Zai: inteligência, desempenho e preço dos modelos

Zai
Zai

Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Zai para seu caso de uso.

Mais inteligente

Updated
#1
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
44
#2
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
42
#3
GLM-5.2 (max)GLM-5.2 (max)
39

Intelligence Index

3 modelos no total

Mais rápido

#1
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
75 t/s
#2
GLM-5.2 (max)GLM-5.2 (max)
62 t/s
#3
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
58 t/s

Velocidade de saída

3 modelos no total

Menor preço

#1
GLM-5.3-FlashGLM-5.3-Flash
$0.10
#2
GLM-5.3 (max)GLM-5.3 (max)
$0.90
#3
GLM-5.2 (max)GLM-5.2 (max)
$0.90

Preço combinado (por 1M de tokens)

3 modelos no total

Zai oferece 3 modelos, cada um com características diferentes de inteligência, desempenho e preço. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os modelos.

  • Em inteligência, os principais modelos oferecidos por Zai são GLM-5.3 (max) (44), GLM-5.3-Flash (42) e GLM-5.2 (max) (39).
  • Em velocidade de saída, os modelos mais rápidos são GLM-5.3 (max) (75 t/s), GLM-5.2 (max) (62 t/s) e GLM-5.3-Flash (58 t/s).
  • Em latência, GLM-5.3 (max) (28.63s), GLM-5.2 (max) (33.77s) e GLM-5.3-Flash (36.23s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
  • Em preço, GLM-5.3-Flash ($0.10), GLM-5.3 (max) ($0.90) e GLM-5.2 (max) ($0.90) têm os menores preços combinados por 1M de tokens.
  • Em tamanho da janela de contexto, GLM-5.3 (max) (1M), GLM-5.3-Flash (1M) e GLM-5.2 (max) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Zai.
  • GLM-5.3 (max) oferece a melhor combinação de inteligência e velocidade. Para otimizar os custos, GLM-5.3-Flash tem o preço mais competitivo.

Destaques

Updated
Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Avaliações de inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1
Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic SaaS workflows

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Professional document reasoning, All-pass

Physics reasoning

Long context reasoning

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Scientific reasoning

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

No data available

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

No data available

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Janela de contexto

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preços

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

Resumo do desempenho

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latência

Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tempo de resposta de ponta a ponta

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Análises adicionais
Logo: Z AI
GLM-5.3 (max)
1M
Aberto
49
$1.26
78
2.08
34.27
25.76
Logo: Z AI
GLM-5.3-Flash
1M
Aberto
46
$0.18
56
1.50
46.08
35.66
Logo: Z AI
GLM-5.2 (max)
1M
Aberto
42
$0.56
73
1.64
35.84
27.36

Principais definições

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre Zai

Zai oferece 3 modelos que acompanhamos: GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash e GLM-5.2 (max).

O modelo mais inteligente disponível em Zai é GLM-5.3 (max), com 44 pontos no Intelligence Index.

O modelo mais rápido em velocidade de saída oferecido por Zai é GLM-5.3 (max), com 75.4 tokens por segundo.

O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Zai é GLM-5.3 (max), com 28.63s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.

O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Zai é GLM-5.3-Flash, com $0.10 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).

Os preços em Zai variam em até 9x entre os modelos, de $0.10 por 1M de tokens no GLM-5.3-Flash a $0.90 por 1M de tokens no GLM-5.2 (max).

Sim. Zai oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.

Sim. Todos os 3 modelos oferecidos por Zai são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.

Sim. Todos os 3 modelos oferecidos por Zai são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Sim. Zai oferece 3 modelos de raciocínio: GLM-5.3 (max), GLM-5.3-Flash e GLM-5.2 (max). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.

Sim. Todos os 3 modelos oferecidos por Zai são de pesos abertos.

Sim. O desempenho de um provedor pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.

Ao escolher um modelo oferecido por Zai, considere a inteligência (para tarefas que exigem qualidade), a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e recursos como tamanho da janela de contexto, modo JSON e chamadas de funções.