GLM

por Z.ai (Zhipu AI)

Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) Disponibilidade: Global Lançado 2023

Visitar o site oficial de z.ai

Visão rápida

Família de grandes modelos de linguagem de pesos abertos da Zhipu AI, com variantes gerais, de raciocínio e de programação.

llm open-weights reasoning coding

Licença
MIT
Categoria
Modelos abertos
Modelo de negócio
Aberto (pesos/código aberto)
Disponibilidade
Global
Lançado
2023

Visão geral

O GLM é uma família de grandes modelos de linguagem de pesos abertos da Zhipu AI (Z.ai), sediada em Pequim, abrangendo chat geral, raciocínio, programação, visão, fala e geração de imagens. Gerações recentes como GLM-5.3 enfatizam engenharia de software e capacidades agênticas, e os pesos das principais versões são publicados para download. A Zhipu também vende acesso a API hospedada e assinaturas de programação.

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Principais recursos

Casos de uso

Preços

Os pesos abertos do GLM são gratuitos sob licenças permissivas; as APIs hospedadas da Zhipu e os planos de assinatura de programação são pagos por uso ou taxa mensal.

Detalhes do registro

Procedência, datas e links ficam aqui para que as seções principais tratem do produto.

Links, datas e procedência
Registro atualizado
2026-09-10
Família de modelos
GLM
Fundada
2019
Sede
CN
URL canônica
https://globalaiproductindex.com/pt/products/glm/

Perfil de seleção

Cada campo indica a origem do valor. “Desconhecido” significa que não confirmamos — não que o produto não tenha o recurso.

Perfil de seleção11 campos2 desconhecidos
Tarefas indicadas
Executar modelos próprios

Derivado do registro: categoria «open-models».

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Forma de uso
Pesos do modelo

Derivado da correspondência de tags do registro /^open-weights$/.

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Plataformas
Não registrado

O registro não indica suporte a nenhuma plataforma.

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Onde é executado
Máquina local

Modelos de pesos abertos são executados pelo usuário, não servidos pelo fornecedor.

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Funciona offline
Parcialmente

A execução local implica que o modelo pode funcionar sem rede depois de baixado, mas o fornecedor não afirma isso no registro.

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Região oficial de serviço
Global

Espelha o campo de disponibilidade já presente no registro («global»).

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API pública
Sim

O registro menciona uma superfície de API.

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Licença
MIT

Espelha a licença já registrada no registro do produto; esta migração não a reverificou em relação ao texto da licença.

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Uso comercial
Permitido

A licença registrada permite uso comercial (obrigações de copyleft ainda podem se aplicar).

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Idiomas da interface
Não registrado

Nenhuma página do fornecedor lida nesta passagem indica os idiomas de interface do próprio produto; a chave existe para que o campo possa ser respondido mais tarde em vez de ficar ausente.

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Cobrança
Código aberto Gratuito Franquia gratuita: Sim Requer assinatura: Não

Os preços são o valor de entrada divulgado pelo fornecedor, sem impostos; confirme na página oficial.

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Origem de cada valor
Tarefas indicadas
Inferência própria
Forma de uso
Inferência própria
Plataformas
Inferência própria
Onde é executado
Inferência própria
Funciona offline
Inferência própria
Região oficial de serviço
Inferência própria
API pública
Inferência própria
Licença
Inferência própria
Uso comercial
Inferência própria
Idiomas da interface
Desconhecido

Perguntas frequentes

O que é o GLM?

O GLM é a família de grandes modelos de linguagem de pesos abertos da Zhipu AI, cobrindo tarefas de chat, raciocínio, programação e multimodais.

Os modelos GLM são de código aberto?

Muitos modelos GLM são publicados com pesos abertos sob licenças permissivas que permitem uso comercial.

Como posso acessar os modelos GLM?

Você pode baixar os pesos, usar a API paga da Zhipu ou assinar seus planos de programação que incluem acesso ao modelo.

O que o registro do GLM não confirma?

Nenhuma página pública de documentação ou de preços é registrada porque nenhuma pôde ser confirmada no site, e as regiões e os idiomas seguem não confirmados.

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Fontes

Este registro foi revisado pela última vez em 2026-09-10.

Registro legível por máquina: /api/products/glm.json · Encontrou um erro? Sugerir uma correção