médio porte como artigos, relatórios e seções de código.

Preços e Custos em 2026

O Z.ai: GLM 4.5V é cobrado por uso, com preço de US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 1.8/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Z.ai: GLM 4.5V em reais fica em torno de R$ 3.70/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Z.ai: GLM 4.5V foi avaliado em 7 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Z.ai: GLM 4.5V é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, chatbots de alto volume e atendimento automatizado, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Z.ai: GLM 4.5V compete diretamente com modelos de nível similar. A Z.ai compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Z.ai: GLM 4.5V oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Z.ai: GLM 4.5V?

GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding,...

Quanto custa o Z.ai: GLM 4.5V?

O Z.ai: GLM 4.5V custa US$ 0.6/1M tokens de input e US$ 1.8/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Z.ai: GLM 4.5V funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Z.ai: GLM 4.5V, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Z.ai: GLM 4.5V se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Z.ai: GLM 4.5V obteve scores como: LiveCodeBench: 35.2/100, AA Coding Index: 10.8/100, AIME 2025: 15.3/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Z.ai: GLM 4.5V é open source?

Sim, o Z.ai: GLM 4.5V é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.

Última atualização: 23 de abril de 2026