Um Modelo de IA Chinês Barato Está a Fazer Programadores Repensarem as Suas Contas
O GLM 5.2 da Z.ai custa uma fração dos melhores modelos da Anthropic e realiza trabalho real. Mas limites de taxa, alucinações e questões de privacidade de dados significam que não será adequado para todos.
Pontos principais
- A Z.ai lançou o GLM 5.2 em 16 de junho de 2025, um grande modelo de linguagem com 753 mil milhões de parâmetros totais, mas apenas 40 mil milhões ativos de cada vez, tornando-o mais rápido a responder.
- A Z.ai cobra $4,40 por milhão de tokens de saída (os fragmentos de texto que o modelo gera), menos de um quinto do preço comparável do Opus 4.8 da Anthropic.
- O GLM 5.2 é open-weights, o que significa que qualquer organização com o seu próprio hardware pode descarregá-lo e executá-lo sem pagar nada à Z.ai.
- O AI Index de Stanford descobriu que os laboratórios chineses produziram pouco mais de metade dos modelos de IA notáveis em 2025 em comparação com laboratórios dos EUA, acima de aproximadamente um terço em 2023.
- Nos seus próprios testes de desempenho, o GLM 5.2 completou apenas 13 por cento das tarefas no SWE-Marathon, um teste de programação difícil e de longa duração, enquanto o Claude Opus 4.8 da Anthropic duplicou essa pontuação.
Zain Hasan é um engenheiro de IA na Together AI e é exatamente o tipo de pessoa que controla com precisão o que gasta em ferramentas de IA. O seu sistema é simples: problemas difíceis vão para um modelo de topo, problemas fáceis vão para algo mais barato. Neste momento, a sua opção mais barata é o GLM 5.2.
O GLM 5.2 vem da Z.ai, um laboratório de IA baseado em Pequim. O modelo custa $4,40 por milhão de tokens de saída quando utiliza a API da Z.ai (uma interface de programação, a conexão que permite à sua aplicação comunicar com o seu modelo). Isto é menos de um quinto do preço do Claude Opus 4.8 da Anthropic, e cerca de um décimo do modelo de programação Fable da Anthropic. Reportado pela primeira vez pela IEEE Spectrum AI, o lançamento ocorreu em 16 de junho de 2025.
É também open-weights, o que significa que a Z.ai publicou os dados subjacentes do modelo, portanto qualquer pessoa com hardware computacional suficiente pode descarregá-lo e executá-lo por si própria, gratuitamente.
O GLM 5.2 é realmente bom o suficiente para confiar?
Para muitas tarefas, sim, mas com limites claros. David Nix, um engenheiro de software sénior na MetaRouter baseada em Denver, diz que o GLM 5.2 fica perto o suficiente dos melhores modelos dos EUA para que agora processe 10 a 20 por cento da sua carga de trabalho diária de IA. O design de front-end (construção da parte visual de websites e aplicações) é onde o procura em primeiro lugar.
Hasan diz que o modelo mantém uma linha de raciocínio coerente ao longo de horas de conversa para trás e para frente, algo que modelos mais baratos anteriores tiveram dificuldade em fazer após apenas cinco a quinze trocas.
Nem todos tiveram resultados suaves. Sai Kiran Myadaram, um engenheiro de software na Indhic AI baseada em Bengaluru, esgotou a sua quota semanal de tokens de Z.ai em menos de três dias. Também teve com alucinações (onde uma IA produz com confiança respostas erradas ou inventadas) e excesso de planeamento em correções simples. Desde então, regressou ao Codex do OpenAI.
A questão da privacidade é real. O GLM 5.2 vem da China, e algumas empresas dos EUA estão preocupadas com código sensível ou dados comerciais a passar por servidores ligados à China. A opção open-weights é a resposta prática: aloje o modelo no seu próprio hardware e os seus dados nunca saem do seu edifício. A maioria dos melhores modelos dos EUA não oferece tal opção; ficam atrás de uma API sem self-hosting disponível.
Os testes de desempenho apresentam um quadro misto. O relatório de pesquisa próprio da Z.ai mostra o GLM 5.2 a ficar atrás do Opus 4.8 da Anthropic na maioria dos testes de programação, embora se aproxime do Opus 4.8 em alguns testes de programação agêntica mais curtos (testes onde um agente de IA, software que completa tarefas multi-passo por conta própria, enfrenta problemas de programação real).
A história mais importante, argumenta Hasan, é que a maioria das equipas de software não tem a menor ideia do que as suas ferramentas de IA realmente custam por projeto. Quando a empresa paga, os engenheiros naturalmente optam pelo modelo mais poderoso. O GLM 5.2 não irá substituir os melhores modelos dos EUA para os trabalhos mais difíceis. Mas para trabalho rotineiro, a diferença de preço é ampla o suficiente para notar.
