Z.ai • LLM
GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,...
Context Window
203K tokens
Preço Input/1M
$1.20
Preço Output/1M
$4.00
Parâmetros
—
Max Output
131K tokens
Resultados do Z.ai: GLM 5V Turbo nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Coding | 73.9 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| AA Coding Index | 36.2 | 100.0 | Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Data Analysis | 54.1 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Language | 62.3 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Math | 70.4 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Global | 49.6 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| AA Intelligence Index | 42.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 80.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API - Intelligence/Coding/Math indices |
| LiveBench Reasoning | 56.1 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
O Z.ai: GLM 5V Turbo é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Z.ai, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Z.ai. Com uma janela de contexto de 203K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Z.ai: GLM 5V Turbo é cobrado por uso, com preço de US$ 1.2/1M tokens de input e US$ 4/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
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 5V Turbo em reais fica em torno de R$ 7.40/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Z.ai: GLM 5V Turbo foi avaliado em 9 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Data Analysis, Language, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance sólida 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.
O Z.ai: GLM 5V Turbo é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), 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, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Z.ai: GLM 5V Turbo 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.
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 5V Turbo 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.
GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,...
O Z.ai: GLM 5V Turbo custa US$ 1.2/1M tokens de input e US$ 4/1M 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.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Z.ai: GLM 5V Turbo, 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.
Nos benchmarks disponíveis, o Z.ai: GLM 5V Turbo obteve scores como: LiveBench Coding: 73.9/100, AA Coding Index: 36.2/100, LiveBench Data Analysis: 54.13/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Z.ai: GLM 5V Turbo é um modelo proprietário da Z.ai. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 23 de abril de 2026