💄 style: replace Nano Banana emoji with icon component (#12513)

locales/ar/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "بحث معمق",
   "starter.developing": "قريبًا",
   "starter.image": "صورة",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 نانو موزة 2",
+  "starter.nanoBanana2": "نانو موزة 2",
   "starter.seedance": "سيدانس 2.0",
   "starter.write": "كتابة"
 }

locales/ar/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral هو أول نموذج شيفرة من Mistral AI، يقدم دعمًا قويًا لتوليد الشيفرة.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest هو نموذج o4-mini محسّن لواجهة سطر أوامر Codex. للاستخدام المباشر عبر API، نوصي بالبدء بـ gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B هو نموذج مفتوح المصدر من الولايات المتحدة للاستخدام التجاري، يتمتع بأداء ينافس النماذج الرائدة، وكفاءة أعلى في الاستدلال على الرموز، وسياق طويل يصل إلى 128 ألف رمز، وقدرات قوية بشكل عام.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash هو نموذج مجاني لتوليد الصور أطلقته Zhipu. يقوم بتوليد صور تتماشى مع تعليمات المستخدم مع تحقيق درجات جودة جمالية أعلى. يُستخدم CogView-3-Flash بشكل أساسي في مجالات مثل الإبداع الفني، مرجع التصميم، تطوير الألعاب، والواقع الافتراضي، مما يساعد المستخدمين على تحويل أوصاف النصوص إلى صور بسرعة.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 هو أول نموذج مفتوح المصدر لتحويل النص إلى صورة من Zhipu يدعم توليد الحروف الصينية. يعزز الفهم الدلالي، جودة الصور، وعرض النصوص الصينية/الإنجليزية، ويدعم مطالبات ثنائية اللغة بأي طول، ويمكنه توليد صور بأي دقة ضمن النطاقات المحددة.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ هو نموذج متقدم محسّن لاسترجاع المعرفة (RAG) مصمم لأعباء العمل المؤسسية.",
   "cohere-command-r.description": "Command R هو نموذج توليدي قابل للتوسع مصمم لاستخدام أدوات واسترجاع المعرفة، مما يتيح ذكاءً اصطناعيًا بجودة الإنتاج.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "نموذج Zhipu الرائد مع وضع تفكير قابل للتبديل، يقدم أداءً رائدًا مفتوح المصدر وسياق يصل إلى 128K.",
   "glm-4.5v.description": "نموذج الرؤية والاستدلال من الجيل التالي من Zhipu بتقنية MoE، يحتوي على 106 مليار معلمة إجمالية و12 مليار نشطة، يحقق أداءً رائدًا بين النماذج متعددة الوسائط مفتوحة المصدر ذات الحجم المماثل في مهام الصور، الفيديو، فهم المستندات، ومهام واجهات المستخدم.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B) هو النموذج الرائد الأحدث من Zhipu، يتفوق بشكل كامل على النماذج السابقة في الترميز المتقدم، ومعالجة النصوص الطويلة، والاستدلال، وقدرات الوكلاء. يتماشى بشكل خاص مع Claude Sonnet 4 في قدرات البرمجة، مما يجعله النموذج الأفضل في الصين للترميز.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "تمثل سلسلة GLM-4.6V تطورًا كبيرًا لعائلة GLM في الاتجاه متعدد الوسائط، وتشمل GLM-4.6V (الرائد)، GLM-4.6V-FlashX (خفيف الوزن وعالي السرعة)، وGLM-4.6V-Flash (مجاني بالكامل). تمد نافذة سياق وقت التدريب إلى 128 ألف رمز، وتحقق دقة فهم بصري رائدة على مستوى العالم عند مقاييس معلمات مماثلة، ولأول مرة، تدمج قدرات استدعاء الوظائف (تنفيذ الأدوات) بشكل أصلي في بنية النموذج البصري. يوحد هذا العملية من \"الإدراك البصري\" إلى \"الإجراءات القابلة للتنفيذ\"، مما يوفر أساسًا تقنيًا متسقًا للوكلاء متعدد الوسائط في سيناريوهات الإنتاج الواقعية.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "تمثل سلسلة GLM-4.6V تطورًا كبيرًا لعائلة GLM في الاتجاه متعدد الوسائط، وتشمل GLM-4.6V (الرائد)، GLM-4.6V-FlashX (خفيف الوزن وعالي السرعة)، وGLM-4.6V-Flash (مجاني بالكامل). تمد نافذة سياق وقت التدريب إلى 128 ألف رمز، وتحقق دقة فهم بصري رائدة على مستوى العالم عند مقاييس معلمات مماثلة، ولأول مرة، تدمج قدرات استدعاء الوظائف (تنفيذ الأدوات) بشكل أصلي في بنية النموذج البصري. يوحد هذا العملية من \"الإدراك البصري\" إلى \"الإجراءات القابلة للتنفيذ\"، مما يوفر أساسًا تقنيًا متسقًا للوكلاء متعدد الوسائط في سيناريوهات الإنتاج الواقعية.",
+  "glm-4.6v.description": "تمثل سلسلة GLM-4.6V تطورًا كبيرًا لعائلة GLM في الاتجاه متعدد الوسائط، وتشمل GLM-4.6V (الرائد)، GLM-4.6V-FlashX (خفيف الوزن وعالي السرعة)، وGLM-4.6V-Flash (مجاني بالكامل). تمد نافذة سياق وقت التدريب إلى 128 ألف رمز، وتحقق دقة فهم بصري رائدة على مستوى العالم عند مقاييس معلمات مماثلة، ولأول مرة، تدمج قدرات استدعاء الوظائف (تنفيذ الأدوات) بشكل أصلي في بنية النموذج البصري. يوحد هذا العملية من \"الإدراك البصري\" إلى \"الإجراءات القابلة للتنفيذ\"، مما يوفر أساسًا تقنيًا متسقًا للوكلاء متعدد الوسائط في سيناريوهات الإنتاج الواقعية.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash، كنموذج SOTA بحجم 30 مليار، يقدم خيارًا جديدًا يوازن بين الأداء والكفاءة. يعزز قدرات البرمجة، وتخطيط المهام طويلة الأمد، والتعاون مع الأدوات في سيناريوهات البرمجة بالوكيل، محققًا أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم في العديد من المعايير الحالية. في تنفيذ المهام المعقدة، يتميز بامتثال أقوى للتعليمات أثناء استدعاء الأدوات، ويعزز جمالية الواجهات وكفاءة إتمام المهام طويلة الأمد.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash، كنموذج SOTA بحجم 30 مليار، يقدم خيارًا جديدًا يوازن بين الأداء والكفاءة. يعزز قدرات البرمجة، وتخطيط المهام طويلة الأمد، والتعاون مع الأدوات في سيناريوهات البرمجة بالوكيل، محققًا أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر من نفس الحجم في العديد من المعايير الحالية. في تنفيذ المهام المعقدة، يتميز بامتثال أقوى للتعليمات أثناء استدعاء الأدوات، ويعزز جمالية الواجهات وكفاءة إتمام المهام طويلة الأمد.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 هو النموذج الرائد الأحدث من Zhipu، تم تعزيزه لسيناريوهات الترميز الوكالي مع تحسينات في قدرات البرمجة، وتخطيط المهام طويلة الأمد، والتعاون مع الأدوات. يحقق أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر في العديد من المعايير العامة. تم تحسين القدرات العامة لتقديم ردود أكثر إيجازًا وطبيعية، وتجربة كتابة أكثر غمرًا. في المهام المعقدة للوكلاء، تم تعزيز اتباع التعليمات أثناء استدعاء الأدوات، كما تم تحسين جمالية الواجهة وكفاءة إتمام المهام طويلة الأمد في Artifacts والترميز الوكالي.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus يفهم الفيديو والصور المتعددة، مما يجعله مناسبًا للمهام متعددة الوسائط.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus يفهم الفيديو والصور المتعددة، مما يجعله مناسبًا للمهام متعددة الوسائط.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V يقدم فهمًا قويًا للصور واستدلالًا عبر المهام البصرية.",
-  "glm-5.description": "سلسلة GLM هي نموذج استدلال هجين من Zhipu AI مصمم للوكلاء، مع أوضاع تفكير وغير تفكير.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 هو النموذج الأساسي الرائد من الجيل التالي لشركة Zhipu، المصمم خصيصًا لهندسة الوكلاء. يوفر إنتاجية موثوقة في هندسة الأنظمة المعقدة والمهام الوكيلة طويلة الأمد. في قدرات البرمجة والوكلاء، يحقق GLM-5 أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر. في سيناريوهات البرمجة الواقعية، تقترب تجربة المستخدم من تلك الخاصة بـ Claude Opus 4.5. يتفوق في هندسة الأنظمة المعقدة والمهام الوكيلة طويلة الأمد، مما يجعله نموذجًا أساسيًا مثاليًا لمساعدي الوكلاء للأغراض العامة.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image هو نموذج توليد الصور الرائد الجديد من Zhipu. تم تدريب النموذج بشكل كامل على رقائق محلية الصنع ويتبنى بنية هجينة أصلية تجمع بين النمذجة التلقائية ومُفكك الانتشار. يتيح هذا التصميم فهمًا قويًا للتعليمات العامة إلى جانب تقديم تفاصيل دقيقة محليًا، متغلبًا على التحديات الطويلة الأمد في توليد محتوى غني بالمعلومات مثل الملصقات، العروض التقديمية، والرسوم البيانية التعليمية. يمثل هذا استكشافًا مهمًا نحو جيل جديد من نماذج \"التوليد الإدراكي\"، كما يتجلى في Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "نموذج استدلال يتمتع بقدرات استنتاج قوية للمهام التي تتطلب استدلالًا عميقًا.",
   "glm-z1-airx.description": "استدلال فائق السرعة مع جودة استدلال عالية.",
   "glm-z1-flash.description": "سلسلة GLM-Z1 تقدم استدلالًا معقدًا قويًا، وتتفوق في المنطق، الرياضيات، والبرمجة.",

locales/bg-BG/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Задълбочено проучване",
   "starter.developing": "Очаквайте скоро",
   "starter.image": "Изображение",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Нано Банан 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Нано Банан 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Писане"
 }

locales/bg-BG/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral е първият модел за програмиране на Mistral AI, осигуряващ силна поддръжка за генериране на код.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest е фино настроен o4-mini модел за Codex CLI. За директна употреба чрез API се препоръчва gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B е отворен модел от САЩ, свободен за търговска употреба, с производителност, съпоставима с водещите модели, по-висока ефективност при разсъждение с токени, 128k контекст и силни общи способности.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash е безплатен модел за генериране на изображения, създаден от Zhipu. Той генерира изображения, които съответстват на инструкциите на потребителя, като същевременно постига по-високи оценки за естетическо качество. CogView-3-Flash се използва основно в области като художествено творчество, дизайнерски референции, разработка на игри и виртуална реалност, помагайки на потребителите бързо да преобразуват текстови описания в изображения.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 е първият отворен модел на Zhipu за преобразуване на текст в изображение, който може да генерира китайски знаци. Подобрява семантичното разбиране, качеството на изображенията и рендирането на китайски/английски текст, поддържа двуезични подкани с произволна дължина и може да генерира изображения с всякаква резолюция в зададени граници.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ е усъвършенстван модел, оптимизиран за RAG, създаден за корпоративни натоварвания.",
   "cohere-command-r.description": "Command R е мащабируем генеративен модел, проектиран за RAG и използване на инструменти, позволяващ продукционен AI.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Флагманският модел на Zhipu с превключваем режим на мислене, осигуряващ SOTA производителност с отворен код и до 128K контекст.",
   "glm-4.5v.description": "Следващото поколение MoE визуален логически модел на Zhipu с 106 милиарда общи параметъра и 12 милиарда активни, постигащ SOTA сред отворените мултимодални модели със сходен размер в задачи с изображения, видео, документи и GUI.",
   "glm-4.6.description": "Най-новият флагмански модел на Zhipu GLM-4.6 (355B) напълно надминава предшествениците си в напреднало програмиране, обработка на дълги текстове, логическо мислене и агентни способности. Особено се доближава до Claude Sonnet 4 по програмиране, превръщайки се в най-добрия кодиращ модел в Китай.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "Серията GLM-4.6V представлява основна итерация на семейството GLM в мултимодалната посока, включваща GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (лек и високоскоростен) и GLM-4.6V-Flash (напълно безплатен). Тя разширява контекстния прозорец по време на обучение до 128k токена, постига водеща точност в разбирането на визуалната информация при сравними мащаби на параметрите и за първи път нативно интегрира възможности за извикване на функции (инструментални действия) в архитектурата на визуалния модел. Това обединява процеса от „визуално възприятие“ до „изпълними действия“, предоставяйки последователна техническа основа за мултимодални агенти в реални производствени сценарии.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "Серията GLM-4.6V представлява основна итерация на семейството GLM в мултимодалната посока, включваща GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (лек и високоскоростен) и GLM-4.6V-Flash (напълно безплатен). Тя разширява контекстния прозорец по време на обучение до 128k токена, постига водеща точност в разбирането на визуалната информация при сравними мащаби на параметрите и за първи път нативно интегрира възможности за извикване на функции (инструментални действия) в архитектурата на визуалния модел. Това обединява процеса от „визуално възприятие“ до „изпълними действия“, предоставяйки последователна техническа основа за мултимодални агенти в реални производствени сценарии.",
+  "glm-4.6v.description": "Серията GLM-4.6V представлява основна итерация на семейството GLM в мултимодалната посока, включваща GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (лек и високоскоростен) и GLM-4.6V-Flash (напълно безплатен). Тя разширява контекстния прозорец по време на обучение до 128k токена, постига водеща точност в разбирането на визуалната информация при сравними мащаби на параметрите и за първи път нативно интегрира възможности за извикване на функции (инструментални действия) в архитектурата на визуалния модел. Това обединява процеса от „визуално възприятие“ до „изпълними действия“, предоставяйки последователна техническа основа за мултимодални агенти в реални производствени сценарии.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, като SOTA модел от 30B ниво, предлага нов избор, който балансира производителност и ефективност. Подобрява програмирането, дългосрочното планиране и сътрудничеството с инструменти в агентни сценарии, постигайки водещи резултати сред отворените модели със същия размер в актуалните класации.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, като SOTA модел от 30B ниво, предлага нов избор, който балансира производителност и ефективност. Подобрява програмирането, дългосрочното планиране и сътрудничеството с инструменти в агентни сценарии, постигайки водещи резултати сред отворените модели със същия размер в актуалните класации.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 е най-новият флагмански модел на Zhipu, подобрен за сценарии с агентно програмиране с по-добри способности за кодиране, дългосрочно планиране на задачи и сътрудничество с инструменти. Постига водеща производителност сред отворените модели в множество публични бенчмаркове. Общите способности са подобрени с по-кратки и естествени отговори и по-завладяващо писане. При сложни агентни задачи следването на инструкции при извикване на инструменти е по-силно, а естетиката на интерфейса и ефективността при изпълнение на дългосрочни задачи в Artifacts и Agentic Coding са допълнително подобрени.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus разбира видео и множество изображения, подходящ за мултимодални задачи.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus разбира видео и множество изображения, подходящ за мултимодални задачи.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V осигурява силно разбиране на изображения и логическо мислене в различни визуални задачи.",
-  "glm-5.description": "Серията GLM е хибриден модел за разсъждение от Zhipu AI, създаден за агенти, с режими на мислене и без мислене.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 е следващото поколение флагмански основен модел на Zhipu, създаден специално за агентно инженерство. Той осигурява надеждна продуктивност в сложни системни инженерни задачи и дългосрочни агентни задачи. В областта на програмирането и агентните възможности GLM-5 постига водещи резултати сред моделите с отворен код. В реални програмни сценарии потребителското изживяване се доближава до това на Claude Opus 4.5. Той превъзхожда в сложни системни инженерни задачи и дългосрочни агентни задачи, което го прави идеален основен модел за универсални агентни асистенти.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image е новият флагмански модел за генериране на изображения на Zhipu. Моделът е обучен изцяло върху местно произведени чипове и използва оригинална хибридна архитектура, която комбинира авторегресивно моделиране с дифузионен декодер. Този дизайн позволява силно глобално разбиране на инструкциите заедно с детайлно локално рендиране, преодолявайки дългогодишни предизвикателства при генерирането на съдържание, богато на знания, като постери, презентации и образователни диаграми. Той представлява важна стъпка към ново поколение парадигми на „когнитивно генеративни“ технологии, илюстрирани от Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Модел за логическо мислене със силни способности за дълбоко разсъждение при сложни задачи.",
   "glm-z1-airx.description": "Ултра-бързо логическо мислене с високо качество на разсъжденията.",
   "glm-z1-flash.description": "Серията GLM-Z1 осигурява силно логическо мислене при сложни задачи, отличавайки се в логика, математика и програмиране.",

locales/de-DE/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Tiefgehende Recherche",
   "starter.developing": "Demnächst verfügbar",
   "starter.image": "Bild",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano-Banane 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano-Banane 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Schreiben"
 }

locales/de-DE/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral ist das erste Codierungsmodell von Mistral AI und bietet leistungsstarke Unterstützung bei der Codegenerierung.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest ist ein feinabgestimmtes o4-mini-Modell für die Codex-CLI. Für die direkte API-Nutzung empfehlen wir den Einstieg mit gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B ist ein quelloffenes US-LLM zur freien kommerziellen Nutzung mit einer Leistung, die mit Spitzenmodellen konkurriert. Es bietet eine höhere Effizienz beim Token-Reasoning, einen 128k-Kontext und starke Gesamtfähigkeiten.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash ist ein kostenloses Bildgenerierungsmodell, das von Zhipu entwickelt wurde. Es erzeugt Bilder, die den Benutzeranweisungen entsprechen und gleichzeitig höhere ästhetische Qualitätsbewertungen erzielen. CogView-3-Flash wird hauptsächlich in Bereichen wie künstlerischer Gestaltung, Designreferenzen, Spieleentwicklung und virtueller Realität eingesetzt und hilft Benutzern, Textbeschreibungen schnell in Bilder umzuwandeln.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 ist Zhipus erstes quelloffenes Text-zu-Bild-Modell, das chinesische Schriftzeichen generieren kann. Es verbessert das semantische Verständnis, die Bildqualität und die Textdarstellung in Chinesisch/Englisch, unterstützt beliebig lange zweisprachige Eingaben und kann Bilder in jeder Auflösung innerhalb definierter Bereiche erzeugen.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ ist ein fortschrittliches, für RAG optimiertes Modell, das für Unternehmensanwendungen entwickelt wurde.",
   "cohere-command-r.description": "Command R ist ein skalierbares generatives Modell, das für RAG und Tool-Nutzung konzipiert ist und produktionsreife KI ermöglicht.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Zhipus Flaggschiffmodell mit umschaltbarem Denkmodus, bietet Open-Source-SOTA-Leistung und bis zu 128K Kontext.",
   "glm-4.5v.description": "Zhipus nächste Generation eines MoE-Vision-Reasoning-Modells mit 106B Gesamtparametern und 12B aktiven. Es erreicht SOTA unter ähnlich großen Open-Source-Multimodalmodellen in Bild-, Video-, Dokumentenverständnis- und GUI-Aufgaben.",
   "glm-4.6.description": "Zhipus neuestes Flaggschiffmodell GLM-4.6 (355B) übertrifft seine Vorgänger vollständig in den Bereichen fortgeschrittenes Programmieren, Verarbeitung langer Texte, logisches Denken und Agentenfähigkeiten. Besonders im Bereich Programmierung steht es auf Augenhöhe mit Claude Sonnet 4 und gilt als Chinas führendes Coding-Modell.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "Die GLM-4.6V-Serie stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der GLM-Familie in der multimodalen Richtung dar, bestehend aus GLM-4.6V (Flaggschiff), GLM-4.6V-FlashX (leichtgewichtig und hochgeschwindig) und GLM-4.6V-Flash (vollständig kostenlos). Sie erweitert das Kontextfenster der Trainingszeit auf 128k Tokens, erreicht eine visuelle Verständnisgenauigkeit auf dem neuesten Stand der Technik bei vergleichbaren Parametergrößen und integriert erstmals nativ die Funktion Call (Werkzeugaufruf) in die visuelle Modellarchitektur. Dies vereinheitlicht die Pipeline von „visueller Wahrnehmung“ zu „ausführbaren Aktionen“ und bietet eine konsistente technische Grundlage für multimodale Agenten in realen Produktionsszenarien.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "Die GLM-4.6V-Serie stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der GLM-Familie in der multimodalen Richtung dar, bestehend aus GLM-4.6V (Flaggschiff), GLM-4.6V-FlashX (leichtgewichtig und hochgeschwindig) und GLM-4.6V-Flash (vollständig kostenlos). Sie erweitert das Kontextfenster der Trainingszeit auf 128k Tokens, erreicht eine visuelle Verständnisgenauigkeit auf dem neuesten Stand der Technik bei vergleichbaren Parametergrößen und integriert erstmals nativ die Funktion Call (Werkzeugaufruf) in die visuelle Modellarchitektur. Dies vereinheitlicht die Pipeline von „visueller Wahrnehmung“ zu „ausführbaren Aktionen“ und bietet eine konsistente technische Grundlage für multimodale Agenten in realen Produktionsszenarien.",
+  "glm-4.6v.description": "Die GLM-4.6V-Serie stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der GLM-Familie in der multimodalen Richtung dar, bestehend aus GLM-4.6V (Flaggschiff), GLM-4.6V-FlashX (leichtgewichtig und hochgeschwindig) und GLM-4.6V-Flash (vollständig kostenlos). Sie erweitert das Kontextfenster der Trainingszeit auf 128k Tokens, erreicht eine visuelle Verständnisgenauigkeit auf dem neuesten Stand der Technik bei vergleichbaren Parametergrößen und integriert erstmals nativ die Funktion Call (Werkzeugaufruf) in die visuelle Modellarchitektur. Dies vereinheitlicht die Pipeline von „visueller Wahrnehmung“ zu „ausführbaren Aktionen“ und bietet eine konsistente technische Grundlage für multimodale Agenten in realen Produktionsszenarien.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash ist ein SOTA-Modell auf 30B-Niveau und bietet eine neue Option, die Leistung und Effizienz ausbalanciert. Es verbessert die Programmierfähigkeiten, langfristige Aufgabenplanung und Werkzeugnutzung für agentenbasierte Codierungsszenarien und erzielt führende Leistungen unter Open-Source-Modellen vergleichbarer Größe in aktuellen Benchmarks. Bei der Ausführung komplexer intelligenter Agentenaufgaben zeigt es eine stärkere Einhaltung von Anweisungen bei Werkzeugaufrufen und verbessert weiter die Frontend-Ästhetik sowie die Effizienz bei der langfristigen Aufgabenbewältigung für Artefakte und agentenbasierte Codierung.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash ist ein SOTA-Modell auf 30B-Niveau und bietet eine neue Option, die Leistung und Effizienz ausbalanciert. Es verbessert die Programmierfähigkeiten, langfristige Aufgabenplanung und Werkzeugnutzung für agentenbasierte Codierungsszenarien und erzielt führende Leistungen unter Open-Source-Modellen vergleichbarer Größe in aktuellen Benchmarks. Bei der Ausführung komplexer intelligenter Agentenaufgaben zeigt es eine stärkere Einhaltung von Anweisungen bei Werkzeugaufrufen und verbessert weiter die Frontend-Ästhetik sowie die Effizienz bei der langfristigen Aufgabenbewältigung für Artefakte und agentenbasierte Codierung.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 ist Zhipus neuestes Flaggschiffmodell, optimiert für agentenbasiertes Programmieren mit verbesserten Codierungsfähigkeiten, langfristiger Aufgabenplanung und Werkzeugintegration. Es erzielt Spitzenleistungen unter Open-Source-Modellen in zahlreichen öffentlichen Benchmarks. Die allgemeinen Fähigkeiten wurden durch präzisere, natürlichere Antworten und ein immersiveres Schreibverhalten verbessert. Bei komplexen Agentenaufgaben ist die Befolgung von Anweisungen bei Werkzeugaufrufen robuster, und die visuelle Gestaltung sowie die Effizienz bei der langfristigen Aufgabenbearbeitung in Artifacts und Agentic Coding wurden weiter optimiert.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus versteht Videos und mehrere Bilder und eignet sich für multimodale Aufgaben.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus versteht Videos und mehrere Bilder und eignet sich für multimodale Aufgaben.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V bietet starkes Bildverständnis und logisches Denken für visuelle Aufgaben.",
-  "glm-5.description": "Die GLM-Serie ist ein hybrides Modell für logisches Denken von Zhipu AI, das sowohl Denk- als auch Nicht-Denk-Modi bietet.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 ist Zhipus nächstes Generation-Flaggschiff-Grundlagenmodell, speziell entwickelt für Agentic Engineering. Es bietet zuverlässige Produktivität in komplexen Systemengineering- und langfristigen agentischen Aufgaben. In den Bereichen Codierung und Agentenfähigkeiten erzielt GLM-5 eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik unter den Open-Source-Modellen. In realen Programmier-Szenarien nähert sich die Benutzererfahrung der von Claude Opus 4.5. Es zeichnet sich durch komplexes Systemengineering und langfristige agentische Aufgaben aus und ist damit ein ideales Grundlagenmodell für allgemeine Agentenassistenten.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image ist Zhipus neues Flaggschiff-Bildgenerierungsmodell. Das Modell wurde vollständig auf inländisch produzierten Chips trainiert und verwendet eine originelle hybride Architektur, die autoregressives Modellieren mit einem Diffusionsdecoder kombiniert. Dieses Design ermöglicht ein starkes globales Verständnis von Anweisungen sowie eine feingranulare lokale Detailwiedergabe und überwindet langjährige Herausforderungen bei der Generierung von wissensreichen Inhalten wie Postern, Präsentationen und Bildungsdiagrammen. Es stellt eine wichtige Erkundung hin zu einer neuen Generation von „kognitiven generativen“ Technologieparadigmen dar, exemplifiziert durch Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Ein Modell mit starker Argumentationsfähigkeit für Aufgaben, die tiefes Schlussfolgern erfordern.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultraschnelles Schlussfolgern bei gleichzeitig hoher Denkqualität.",
   "glm-z1-flash.description": "Die GLM-Z1-Serie bietet starke Fähigkeiten im komplexen logischen Denken, insbesondere in Logik, Mathematik und Programmierung.",

locales/en-US/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Deep Research",
   "starter.developing": "Coming soon",
   "starter.image": "Image",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banana 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banana 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Write"
 }

locales/en-US/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral is Mistral AI’s first code model, delivering strong code generation support.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest is a fine-tuned o4-mini model for the Codex CLI. For direct API use, we recommend starting with gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B is a US open-source LLM free for commercial use, with performance rivaling top models, higher token reasoning efficiency, a 128k long context, and strong overall capability.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash is a free image generation model launched by Zhipu. It generates images that align with user instructions while achieving higher aesthetic quality scores. CogView-3-Flash is primarily used in fields such as artistic creation, design reference, game development, and virtual reality, helping users rapidly convert text descriptions into images.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 is Zhipu’s first open-source text-to-image model that can generate Chinese characters. It improves semantic understanding, image quality, and Chinese/English text rendering, supports arbitrary-length bilingual prompts, and can generate images at any resolution within specified ranges.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ is an advanced RAG-optimized model built for enterprise workloads.",
   "cohere-command-r.description": "Command R is a scalable generative model designed for RAG and tool use, enabling production-grade AI.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Zhipu flagship model with a switchable thinking mode, delivering open-source SOTA overall and up to 128K context.",
   "glm-4.5v.description": "Zhipu’s next-generation MoE vision reasoning model has 106B total parameters with 12B active, achieving SOTA among similarly sized open-source multimodal models across image, video, document understanding, and GUI tasks.",
   "glm-4.6.description": "Zhipu's latest flagship model GLM-4.6 (355B) fully surpasses its predecessors in advanced coding, long-text processing, reasoning, and agent capabilities. It particularly aligns with Claude Sonnet 4 in programming ability, becoming China's top Coding model.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "The GLM-4.6V series represents a major iteration of the GLM family in the multimodal direction, comprising GLM-4.6V (flagship), GLM-4.6V-FlashX (lightweight and high-speed), and GLM-4.6V-Flash (fully free). It extends the training-time context window to 128k tokens, achieves state-of-the-art visual understanding accuracy at comparable parameter scales, and, for the first time, natively integrates Function Call (tool invocation) capabilities into the visual model architecture. This unifies the pipeline from “visual perception” to “executable actions,” providing a consistent technical foundation for multimodal agents in real-world production scenarios.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "The GLM-4.6V series represents a major iteration of the GLM family in the multimodal direction, comprising GLM-4.6V (flagship), GLM-4.6V-FlashX (lightweight and high-speed), and GLM-4.6V-Flash (fully free). It extends the training-time context window to 128k tokens, achieves state-of-the-art visual understanding accuracy at comparable parameter scales, and, for the first time, natively integrates Function Call (tool invocation) capabilities into the visual model architecture. This unifies the pipeline from “visual perception” to “executable actions,” providing a consistent technical foundation for multimodal agents in real-world production scenarios.",
+  "glm-4.6v.description": "The GLM-4.6V series represents a major iteration of the GLM family in the multimodal direction, comprising GLM-4.6V (flagship), GLM-4.6V-FlashX (lightweight and high-speed), and GLM-4.6V-Flash (fully free). It extends the training-time context window to 128k tokens, achieves state-of-the-art visual understanding accuracy at comparable parameter scales, and, for the first time, natively integrates Function Call (tool invocation) capabilities into the visual model architecture. This unifies the pipeline from “visual perception” to “executable actions,” providing a consistent technical foundation for multimodal agents in real-world production scenarios.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, as a 30B-level SOTA model, offers a new choice that balances performance and efficiency. It enhances coding capabilities, long-term task planning, and tool collaboration for Agentic Coding scenarios, achieving leading performance among open-source models of the same size in multiple current benchmark leaderboards. In executing complex intelligent agent tasks, it has stronger instruction compliance during tool calls, and further improves the aesthetics of front-end and the efficiency of long-term task completion for Artifacts and Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, as a 30B-level SOTA model, offers a new choice that balances performance and efficiency. It enhances coding capabilities, long-term task planning, and tool collaboration for Agentic Coding scenarios, achieving leading performance among open-source models of the same size in multiple current benchmark leaderboards. In executing complex intelligent agent tasks, it has stronger instruction compliance during tool calls, and further improves the aesthetics of front-end and the efficiency of long-term task completion for Artifacts and Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 is Zhipu's latest flagship model, enhanced for Agentic Coding scenarios with improved coding capabilities, long-term task planning, and tool collaboration. It achieves leading performance among open-source models on multiple public benchmarks. General capabilities are improved with more concise and natural responses and more immersive writing. For complex agent tasks, instruction following during tool calls is stronger, and the frontend aesthetics and long-term task completion efficiency of Artifacts and Agentic Coding are further enhanced.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus understands video and multiple images, suitable for multimodal tasks.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus understands video and multiple images, suitable for multimodal tasks.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V provides strong image understanding and reasoning across visual tasks.",
-  "glm-5.description": "The GLM series is a hybrid reasoning model from Zhipu AI built for agents, with thinking and non-thinking modes.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 is Zhipu’s next-generation flagship foundation model, purpose-built for Agentic Engineering. It delivers reliable productivity in complex systems engineering and long-horizon agentic tasks. In coding and agent capabilities, GLM-5 achieves state-of-the-art performance among open-source models. In real-world programming scenarios, its user experience approaches that of Claude Opus 4.5. It excels at complex systems engineering and long-horizon agent tasks, making it an ideal foundation model for general-purpose agent assistants.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image is Zhipu’s new flagship image generation model. The model was trained end-to-end on domestically produced chips and adopts an original hybrid architecture that combines autoregressive modeling with a diffusion decoder. This design enables strong global instruction understanding alongside fine-grained local detail rendering, overcoming long-standing challenges in generating knowledge-dense content such as posters, presentations, and educational diagrams. It represents an important exploration toward a new generation of “cognitive generative” technology paradigms, exemplified by Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Reasoning model with strong reasoning for tasks that require deep inference.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultra-fast reasoning with high reasoning quality.",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 series provides strong complex reasoning, excelling in logic, math, and programming.",

locales/es-ES/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Investigación profunda",
   "starter.developing": "Próximamente",
   "starter.image": "Imagen",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banana 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banana 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Escribir"
 }

locales/es-ES/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral es el primer modelo de código de Mistral AI, ofreciendo un sólido soporte para generación de código.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest es un modelo o4-mini ajustado para la CLI de Codex. Para uso directo con API, se recomienda comenzar con gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B es un modelo de lenguaje abierto de EE. UU. de uso comercial gratuito, con un rendimiento comparable a los mejores modelos, mayor eficiencia en razonamiento por tokens, contexto largo de 128k y gran capacidad general.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash es un modelo gratuito de generación de imágenes lanzado por Zhipu. Genera imágenes que se alinean con las instrucciones del usuario mientras logra puntuaciones más altas en calidad estética. CogView-3-Flash se utiliza principalmente en campos como la creación artística, referencia de diseño, desarrollo de videojuegos y realidad virtual, ayudando a los usuarios a convertir rápidamente descripciones de texto en imágenes.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 es el primer modelo de texto a imagen de código abierto de Zhipu que puede generar caracteres chinos. Mejora la comprensión semántica, la calidad de imagen y la representación de texto en chino/inglés, admite entradas bilingües de longitud arbitraria y puede generar imágenes en cualquier resolución dentro de los rangos especificados.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ es un modelo avanzado optimizado para RAG, diseñado para cargas de trabajo empresariales.",
   "cohere-command-r.description": "Command R es un modelo generativo escalable diseñado para RAG y uso de herramientas, permitiendo IA de nivel de producción.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Modelo insignia de Zhipu con modo de razonamiento conmutable, ofreciendo SOTA de código abierto y hasta 128K de contexto.",
   "glm-4.5v.description": "Modelo de razonamiento visual de próxima generación de Zhipu con arquitectura MoE, 106B parámetros totales y 12B activos, logrando SOTA entre modelos multimodales de código abierto de tamaño similar en imagen, video, comprensión de documentos y tareas GUI.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B), el último modelo insignia de Zhipu, supera completamente a sus predecesores en codificación avanzada, procesamiento de textos largos, razonamiento y capacidades de agente. Se alinea especialmente con Claude Sonnet 4 en habilidades de programación, convirtiéndose en el modelo de codificación líder en China.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "La serie GLM-4.6V representa una importante iteración de la familia GLM en la dirección multimodal, que incluye GLM-4.6V (insignia), GLM-4.6V-FlashX (ligero y de alta velocidad) y GLM-4.6V-Flash (completamente gratuito). Amplía la ventana de contexto de tiempo de entrenamiento a 128k tokens, logra una precisión de comprensión visual de última generación en escalas de parámetros comparables y, por primera vez, integra de forma nativa capacidades de Llamada de Función (invocación de herramientas) en la arquitectura del modelo visual. Esto unifica el flujo desde la “percepción visual” hasta las “acciones ejecutables,” proporcionando una base técnica consistente para agentes multimodales en escenarios de producción del mundo real.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "La serie GLM-4.6V representa una importante iteración de la familia GLM en la dirección multimodal, que incluye GLM-4.6V (insignia), GLM-4.6V-FlashX (ligero y de alta velocidad) y GLM-4.6V-Flash (completamente gratuito). Amplía la ventana de contexto de tiempo de entrenamiento a 128k tokens, logra una precisión de comprensión visual de última generación en escalas de parámetros comparables y, por primera vez, integra de forma nativa capacidades de Llamada de Función (invocación de herramientas) en la arquitectura del modelo visual. Esto unifica el flujo desde la “percepción visual” hasta las “acciones ejecutables,” proporcionando una base técnica consistente para agentes multimodales en escenarios de producción del mundo real.",
+  "glm-4.6v.description": "La serie GLM-4.6V representa una importante iteración de la familia GLM en la dirección multimodal, que incluye GLM-4.6V (insignia), GLM-4.6V-FlashX (ligero y de alta velocidad) y GLM-4.6V-Flash (completamente gratuito). Amplía la ventana de contexto de tiempo de entrenamiento a 128k tokens, logra una precisión de comprensión visual de última generación en escalas de parámetros comparables y, por primera vez, integra de forma nativa capacidades de Llamada de Función (invocación de herramientas) en la arquitectura del modelo visual. Esto unifica el flujo desde la “percepción visual” hasta las “acciones ejecutables,” proporcionando una base técnica consistente para agentes multimodales en escenarios de producción del mundo real.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, como modelo SOTA de nivel 30B, ofrece una nueva opción que equilibra rendimiento y eficiencia. Mejora las capacidades de programación, planificación de tareas a largo plazo y colaboración con herramientas para escenarios de codificación agente, logrando un rendimiento líder entre modelos de código abierto de su tamaño en múltiples clasificaciones actuales. En la ejecución de tareas complejas de agentes inteligentes, tiene un mayor cumplimiento de instrucciones durante las llamadas a herramientas, y mejora aún más la estética del frontend y la eficiencia en la finalización de tareas a largo plazo para Artifacts y Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, como modelo SOTA de nivel 30B, ofrece una nueva opción que equilibra rendimiento y eficiencia. Mejora las capacidades de programación, planificación de tareas a largo plazo y colaboración con herramientas para escenarios de codificación agente, logrando un rendimiento líder entre modelos de código abierto de su tamaño en múltiples clasificaciones actuales. En la ejecución de tareas complejas de agentes inteligentes, tiene un mayor cumplimiento de instrucciones durante las llamadas a herramientas, y mejora aún más la estética del frontend y la eficiencia en la finalización de tareas a largo plazo para Artifacts y Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 es el modelo insignia más reciente de Zhipu, mejorado para escenarios de Codificación Agéntica con capacidades de programación avanzadas, planificación de tareas a largo plazo y colaboración con herramientas. Logra un rendimiento líder entre los modelos de código abierto en múltiples benchmarks públicos. Sus capacidades generales se han mejorado con respuestas más concisas y naturales, y una escritura más inmersiva. En tareas complejas de agente, sigue mejor las instrucciones durante el uso de herramientas, y se han optimizado la estética del frontend y la eficiencia en la finalización de tareas a largo plazo en Artifacts y Codificación Agéntica.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus comprende video e imágenes múltiples, adecuado para tareas multimodales.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus comprende video e imágenes múltiples, adecuado para tareas multimodales.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V ofrece sólida comprensión y razonamiento visual en tareas visuales.",
-  "glm-5.description": "La serie GLM es un modelo de razonamiento híbrido de Zhipu AI diseñado para agentes, con modos de pensamiento y no pensamiento.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 es el modelo base insignia de próxima generación de Zhipu, diseñado específicamente para la Ingeniería Agente. Ofrece productividad confiable en sistemas de ingeniería complejos y tareas de agentes de largo alcance. En capacidades de codificación y agentes, GLM-5 logra un rendimiento de última generación entre los modelos de código abierto. En escenarios de programación del mundo real, su experiencia de usuario se acerca a la de Claude Opus 4.5. Sobresale en ingeniería de sistemas complejos y tareas de agentes de largo alcance, convirtiéndolo en un modelo base ideal para asistentes agentes de propósito general.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image es el nuevo modelo insignia de generación de imágenes de Zhipu. El modelo fue entrenado de principio a fin en chips producidos localmente y adopta una arquitectura híbrida original que combina modelado autorregresivo con un decodificador de difusión. Este diseño permite una sólida comprensión de instrucciones globales junto con un renderizado detallado a nivel local, superando desafíos de larga data en la generación de contenido denso en conocimiento, como carteles, presentaciones y diagramas educativos. Representa una importante exploración hacia una nueva generación de paradigmas tecnológicos “generativos cognitivos,” ejemplificados por Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Modelo de razonamiento con gran capacidad de inferencia profunda para tareas complejas.",
   "glm-z1-airx.description": "Razonamiento ultrarrápido con alta calidad de inferencia.",
   "glm-z1-flash.description": "La serie GLM-Z1 ofrece razonamiento complejo sólido, destacando en lógica, matemáticas y programación.",

locales/fa-IR/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "تحقیق عمیق",
   "starter.developing": "به‌زودی",
   "starter.image": "تصویر",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 نانو موز ۲",
+  "starter.nanoBanana2": "نانو موز ۲",
   "starter.seedance": "سیدنس ۲.۰",
   "starter.write": "نوشتن"
 }

locales/fa-IR/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral اولین مدل کدنویسی از Mistral AI است که پشتیبانی قوی برای تولید کد ارائه می‌دهد.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest نسخه تنظیم‌شده مدل o4-mini برای رابط خط فرمان Codex است. برای استفاده مستقیم از API، توصیه می‌شود با gpt-4.1 شروع کنید.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B یک مدل زبان بازمتن آمریکایی است که برای استفاده تجاری رایگان است. این مدل عملکردی در حد مدل‌های برتر دارد، بازدهی بالای استدلال با توکن، زمینه طولانی ۱۲۸هزار توکنی و توانایی کلی قوی ارائه می‌دهد.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash یک مدل تولید تصویر رایگان است که توسط Zhipu ارائه شده است. این مدل تصاویر را مطابق با دستورالعمل‌های کاربران تولید می‌کند و در عین حال امتیازات کیفیت زیبایی‌شناسی بالاتری را به دست می‌آورد. CogView-3-Flash عمدتاً در زمینه‌هایی مانند خلق هنری، مرجع طراحی، توسعه بازی و واقعیت مجازی استفاده می‌شود و به کاربران کمک می‌کند تا توضیحات متنی را به سرعت به تصاویر تبدیل کنند.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 نخستین مدل متن به تصویر بازمتن Zhipu است که توانایی تولید نویسه‌های چینی را دارد. این مدل درک معنایی، کیفیت تصویر و رندر متن چینی/انگلیسی را بهبود می‌بخشد، از دستورات دو زبانه با طول دلخواه پشتیبانی می‌کند و می‌تواند تصاویر را در هر وضوحی در محدوده مشخص تولید کند.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ یک مدل پیشرفته بهینه‌شده برای RAG است که برای بارهای کاری سازمانی طراحی شده است.",
   "cohere-command-r.description": "Command R یک مدل مولد مقیاس‌پذیر است که برای استفاده در RAG و ابزارها طراحی شده و هوش مصنوعی در سطح تولید را ممکن می‌سازد.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "مدل پرچم‌دار Zhipu با حالت تفکر قابل تغییر، ارائه‌دهنده بهترین عملکرد متن‌باز و پشتیبانی از زمینه تا ۱۲۸ هزار توکن.",
   "glm-4.5v.description": "مدل نسل بعدی بینایی و استدلال Zhipu با معماری MoE، دارای ۱۰۶ میلیارد پارامتر کل و ۱۲ میلیارد فعال، که در میان مدل‌های چندوجهی متن‌باز هم‌رده خود درک تصویر، ویدیو، اسناد و رابط‌های گرافیکی را به سطح SOTA می‌رساند.",
   "glm-4.6.description": "مدل پرچم‌دار جدید Zhipu با نام GLM-4.6 (۳۵۵ میلیارد پارامتر) در زمینه‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، پردازش متون بلند، استدلال و توانایی‌های عامل از نسخه‌های قبلی خود فراتر رفته است. این مدل به‌ویژه در توانایی برنامه‌نویسی با Claude Sonnet 4 هم‌تراز است و به عنوان برترین مدل برنامه‌نویسی در چین شناخته می‌شود.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "سری GLM-4.6V یک نسخه مهم از خانواده GLM در جهت چندوجهی است که شامل GLM-4.6V (پرچمدار)، GLM-4.6V-FlashX (سبک و پرسرعت) و GLM-4.6V-Flash (کاملاً رایگان) می‌شود. این مدل پنجره زمینه زمان آموزش را به 128k توکن گسترش می‌دهد، دقت درک بصری پیشرفته‌ای را در مقیاس‌های پارامتری مشابه به دست می‌آورد و برای اولین بار قابلیت‌های فراخوانی عملکرد (ابزار فراخوانی) را به طور بومی در معماری مدل بصری ادغام می‌کند. این امر خط لوله از «ادراک بصری» تا «اقدامات قابل اجرا» را یکپارچه می‌کند و پایه فنی سازگاری برای عوامل چندوجهی در سناریوهای تولید واقعی فراهم می‌آورد.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "سری GLM-4.6V یک نسخه مهم از خانواده GLM در جهت چندوجهی است که شامل GLM-4.6V (پرچمدار)، GLM-4.6V-FlashX (سبک و پرسرعت) و GLM-4.6V-Flash (کاملاً رایگان) می‌شود. این مدل پنجره زمینه زمان آموزش را به 128k توکن گسترش می‌دهد، دقت درک بصری پیشرفته‌ای را در مقیاس‌های پارامتری مشابه به دست می‌آورد و برای اولین بار قابلیت‌های فراخوانی عملکرد (ابزار فراخوانی) را به طور بومی در معماری مدل بصری ادغام می‌کند. این امر خط لوله از «ادراک بصری» تا «اقدامات قابل اجرا» را یکپارچه می‌کند و پایه فنی سازگاری برای عوامل چندوجهی در سناریوهای تولید واقعی فراهم می‌آورد.",
+  "glm-4.6v.description": "سری GLM-4.6V یک نسخه مهم از خانواده GLM در جهت چندوجهی است که شامل GLM-4.6V (پرچمدار)، GLM-4.6V-FlashX (سبک و پرسرعت) و GLM-4.6V-Flash (کاملاً رایگان) می‌شود. این مدل پنجره زمینه زمان آموزش را به 128k توکن گسترش می‌دهد، دقت درک بصری پیشرفته‌ای را در مقیاس‌های پارامتری مشابه به دست می‌آورد و برای اولین بار قابلیت‌های فراخوانی عملکرد (ابزار فراخوانی) را به طور بومی در معماری مدل بصری ادغام می‌کند. این امر خط لوله از «ادراک بصری» تا «اقدامات قابل اجرا» را یکپارچه می‌کند و پایه فنی سازگاری برای عوامل چندوجهی در سناریوهای تولید واقعی فراهم می‌آورد.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash به‌عنوان یک مدل سطح ۳۰ میلیاردی SOTA، گزینه‌ای جدید برای تعادل بین عملکرد و کارایی ارائه می‌دهد. این مدل توانایی‌های برنامه‌نویسی، برنامه‌ریزی بلندمدت وظایف و همکاری با ابزارها را برای سناریوهای Agentic Coding بهبود می‌بخشد و در معیارهای فعلی در میان مدل‌های متن‌باز هم‌رده عملکردی پیشرو دارد.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash به‌عنوان یک مدل سطح ۳۰ میلیاردی SOTA، گزینه‌ای جدید برای تعادل بین عملکرد و کارایی ارائه می‌دهد. این مدل توانایی‌های برنامه‌نویسی، برنامه‌ریزی بلندمدت وظایف و همکاری با ابزارها را برای سناریوهای Agentic Coding بهبود می‌بخشد و در معیارهای فعلی در میان مدل‌های متن‌باز هم‌رده عملکردی پیشرو دارد.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 جدیدترین مدل پرچم‌دار Zhipu است که برای سناریوهای برنامه‌نویسی عامل‌محور بهینه‌سازی شده و دارای توانایی‌های برنامه‌نویسی پیشرفته‌تر، برنامه‌ریزی وظایف بلندمدت و همکاری با ابزارها است. این مدل در چندین معیار عمومی عملکردی پیشرو در میان مدل‌های متن‌باز دارد. توانایی‌های عمومی آن با پاسخ‌های طبیعی‌تر و مختصرتر و نوشتاری جذاب‌تر بهبود یافته است. در وظایف پیچیده عامل‌محور، پیروی از دستورالعمل‌ها هنگام استفاده از ابزارها قوی‌تر شده و زیبایی ظاهری رابط کاربری و کارایی انجام وظایف بلندمدت در Artifacts و برنامه‌نویسی عامل‌محور ارتقا یافته است.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus توانایی درک ویدیو و چند تصویر را دارد و برای وظایف چندوجهی مناسب است.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus توانایی درک ویدیو و چند تصویر را دارد و برای وظایف چندوجهی مناسب است.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V درک تصویر و استدلال قوی در وظایف بصری را ارائه می‌دهد.",
-  "glm-5.description": "سری GLM یک مدل استدلال ترکیبی از Zhipu AI است که برای عوامل طراحی شده است و حالت‌های تفکر و غیرتفکر را ارائه می‌دهد.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 مدل پایه پرچمدار نسل بعدی Zhipu است که به طور خاص برای مهندسی عامل طراحی شده است. این مدل بهره‌وری قابل اعتمادی را در مهندسی سیستم‌های پیچیده و وظایف عامل با افق طولانی ارائه می‌دهد. در قابلیت‌های کدنویسی و عامل، GLM-5 عملکرد پیشرفته‌ای در میان مدل‌های متن‌باز به دست می‌آورد. در سناریوهای برنامه‌نویسی واقعی، تجربه کاربری آن به سطح Claude Opus 4.5 نزدیک می‌شود. این مدل در مهندسی سیستم‌های پیچیده و وظایف عامل با افق طولانی برجسته است و آن را به یک مدل پایه ایده‌آل برای دستیاران عامل عمومی تبدیل می‌کند.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image مدل جدید پرچمدار تولید تصویر Zhipu است. این مدل به طور کامل بر روی تراشه‌های تولید داخلی آموزش داده شده و از معماری ترکیبی اصلی که مدل‌سازی خودبازگشتی را با رمزگشای انتشار ترکیب می‌کند، استفاده می‌کند. این طراحی امکان درک قوی دستورالعمل‌های جهانی همراه با ارائه جزئیات دقیق محلی را فراهم می‌آورد و چالش‌های طولانی‌مدت در تولید محتوای دانش‌محور مانند پوسترها، ارائه‌ها و نمودارهای آموزشی را برطرف می‌کند. این مدل نمایانگر یک اکتشاف مهم به سوی نسل جدیدی از پارادایم‌های فناوری «تولید شناختی» است که توسط Nano Banana Pro نمونه‌سازی شده است.",
   "glm-z1-air.description": "مدل استدلال با توانایی قوی در استنتاج عمیق برای وظایف پیچیده.",
   "glm-z1-airx.description": "استدلال فوق‌سریع با کیفیت بالای استدلال.",
   "glm-z1-flash.description": "سری GLM-Z1 استدلال پیچیده قوی را ارائه می‌دهد و در منطق، ریاضی و برنامه‌نویسی برتری دارد.",

locales/fr-FR/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Recherche approfondie",
   "starter.developing": "Bientôt disponible",
   "starter.image": "Image",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banane 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banane 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Écrire"
 }

locales/fr-FR/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral est le premier modèle de code de Mistral AI, offrant un excellent support pour la génération de code.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest est un modèle o4-mini affiné pour l'interface en ligne de commande Codex. Pour une utilisation directe via l'API, nous recommandons de commencer avec gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B est un modèle de langage open source américain, gratuit pour un usage commercial. Il rivalise avec les meilleurs modèles, offre une meilleure efficacité de raisonnement par jeton, un contexte long de 128k et de solides performances globales.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash est un modèle de génération d'images gratuit lancé par Zhipu. Il génère des images conformes aux instructions des utilisateurs tout en atteignant des scores de qualité esthétique plus élevés. CogView-3-Flash est principalement utilisé dans des domaines tels que la création artistique, la référence de design, le développement de jeux et la réalité virtuelle, aidant les utilisateurs à convertir rapidement des descriptions textuelles en images.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 est le premier modèle open source de génération d'images à partir de texte de Zhipu capable de générer des caractères chinois. Il améliore la compréhension sémantique, la qualité d'image et le rendu du texte en chinois/anglais, prend en charge des invites bilingues de longueur arbitraire et peut générer des images à toute résolution dans des plages spécifiées.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ est un modèle avancé optimisé pour le RAG, conçu pour les charges de travail en entreprise.",
   "cohere-command-r.description": "Command R est un modèle génératif évolutif conçu pour le RAG et l'utilisation d'outils, permettant une IA de niveau production.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Modèle phare de Zhipu avec un mode de pensée commutable, offrant un SOTA open-source global et jusqu'à 128K de contexte.",
   "glm-4.5v.description": "Modèle de raisonnement visuel de nouvelle génération de Zhipu basé sur MoE, avec 106B de paramètres totaux et 12B actifs, atteignant un SOTA parmi les modèles multimodaux open-source de taille similaire sur les tâches d’image, vidéo, documents et GUI.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B), le dernier modèle phare de Zhipu, surpasse entièrement ses prédécesseurs en codage avancé, traitement de longs textes, raisonnement et capacités d’agent. Il rivalise notamment avec Claude Sonnet 4 en programmation, devenant ainsi le meilleur modèle de codage en Chine.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
+  "glm-4.6v.description": "La série GLM-4.6V représente une itération majeure de la famille GLM dans la direction multimodale, comprenant GLM-4.6V (vaisseau amiral), GLM-4.6V-FlashX (léger et rapide) et GLM-4.6V-Flash (entièrement gratuit). Elle étend la fenêtre contextuelle d'entraînement à 128k tokens, atteint une précision de compréhension visuelle à la pointe de la technologie à des échelles de paramètres comparables et, pour la première fois, intègre nativement les capacités d'Appel de Fonction (invocation d'outils) dans l'architecture du modèle visuel. Cela unifie le pipeline de la “perception visuelle” aux “actions exécutables,” fournissant une base technique cohérente pour les agents multimodaux dans des scénarios de production réels.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, en tant que modèle SOTA de niveau 30B, offre un nouvel équilibre entre performance et efficacité. Il améliore les capacités de codage, la planification de tâches à long terme et la collaboration avec des outils pour les scénarios de codage agentique, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de même taille sur plusieurs classements de référence actuels. Lors de l’exécution de tâches complexes d’agent intelligent, il suit mieux les instructions lors des appels d’outils et améliore l’esthétique du front-end ainsi que l’efficacité d’exécution des tâches à long terme pour Artifacts et Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, en tant que modèle SOTA de niveau 30B, offre un nouvel équilibre entre performance et efficacité. Il améliore les capacités de codage, la planification de tâches à long terme et la collaboration avec des outils pour les scénarios de codage agentique, atteignant des performances de pointe parmi les modèles open source de même taille sur plusieurs classements de référence actuels. Lors de l’exécution de tâches complexes d’agent intelligent, il suit mieux les instructions lors des appels d’outils et améliore l’esthétique du front-end ainsi que l’efficacité d’exécution des tâches à long terme pour Artifacts et Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 est le dernier modèle phare de Zhipu, optimisé pour les scénarios de codage agentique avec des capacités de programmation améliorées, une planification de tâches à long terme et une meilleure collaboration avec les outils. Il atteint des performances de pointe parmi les modèles open source sur de nombreux benchmarks publics. Ses capacités générales sont renforcées avec des réponses plus concises et naturelles, ainsi qu’une écriture plus immersive. Pour les tâches complexes d’agent, le suivi des instructions lors des appels d’outils est plus robuste, et l’esthétique du frontend ainsi que l’efficacité d’exécution à long terme dans les environnements Artifacts et Agentic Coding sont également améliorées.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus comprend la vidéo et plusieurs images, adapté aux tâches multimodales.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus comprend la vidéo et plusieurs images, adapté aux tâches multimodales.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V offre une compréhension et un raisonnement solides sur les tâches visuelles.",
-  "glm-5.description": "La série GLM est un modèle de raisonnement hybride de Zhipu AI conçu pour les agents, avec des modes de réflexion et non-réflexion.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 est le modèle de base phare de nouvelle génération de Zhipu, spécialement conçu pour l'Agentic Engineering. Il offre une productivité fiable dans l'ingénierie des systèmes complexes et les tâches agentiques à long terme. En matière de codage et de capacités agentiques, GLM-5 atteint des performances de pointe parmi les modèles open-source. Dans des scénarios de programmation réels, son expérience utilisateur se rapproche de celle de Claude Opus 4.5. Il excelle dans l'ingénierie des systèmes complexes et les tâches agentiques à long terme, ce qui en fait un modèle de base idéal pour les assistants agents à usage général.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image est le nouveau modèle phare de génération d'images de Zhipu. Le modèle a été entraîné de bout en bout sur des puces produites localement et adopte une architecture hybride originale qui combine la modélisation autorégressive avec un décodeur de diffusion. Ce design permet une compréhension globale des instructions tout en rendant des détails locaux précis, surmontant les défis de longue date dans la génération de contenu riche en connaissances tels que les affiches, les présentations et les diagrammes éducatifs. Il représente une exploration importante vers une nouvelle génération de paradigmes technologiques “génératifs cognitifs,” illustrée par Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Modèle de raisonnement avec de solides capacités d’inférence pour les tâches nécessitant une réflexion approfondie.",
   "glm-z1-airx.description": "Raisonnement ultra-rapide avec une qualité d’inférence élevée.",
   "glm-z1-flash.description": "La série GLM-Z1 offre un raisonnement complexe puissant, excellent en logique, mathématiques et programmation.",

locales/it-IT/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Ricerca Approfondita",
   "starter.developing": "Prossimamente",
   "starter.image": "Immagine",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banana 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banana 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Scrivi"
 }

locales/it-IT/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral è il primo modello di codice di Mistral AI, che offre un forte supporto alla generazione di codice.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest è un modello o4-mini ottimizzato per Codex CLI. Per l'uso diretto via API, si consiglia di iniziare con gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B è un LLM open-source statunitense gratuito per uso commerciale, con prestazioni paragonabili ai modelli di punta, maggiore efficienza nel ragionamento sui token, contesto lungo da 128k e capacità complessive elevate.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash è un modello gratuito di generazione di immagini lanciato da Zhipu. Genera immagini che si allineano alle istruzioni degli utenti, raggiungendo al contempo punteggi di qualità estetica più elevati. CogView-3-Flash è utilizzato principalmente in campi come la creazione artistica, il riferimento per il design, lo sviluppo di giochi e la realtà virtuale, aiutando gli utenti a convertire rapidamente descrizioni testuali in immagini.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 è il primo modello open-source di testo-immagine di Zhipu in grado di generare caratteri cinesi. Migliora la comprensione semantica, la qualità delle immagini e la resa del testo in cinese/inglese, supporta prompt bilingue di lunghezza arbitraria e può generare immagini a qualsiasi risoluzione entro intervalli specificati.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ è un modello avanzato ottimizzato per RAG, progettato per carichi di lavoro aziendali.",
   "cohere-command-r.description": "Command R è un modello generativo scalabile progettato per RAG e l'uso di strumenti, abilitando AI di livello produttivo.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Modello di punta di Zhipu con modalità di pensiero commutabile, che offre SOTA open-source complessivo e fino a 128K di contesto.",
   "glm-4.5v.description": "Il modello di ragionamento visivo di nuova generazione MoE di Zhipu ha 106B parametri totali con 12B attivi, raggiungendo SOTA tra i modelli multimodali open-source di dimensioni simili in compiti su immagini, video, documenti e GUI.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B), il nuovo modello di punta di Zhipu, supera completamente i suoi predecessori in codifica avanzata, elaborazione di testi lunghi, ragionamento e capacità agentiche. Si distingue in particolare per le sue abilità di programmazione, comparabili a quelle di Claude Sonnet 4, affermandosi come il miglior modello di codifica in Cina.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "La serie GLM-4.6V rappresenta una grande evoluzione della famiglia GLM nella direzione multimodale, comprendendo GLM-4.6V (ammiraglia), GLM-4.6V-FlashX (leggera e ad alta velocità) e GLM-4.6V-Flash (completamente gratuita). Estende la finestra di contesto durante l'addestramento a 128k token, raggiunge una precisione all'avanguardia nella comprensione visiva a parità di scala di parametri e, per la prima volta, integra nativamente le capacità di Function Call (invocazione di strumenti) nell'architettura del modello visivo. Questo unifica il flusso di lavoro dalla “percezione visiva” alle “azioni eseguibili,” fornendo una base tecnica coerente per agenti multimodali in scenari di produzione reali.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "La serie GLM-4.6V rappresenta una grande evoluzione della famiglia GLM nella direzione multimodale, comprendendo GLM-4.6V (ammiraglia), GLM-4.6V-FlashX (leggera e ad alta velocità) e GLM-4.6V-Flash (completamente gratuita). Estende la finestra di contesto durante l'addestramento a 128k token, raggiunge una precisione all'avanguardia nella comprensione visiva a parità di scala di parametri e, per la prima volta, integra nativamente le capacità di Function Call (invocazione di strumenti) nell'architettura del modello visivo. Questo unifica il flusso di lavoro dalla “percezione visiva” alle “azioni eseguibili,” fornendo una base tecnica coerente per agenti multimodali in scenari di produzione reali.",
+  "glm-4.6v.description": "La serie GLM-4.6V rappresenta una grande evoluzione della famiglia GLM nella direzione multimodale, comprendendo GLM-4.6V (ammiraglia), GLM-4.6V-FlashX (leggera e ad alta velocità) e GLM-4.6V-Flash (completamente gratuita). Estende la finestra di contesto durante l'addestramento a 128k token, raggiunge una precisione all'avanguardia nella comprensione visiva a parità di scala di parametri e, per la prima volta, integra nativamente le capacità di Function Call (invocazione di strumenti) nell'architettura del modello visivo. Questo unifica il flusso di lavoro dalla “percezione visiva” alle “azioni eseguibili,” fornendo una base tecnica coerente per agenti multimodali in scenari di produzione reali.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, come modello SOTA da 30B, offre una nuova opzione che bilancia prestazioni ed efficienza. Migliora le capacità di programmazione, la pianificazione di compiti a lungo termine e la collaborazione con strumenti per scenari di Agentic Coding, raggiungendo prestazioni leader tra i modelli open-source della stessa dimensione in numerosi benchmark attuali. Nell'esecuzione di compiti agentici complessi, mostra maggiore aderenza alle istruzioni durante le chiamate agli strumenti e migliora ulteriormente l'estetica del frontend e l'efficienza nel completamento di compiti a lungo termine per Artifacts e Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, come modello SOTA da 30B, offre una nuova opzione che bilancia prestazioni ed efficienza. Migliora le capacità di programmazione, la pianificazione di compiti a lungo termine e la collaborazione con strumenti per scenari di Agentic Coding, raggiungendo prestazioni leader tra i modelli open-source della stessa dimensione in numerosi benchmark attuali. Nell'esecuzione di compiti agentici complessi, mostra maggiore aderenza alle istruzioni durante le chiamate agli strumenti e migliora ulteriormente l'estetica del frontend e l'efficienza nel completamento di compiti a lungo termine per Artifacts e Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 è il nuovo modello di punta di Zhipu, ottimizzato per scenari di codifica agentica con capacità migliorate nella programmazione, pianificazione di compiti a lungo termine e collaborazione con strumenti. Raggiunge prestazioni leader tra i modelli open-source su numerosi benchmark pubblici. Le capacità generali sono state potenziate con risposte più concise e naturali e una scrittura più coinvolgente. Per compiti agentici complessi, il modello segue meglio le istruzioni durante l'uso degli strumenti, e l'estetica del frontend e l'efficienza nel completamento di compiti a lungo termine in Artifacts e Agentic Coding sono ulteriormente migliorate.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus comprende video e immagini multiple, ideale per compiti multimodali.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus comprende video e immagini multiple, ideale per compiti multimodali.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V offre una solida comprensione e capacità di ragionamento visivo su compiti basati su immagini.",
-  "glm-5.description": "La serie GLM è un modello di ragionamento ibrido di Zhipu AI progettato per agenti, con modalità di pensiero e non-pensiero.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 è il modello di base di nuova generazione di Zhipu, progettato appositamente per l'Agentic Engineering. Offre una produttività affidabile nell'ingegneria di sistemi complessi e nei compiti agentici a lungo termine. Nella codifica e nelle capacità agentiche, GLM-5 raggiunge prestazioni all'avanguardia tra i modelli open-source. In scenari di programmazione reali, l'esperienza utente si avvicina a quella di Claude Opus 4.5. Eccelle nell'ingegneria di sistemi complessi e nei compiti agentici a lungo termine, rendendolo un modello di base ideale per assistenti agentici di uso generale.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image è il nuovo modello di generazione di immagini di punta di Zhipu. Il modello è stato addestrato end-to-end su chip prodotti a livello nazionale e adotta un'architettura ibrida originale che combina la modellazione autoregressiva con un decodificatore a diffusione. Questo design consente una forte comprensione globale delle istruzioni insieme a una resa dettagliata e precisa a livello locale, superando sfide di lunga data nella generazione di contenuti ricchi di conoscenza come poster, presentazioni e diagrammi educativi. Rappresenta un'importante esplorazione verso una nuova generazione di paradigmi tecnologici “generativi cognitivi,” esemplificati da Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Modello di ragionamento con elevate capacità inferenziali per compiti che richiedono deduzioni complesse.",
   "glm-z1-airx.description": "Ragionamento ultra-rapido con alta qualità inferenziale.",
   "glm-z1-flash.description": "La serie GLM-Z1 eccelle nel ragionamento complesso, con prestazioni elevate in logica, matematica e programmazione.",

locales/ja-JP/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "リサーチ",
   "starter.developing": "開発中",
   "starter.image": "イラスト作成",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 ナノバナナ2",
+  "starter.nanoBanana2": "ナノバナナ2",
   "starter.seedance": "シーダンス 2.0",
   "starter.write": "執筆"
 }

locales/ja-JP/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestralは、Mistral AIによる初のコードモデルで、強力なコード生成をサポートします。",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest は Codex CLI 用にファインチューニングされた o4-mini モデルです。API を直接使用する場合は、gpt-4.1 から始めることを推奨します。",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671Bは商用利用が可能な米国発のオープンソースLLMであり、主要モデルに匹敵する性能を持ち、トークン推論効率が高く、128kの長文コンテキストに対応し、全体的な能力も優れています。",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flashは、Zhipuが提供する無料の画像生成モデルです。ユーザーの指示に沿った画像を生成し、より高い美的品質スコアを実現します。CogView-3-Flashは主に、芸術的創作、デザインの参考、ゲーム開発、仮想現実などの分野で使用され、テキストの説明を迅速に画像に変換することを支援します。",
   "cogview-4.description": "CogView-4はZhipuが開発した初のオープンソースのテキストから画像への生成モデルであり、中国語の文字生成に対応しています。意味理解、画像品質、中英テキストの描画能力が向上し、任意の長さのバイリンガルプロンプトをサポートし、指定範囲内で任意の解像度の画像を生成できます。",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+は、エンタープライズ向けのワークロードに最適化された高度なRAG対応モデルです。",
   "cohere-command-r.description": "Command Rは、RAGやツール使用に対応したスケーラブルな生成モデルであり、実運用レベルのAIを実現します。",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "智谱のフラッグシップモデルで、思考モードの切り替えが可能。オープンソースの中で最先端の性能を誇り、最大128Kのコンテキストに対応します。",
   "glm-4.5v.description": "智谱の次世代MoE視覚推論モデルで、総パラメータ数106B、アクティブ12B。画像、動画、文書理解、GUIタスクにおいて同規模のオープンソースマルチモーダルモデルの中で最先端の性能を実現します。",
   "glm-4.6.description": "Zhipuの最新フラッグシップモデルGLM-4.6（355B）は、先進的なコーディング、長文処理、推論、エージェント機能において前世代を完全に上回ります。特にClaude Sonnet 4と同等のプログラミング能力を持ち、中国国内で最高のコーディングモデルとなっています。",
+  "glm-4.6v-flash.description": "GLM-4.6Vシリーズは、マルチモーダル方向におけるGLMファミリーの主要な進化を表しており、GLM-4.6V（フラッグシップ）、GLM-4.6V-FlashX（軽量かつ高速）、GLM-4.6V-Flash（完全無料）で構成されています。トレーニング時のコンテキストウィンドウを128kトークンに拡張し、同等のパラメータスケールで最先端の視覚理解精度を達成します。また、初めてFunction Call（ツール呼び出し）機能を視覚モデルアーキテクチャにネイティブ統合しました。これにより、「視覚認識」から「実行可能なアクション」までのパイプラインが統一され、実世界の生産シナリオにおけるマルチモーダルエージェントの一貫した技術基盤を提供します。",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "GLM-4.6Vシリーズは、マルチモーダル方向におけるGLMファミリーの主要な進化を表しており、GLM-4.6V（フラッグシップ）、GLM-4.6V-FlashX（軽量かつ高速）、GLM-4.6V-Flash（完全無料）で構成されています。トレーニング時のコンテキストウィンドウを128kトークンに拡張し、同等のパラメータスケールで最先端の視覚理解精度を達成します。また、初めてFunction Call（ツール呼び出し）機能を視覚モデルアーキテクチャにネイティブ統合しました。これにより、「視覚認識」から「実行可能なアクション」までのパイプラインが統一され、実世界の生産シナリオにおけるマルチモーダルエージェントの一貫した技術基盤を提供します。",
+  "glm-4.6v.description": "GLM-4.6Vシリーズは、マルチモーダル方向におけるGLMファミリーの主要な進化を表しており、GLM-4.6V（フラッグシップ）、GLM-4.6V-FlashX（軽量かつ高速）、GLM-4.6V-Flash（完全無料）で構成されています。トレーニング時のコンテキストウィンドウを128kトークンに拡張し、同等のパラメータスケールで最先端の視覚理解精度を達成します。また、初めてFunction Call（ツール呼び出し）機能を視覚モデルアーキテクチャにネイティブ統合しました。これにより、「視覚認識」から「実行可能なアクション」までのパイプラインが統一され、実世界の生産シナリオにおけるマルチモーダルエージェントの一貫した技術基盤を提供します。",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flashは、30BクラスのSOTAモデルとして、性能と効率のバランスを実現する新たな選択肢です。Agentic Codingシナリオにおけるコーディング能力、長期タスク計画、ツール連携を強化し、同規模のオープンソースモデルの中でベンチマーク上位の性能を発揮します。複雑なインテリジェントエージェントタスクの実行時には、ツール呼び出し時の指示遵守が強化され、フロントエンドの美的品質や長期タスク完了効率も向上しています。",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flashは、30BクラスのSOTAモデルとして、性能と効率のバランスを実現する新たな選択肢です。Agentic Codingシナリオにおけるコーディング能力、長期タスク計画、ツール連携を強化し、同規模のオープンソースモデルの中でベンチマーク上位の性能を発揮します。複雑なインテリジェントエージェントタスクの実行時には、ツール呼び出し時の指示遵守が強化され、フロントエンドの美的品質や長期タスク完了効率も向上しています。",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7はZhipuの最新フラッグシップモデルで、エージェント型コーディングシナリオに最適化されています。コーディング能力、長期タスクの計画、ツールとの連携が強化されており、複数の公開ベンチマークでオープンソースモデルの中でもトップクラスの性能を発揮します。全体的な能力も向上し、より簡潔で自然な応答、没入感のある文章生成が可能です。複雑なエージェントタスクにおいては、ツール呼び出し時の指示追従性が強化され、ArtifactsやAgentic Codingのフロントエンドの美しさや長期タスクの完遂効率も向上しています。",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus は、動画や複数画像の理解に対応し、マルチモーダルタスクに適しています。",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus は、動画や複数画像の理解に対応し、マルチモーダルタスクに適しています。",
   "glm-4v.description": "GLM-4V は、視覚タスクにおける画像理解と推論に優れた性能を発揮します。",
-  "glm-5.description": "GLMシリーズは、Zhipu AIによるエージェント向けのハイブリッド推論モデルで、思考モードと非思考モードを備えています。",
+  "glm-5.description": "GLM-5は、エージェント工学のために特別に設計されたZhipuの次世代フラッグシップ基盤モデルです。複雑なシステム工学や長期的なエージェントタスクにおいて信頼性の高い生産性を提供します。コーディングおよびエージェント機能において、GLM-5はオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しています。実世界のプログラミングシナリオでは、そのユーザー体験はClaude Opus 4.5に匹敵します。複雑なシステム工学や長期的なエージェントタスクに優れており、汎用エージェントアシスタントの基盤モデルとして理想的です。",
+  "glm-image.description": "GLM-Imageは、Zhipuの新しいフラッグシップ画像生成モデルです。このモデルは国内製のチップでエンドツーエンドでトレーニングされ、自己回帰モデリングと拡散デコーダーを組み合わせた独自のハイブリッドアーキテクチャを採用しています。この設計により、グローバルな指示理解能力と細かい局所的な詳細描写能力を両立し、ポスター、プレゼンテーション、教育用図表などの知識密度の高いコンテンツ生成における長年の課題を克服します。Nano Banana Proに代表される新世代の「認知生成」技術パラダイムへの重要な探求を示しています。",
   "glm-z1-air.description": "深い推論が求められるタスクにおいて強力な推論能力を発揮するモデルです。",
   "glm-z1-airx.description": "高品質な推論を超高速で実現します。",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 シリーズは、論理、数学、プログラミングにおいて優れた複雑推論能力を発揮します。",

locales/ko-KR/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "심층 연구",
   "starter.developing": "개발 중",
   "starter.image": "그림 그리기",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 나노 바나나 2",
+  "starter.nanoBanana2": "나노 바나나 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "글쓰기"
 }

locales/ko-KR/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral은 Mistral AI의 첫 번째 코드 모델로, 강력한 코드 생성 지원을 제공합니다.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest는 Codex CLI용으로 미세 조정된 o4-mini 모델입니다. API 직접 사용 시 gpt-4.1을 시작점으로 권장합니다.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B는 상업적 사용이 가능한 미국 오픈소스 LLM으로, 최고 수준의 모델과 견줄 수 있는 성능, 높은 토큰 추론 효율성, 128k 긴 컨텍스트, 전반적인 강력한 기능을 갖추고 있습니다.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash는 Zhipu에서 출시한 무료 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 사용자 지시에 맞는 이미지를 생성하며, 높은 미적 품질 점수를 달성합니다. CogView-3-Flash는 주로 예술 창작, 디자인 참고, 게임 개발, 가상 현실과 같은 분야에서 사용되며, 사용자가 텍스트 설명을 신속하게 이미지로 변환할 수 있도록 돕습니다.",
   "cogview-4.description": "CogView-4는 중국어 문자를 생성할 수 있는 Zhipu의 첫 오픈소스 텍스트-투-이미지 모델입니다. 의미 이해, 이미지 품질, 중영문 텍스트 렌더링이 향상되었으며, 길이 제한 없는 이중 언어 프롬프트를 지원하고, 지정된 범위 내에서 해상도에 맞는 이미지 생성을 지원합니다.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+는 엔터프라이즈 워크로드를 위해 구축된 고급 RAG 최적화 모델입니다.",
   "cohere-command-r.description": "Command R은 RAG 및 도구 사용을 위해 설계된 확장 가능한 생성 모델로, 프로덕션 수준의 AI를 가능하게 합니다.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Zhipu의 플래그십 모델로, 사고 모드 전환이 가능하며 오픈소스 SOTA 성능과 최대 128K 컨텍스트를 지원합니다.",
   "glm-4.5v.description": "Zhipu의 차세대 MoE 비전 추론 모델로, 총 106B 파라미터 중 12B가 활성화되며, 이미지, 비디오, 문서 이해, GUI 작업 등에서 동급 오픈소스 멀티모달 모델 중 SOTA 성능을 달성합니다.",
   "glm-4.6.description": "Zhipu의 최신 플래그십 모델 GLM-4.6 (355B)은 고급 코딩, 장문 처리, 추론, 에이전트 기능에서 전작을 완전히 능가합니다. 특히 Claude Sonnet 4와 유사한 프로그래밍 능력을 갖추어 중국 최고의 코딩 모델로 자리매김했습니다.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "GLM-4.6V 시리즈는 멀티모달 방향에서 GLM 패밀리의 주요 진화를 나타내며, GLM-4.6V(플래그십), GLM-4.6V-FlashX(경량 및 고속), GLM-4.6V-Flash(완전 무료)로 구성됩니다. 이 모델은 학습 시간 컨텍스트 윈도우를 128k 토큰으로 확장하고, 유사한 파라미터 규모에서 최첨단 시각적 이해 정확도를 달성하며, 최초로 Function Call(도구 호출) 기능을 시각적 모델 아키텍처에 네이티브로 통합합니다. 이를 통해 '시각적 인식'에서 '실행 가능한 행동'으로 이어지는 파이프라인을 통합하여, 실제 생산 시나리오에서 멀티모달 에이전트를 위한 일관된 기술 기반을 제공합니다.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "GLM-4.6V 시리즈는 멀티모달 방향에서 GLM 패밀리의 주요 진화를 나타내며, GLM-4.6V(플래그십), GLM-4.6V-FlashX(경량 및 고속), GLM-4.6V-Flash(완전 무료)로 구성됩니다. 이 모델은 학습 시간 컨텍스트 윈도우를 128k 토큰으로 확장하고, 유사한 파라미터 규모에서 최첨단 시각적 이해 정확도를 달성하며, 최초로 Function Call(도구 호출) 기능을 시각적 모델 아키텍처에 네이티브로 통합합니다. 이를 통해 '시각적 인식'에서 '실행 가능한 행동'으로 이어지는 파이프라인을 통합하여, 실제 생산 시나리오에서 멀티모달 에이전트를 위한 일관된 기술 기반을 제공합니다.",
+  "glm-4.6v.description": "GLM-4.6V 시리즈는 멀티모달 방향에서 GLM 패밀리의 주요 진화를 나타내며, GLM-4.6V(플래그십), GLM-4.6V-FlashX(경량 및 고속), GLM-4.6V-Flash(완전 무료)로 구성됩니다. 이 모델은 학습 시간 컨텍스트 윈도우를 128k 토큰으로 확장하고, 유사한 파라미터 규모에서 최첨단 시각적 이해 정확도를 달성하며, 최초로 Function Call(도구 호출) 기능을 시각적 모델 아키텍처에 네이티브로 통합합니다. 이를 통해 '시각적 인식'에서 '실행 가능한 행동'으로 이어지는 파이프라인을 통합하여, 실제 생산 시나리오에서 멀티모달 에이전트를 위한 일관된 기술 기반을 제공합니다.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash는 30B급 SOTA 모델로, 성능과 효율성의 균형을 제공하는 새로운 선택지입니다. Agentic Coding 시나리오에서 코딩 능력, 장기 작업 계획, 도구 협업 능력을 강화하여 동급 오픈소스 모델 중 최고 성능을 달성했습니다. 복잡한 지능형 에이전트 작업 수행 시 도구 호출에서 지시 따르기가 강화되었고, 프론트엔드 미적 품질과 Artifacts 및 Agentic Coding의 장기 작업 완성 효율도 향상되었습니다.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash는 30B급 SOTA 모델로, 성능과 효율성의 균형을 제공하는 새로운 선택지입니다. Agentic Coding 시나리오에서 코딩 능력, 장기 작업 계획, 도구 협업 능력을 강화하여 동급 오픈소스 모델 중 최고 성능을 달성했습니다. 복잡한 지능형 에이전트 작업 수행 시 도구 호출에서 지시 따르기가 강화되었고, 프론트엔드 미적 품질과 Artifacts 및 Agentic Coding의 장기 작업 완성 효율도 향상되었습니다.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7은 Zhipu의 최신 플래그십 모델로, 에이전트 코딩 시나리오에 최적화되어 코딩 능력, 장기 작업 계획, 도구 협업이 향상되었습니다. 여러 공개 벤치마크에서 오픈소스 모델 중 선도적인 성능을 보이며, 일반 능력도 더 간결하고 자연스러운 응답과 몰입감 있는 글쓰기로 개선되었습니다. 복잡한 에이전트 작업에서는 도구 호출 시 지시 따르기 능력이 강화되었고, Artifacts 및 에이전트 코딩의 프론트엔드 미학과 장기 작업 완성 효율도 향상되었습니다.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus는 비디오 및 다중 이미지 이해가 가능하여 멀티모달 작업에 적합합니다.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus는 비디오 및 다중 이미지 이해가 가능하여 멀티모달 작업에 적합합니다.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V는 시각 작업 전반에 걸쳐 강력한 이미지 이해 및 추론 능력을 제공합니다.",
-  "glm-5.description": "GLM 시리즈는 Zhipu AI의 하이브리드 추론 모델로, 사고 및 비사고 모드를 제공합니다.",
+  "glm-5.description": "GLM-5는 Zhipu의 차세대 플래그십 기반 모델로, Agentic Engineering을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 모델은 복잡한 시스템 엔지니어링과 장기적인 에이전트 작업에서 신뢰할 수 있는 생산성을 제공합니다. 코딩 및 에이전트 기능에서 GLM-5는 오픈 소스 모델 중 최첨단 성능을 달성합니다. 실제 프로그래밍 시나리오에서 사용자 경험은 Claude Opus 4.5에 근접하며, 복잡한 시스템 엔지니어링과 장기적인 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 범용 에이전트 어시스턴트를 위한 이상적인 기반 모델로 자리 잡습니다.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image는 Zhipu의 새로운 플래그십 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 국내 생산된 칩에서 엔드 투 엔드로 학습되었으며, 자회귀 모델링과 확산 디코더를 결합한 독창적인 하이브리드 아키텍처를 채택했습니다. 이 설계는 강력한 글로벌 지시 이해와 세밀한 로컬 디테일 렌더링을 가능하게 하여, 포스터, 프레젠테이션, 교육 다이어그램과 같은 지식 밀도가 높은 콘텐츠 생성에서 오랜 과제를 극복합니다. 이는 Nano Banana Pro로 대표되는 새로운 세대의 '인지 생성' 기술 패러다임을 향한 중요한 탐구를 나타냅니다.",
   "glm-z1-air.description": "깊은 추론이 필요한 작업에 적합한 강력한 추론 모델입니다.",
   "glm-z1-airx.description": "고품질 추론을 제공하는 초고속 추론 모델입니다.",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 시리즈는 논리, 수학, 프로그래밍 등 복잡한 추론에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.",

locales/nl-NL/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Diepgaand onderzoek",
   "starter.developing": "Binnenkort beschikbaar",
   "starter.image": "Afbeelding",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banaan 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banaan 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Schrijven"
 }

locales/nl-NL/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral is het eerste codemodel van Mistral AI, met sterke ondersteuning voor codegeneratie.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest is een verfijnd o4-mini-model voor de Codex CLI. Voor direct API-gebruik raden we aan te beginnen met gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B is een Amerikaans open-source LLM dat vrij is voor commercieel gebruik. Het biedt prestaties die vergelijkbaar zijn met topmodellen, hogere efficiëntie in tokenredenering, een contextlengte van 128k en sterke algemene capaciteiten.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash is een gratis beeldgeneratiemodel gelanceerd door Zhipu. Het genereert beelden die aansluiten bij de instructies van de gebruiker en tegelijkertijd hogere esthetische kwaliteitsscores behalen. CogView-3-Flash wordt voornamelijk gebruikt in gebieden zoals artistieke creatie, ontwerpreferentie, gameontwikkeling en virtual reality, en helpt gebruikers om tekstbeschrijvingen snel om te zetten in beelden.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 is het eerste open-source tekst-naar-beeldmodel van Zhipu dat Chinese karakters kan genereren. Het verbetert semantisch begrip, beeldkwaliteit en weergave van Chinese/Engelse tekst, ondersteunt tweetalige prompts van willekeurige lengte en kan beelden genereren in elke resolutie binnen opgegeven bereiken.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ is een geavanceerd model geoptimaliseerd voor RAG, ontworpen voor bedrijfsomgevingen.",
   "cohere-command-r.description": "Command R is een schaalbaar generatief model ontworpen voor RAG en toolgebruik, geschikt voor productieklare AI.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Zhipu vlaggenschipmodel met schakelbare denkmodus, levert open-source SOTA-prestaties en tot 128K context.",
   "glm-4.5v.description": "Zhipu’s volgende generatie MoE-visie-redeneermodel met 106B totale parameters en 12B actief, bereikt SOTA onder vergelijkbare open-source multimodale modellen voor beeld-, video-, documentbegrip en GUI-taken.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B) is het nieuwste vlaggenschipmodel van Zhipu en overtreft zijn voorgangers volledig op het gebied van geavanceerde codering, verwerking van lange teksten, redeneren en agentfunctionaliteit. Het is bijzonder krachtig in programmeertaken en vergelijkbaar met Claude Sonnet 4, waarmee het het toonaangevende codeermodel van China is geworden.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "De GLM-4.6V-serie vertegenwoordigt een belangrijke iteratie van de GLM-familie in de multimodale richting, bestaande uit GLM-4.6V (vlaggenschip), GLM-4.6V-FlashX (lichtgewicht en hoge snelheid) en GLM-4.6V-Flash (volledig gratis). Het breidt het contextvenster tijdens de training uit tot 128k tokens, bereikt state-of-the-art visuele begripnauwkeurigheid bij vergelijkbare parameterschalen en integreert voor het eerst native Function Call (toolaanroep) mogelijkheden in de visuele modelarchitectuur. Dit verenigt de pijplijn van “visuele perceptie” tot “uitvoerbare acties” en biedt een consistente technische basis voor multimodale agenten in productieomgevingen in de echte wereld.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "De GLM-4.6V-serie vertegenwoordigt een belangrijke iteratie van de GLM-familie in de multimodale richting, bestaande uit GLM-4.6V (vlaggenschip), GLM-4.6V-FlashX (lichtgewicht en hoge snelheid) en GLM-4.6V-Flash (volledig gratis). Het breidt het contextvenster tijdens de training uit tot 128k tokens, bereikt state-of-the-art visuele begripnauwkeurigheid bij vergelijkbare parameterschalen en integreert voor het eerst native Function Call (toolaanroep) mogelijkheden in de visuele modelarchitectuur. Dit verenigt de pijplijn van “visuele perceptie” tot “uitvoerbare acties” en biedt een consistente technische basis voor multimodale agenten in productieomgevingen in de echte wereld.",
+  "glm-4.6v.description": "De GLM-4.6V-serie vertegenwoordigt een belangrijke iteratie van de GLM-familie in de multimodale richting, bestaande uit GLM-4.6V (vlaggenschip), GLM-4.6V-FlashX (lichtgewicht en hoge snelheid) en GLM-4.6V-Flash (volledig gratis). Het breidt het contextvenster tijdens de training uit tot 128k tokens, bereikt state-of-the-art visuele begripnauwkeurigheid bij vergelijkbare parameterschalen en integreert voor het eerst native Function Call (toolaanroep) mogelijkheden in de visuele modelarchitectuur. Dit verenigt de pijplijn van “visuele perceptie” tot “uitvoerbare acties” en biedt een consistente technische basis voor multimodale agenten in productieomgevingen in de echte wereld.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash is een SOTA-model op 30B-niveau dat prestaties en efficiëntie in balans brengt. Het verbetert programmeercapaciteiten, langetermijnplanning en samenwerking met tools voor Agentic Coding-scenario’s, en behaalt toonaangevende prestaties onder open-source modellen van vergelijkbare grootte op meerdere benchmarks. Bij het uitvoeren van complexe agenttaken volgt het instructies beter tijdens toolgebruik, en verbetert het de esthetiek van de frontend en de efficiëntie van langetermijnuitvoering voor Artifacts en Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash is een SOTA-model op 30B-niveau dat prestaties en efficiëntie in balans brengt. Het verbetert programmeercapaciteiten, langetermijnplanning en samenwerking met tools voor Agentic Coding-scenario’s, en behaalt toonaangevende prestaties onder open-source modellen van vergelijkbare grootte op meerdere benchmarks. Bij het uitvoeren van complexe agenttaken volgt het instructies beter tijdens toolgebruik, en verbetert het de esthetiek van de frontend en de efficiëntie van langetermijnuitvoering voor Artifacts en Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 is het nieuwste vlaggenschipmodel van Zhipu, geoptimaliseerd voor Agentic Coding-scenario’s met verbeterde codeercapaciteiten, langetermijnplanning en samenwerking met tools. Het levert toonaangevende prestaties onder open-source modellen op meerdere publieke benchmarks. De algemene capaciteiten zijn verbeterd met beknoptere en natuurlijkere antwoorden en meeslepender schrijfvaardigheid. Bij complexe agenttaken is het volgen van instructies tijdens toolgebruik sterker, en zijn de frontend-esthetiek en efficiëntie bij langetermijntaken in Artifacts en Agentic Coding verder verbeterd.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus begrijpt video’s en meerdere afbeeldingen en is geschikt voor multimodale taken.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus begrijpt video’s en meerdere afbeeldingen en is geschikt voor multimodale taken.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V biedt krachtig beeldbegrip en redenering voor visuele taken.",
-  "glm-5.description": "De GLM-serie is een hybride redeneermodel van Zhipu AI, gebouwd voor agents, met denk- en niet-denkmodi.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 is Zhipu's volgende generatie vlaggenschip funderingsmodel, speciaal ontworpen voor Agentic Engineering. Het levert betrouwbare productiviteit in complexe systeemengineering en langetermijn agenttaken. In codering en agentcapaciteiten bereikt GLM-5 state-of-the-art prestaties onder open-source modellen. In programmeerscenario's in de echte wereld benadert de gebruikerservaring die van Claude Opus 4.5. Het blinkt uit in complexe systeemengineering en langetermijn agenttaken, waardoor het een ideaal funderingsmodel is voor algemene agentassistenten.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image is Zhipu's nieuwe vlaggenschip beeldgeneratiemodel. Het model is end-to-end getraind op lokaal geproduceerde chips en maakt gebruik van een originele hybride architectuur die autoregressieve modellering combineert met een diffusie-decoder. Dit ontwerp maakt sterke globale instructiebegrip mogelijk naast gedetailleerde lokale weergave, en overwint langdurige uitdagingen bij het genereren van kennisrijke inhoud zoals posters, presentaties en educatieve diagrammen. Het vertegenwoordigt een belangrijke verkenning naar een nieuwe generatie van “cognitieve generatieve” technologieparadigma's, geïllustreerd door Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Redeneermodel met sterke inferentiecapaciteiten voor taken die diepgaand redeneren vereisen.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultrasnelle redenering met hoge kwaliteit van inferentie.",
   "glm-z1-flash.description": "De GLM-Z1-serie biedt krachtige complexe redenering en blinkt uit in logica, wiskunde en programmeren.",

locales/pl-PL/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Dogłębne badania",
   "starter.developing": "Wkrótce dostępne",
   "starter.image": "Obraz",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banan 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banan 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Pisz"
 }

locales/pl-PL/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral to pierwszy model kodujący od Mistral AI, oferujący solidne wsparcie dla generowania kodu.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest to dostrojony model o4-mini dla interfejsu Codex CLI. Do bezpośredniego użycia przez API zalecamy rozpoczęcie od gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B to amerykański otwartoźródłowy model LLM dostępny do użytku komercyjnego, dorównujący wydajnością czołowym modelom, oferujący wyższą efektywność rozumowania tokenów, kontekst długości 128k i ogólnie wysokie możliwości.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash to darmowy model generowania obrazów opracowany przez Zhipu. Generuje obrazy zgodne z instrukcjami użytkownika, jednocześnie osiągając wyższe oceny estetyczne. CogView-3-Flash jest głównie wykorzystywany w takich dziedzinach jak twórczość artystyczna, projektowanie, rozwój gier i rzeczywistość wirtualna, pomagając użytkownikom szybko przekształcać opisy tekstowe w obrazy.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 to pierwszy otwartoźródłowy model tekst-na-obraz od Zhipu, który potrafi generować chińskie znaki. Poprawia zrozumienie semantyczne, jakość obrazu i renderowanie tekstu w języku chińskim i angielskim, obsługuje dwujęzyczne podpowiedzi o dowolnej długości i generuje obrazy w dowolnej rozdzielczości w określonych zakresach.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ to zaawansowany model zoptymalizowany pod kątem RAG, stworzony z myślą o zastosowaniach korporacyjnych.",
   "cohere-command-r.description": "Command R to skalowalny model generatywny zaprojektowany do zastosowań RAG i integracji z narzędziami, umożliwiający wdrażanie AI na poziomie produkcyjnym.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Flagowy model Zhipu z przełączanym trybem myślenia, oferujący SOTA open-source i kontekst do 128K.",
   "glm-4.5v.description": "Następna generacja modelu rozumowania wizualnego MoE od Zhipu z 106B parametrami całkowitymi i 12B aktywnymi, osiągająca SOTA wśród podobnych modeli open-source w zadaniach obrazowych, wideo, dokumentów i GUI.",
   "glm-4.6.description": "Najnowszy flagowy model Zhipu GLM-4.6 (355B) przewyższa poprzedników w zaawansowanym kodowaniu, przetwarzaniu długich tekstów, rozumowaniu i możliwościach agenta. Szczególnie dorównuje Claude Sonnet 4 w umiejętnościach programistycznych, stając się najlepszym modelem kodującym w Chinach.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "Seria GLM-4.6V stanowi ważną iterację rodziny GLM w kierunku multimodalnym, obejmując GLM-4.6V (flagowy), GLM-4.6V-FlashX (lekki i szybki) oraz GLM-4.6V-Flash (całkowicie darmowy). Rozszerza okno kontekstowe czasu treningu do 128 tys. tokenów, osiąga najnowocześniejszą dokładność w rozumieniu wizualnym przy porównywalnych skalach parametrów i po raz pierwszy natywnie integruje funkcję Function Call (wywoływanie narzędzi) w architekturze modelu wizualnego. To jednoczy proces od „percepcji wizualnej” do „wykonywalnych działań”, zapewniając spójną podstawę techniczną dla agentów multimodalnych w rzeczywistych scenariuszach produkcyjnych.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "Seria GLM-4.6V stanowi ważną iterację rodziny GLM w kierunku multimodalnym, obejmując GLM-4.6V (flagowy), GLM-4.6V-FlashX (lekki i szybki) oraz GLM-4.6V-Flash (całkowicie darmowy). Rozszerza okno kontekstowe czasu treningu do 128 tys. tokenów, osiąga najnowocześniejszą dokładność w rozumieniu wizualnym przy porównywalnych skalach parametrów i po raz pierwszy natywnie integruje funkcję Function Call (wywoływanie narzędzi) w architekturze modelu wizualnego. To jednoczy proces od „percepcji wizualnej” do „wykonywalnych działań”, zapewniając spójną podstawę techniczną dla agentów multimodalnych w rzeczywistych scenariuszach produkcyjnych.",
+  "glm-4.6v.description": "Seria GLM-4.6V stanowi ważną iterację rodziny GLM w kierunku multimodalnym, obejmując GLM-4.6V (flagowy), GLM-4.6V-FlashX (lekki i szybki) oraz GLM-4.6V-Flash (całkowicie darmowy). Rozszerza okno kontekstowe czasu treningu do 128 tys. tokenów, osiąga najnowocześniejszą dokładność w rozumieniu wizualnym przy porównywalnych skalach parametrów i po raz pierwszy natywnie integruje funkcję Function Call (wywoływanie narzędzi) w architekturze modelu wizualnego. To jednoczy proces od „percepcji wizualnej” do „wykonywalnych działań”, zapewniając spójną podstawę techniczną dla agentów multimodalnych w rzeczywistych scenariuszach produkcyjnych.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, jako model klasy 30B SOTA, oferuje nową opcję równoważącą wydajność i efektywność. Wzmacnia możliwości kodowania, planowania długoterminowych zadań i współpracy z narzędziami w scenariuszach Agentic Coding, osiągając czołowe wyniki wśród modeli open-source tej samej wielkości w wielu aktualnych rankingach benchmarków. W realizacji złożonych zadań inteligentnych agentów wykazuje lepsze przestrzeganie poleceń podczas wywołań narzędzi oraz dodatkowo poprawia estetykę interfejsu i efektywność realizacji długoterminowych zadań dla Artifacts i Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, jako model klasy 30B SOTA, oferuje nową opcję równoważącą wydajność i efektywność. Wzmacnia możliwości kodowania, planowania długoterminowych zadań i współpracy z narzędziami w scenariuszach Agentic Coding, osiągając czołowe wyniki wśród modeli open-source tej samej wielkości w wielu aktualnych rankingach benchmarków. W realizacji złożonych zadań inteligentnych agentów wykazuje lepsze przestrzeganie poleceń podczas wywołań narzędzi oraz dodatkowo poprawia estetykę interfejsu i efektywność realizacji długoterminowych zadań dla Artifacts i Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 to najnowszy flagowy model Zhipu, ulepszony pod kątem scenariuszy Agentic Coding z lepszymi możliwościami kodowania, planowaniem długoterminowym i współpracą z narzędziami. Osiąga czołowe wyniki wśród modeli open-source w wielu publicznych benchmarkach. Ogólne możliwości zostały ulepszone dzięki bardziej zwięzłym i naturalnym odpowiedziom oraz bardziej wciągającemu stylowi pisania. W przypadku złożonych zadań agenta, przestrzeganie instrukcji podczas wywołań narzędzi jest silniejsze, a estetyka interfejsu i efektywność realizacji zadań długoterminowych w Artifacts i Agentic Coding zostały dodatkowo ulepszone.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus rozumie wideo i wiele obrazów, idealny do zadań multimodalnych.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus rozumie wideo i wiele obrazów, idealny do zadań multimodalnych.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V zapewnia zaawansowane rozumienie obrazów i wnioskowanie w zadaniach wizualnych.",
-  "glm-5.description": "Seria GLM to hybrydowy model rozumowania od Zhipu AI, zaprojektowany dla agentów, z trybami myślenia i bez myślenia.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 to flagowy model bazowy nowej generacji Zhipu, stworzony specjalnie dla Agentic Engineering. Zapewnia niezawodną produktywność w złożonych systemach inżynieryjnych i zadaniach agentowych o długim horyzoncie czasowym. W zakresie kodowania i możliwości agentowych GLM-5 osiąga najnowocześniejsze wyniki wśród modeli open-source. W rzeczywistych scenariuszach programistycznych jego doświadczenie użytkownika zbliża się do Claude Opus 4.5. Wyróżnia się w złożonych systemach inżynieryjnych i zadaniach agentowych o długim horyzoncie czasowym, co czyni go idealnym modelem bazowym dla uniwersalnych asystentów agentowych.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image to nowy flagowy model generowania obrazów Zhipu. Model został przeszkolony od początku do końca na krajowych chipach i przyjmuje oryginalną hybrydową architekturę, która łączy modelowanie autoregresyjne z dekoderem dyfuzyjnym. Ten projekt umożliwia silne globalne rozumienie instrukcji wraz z precyzyjnym renderowaniem szczegółów lokalnych, pokonując długotrwałe wyzwania w generowaniu treści bogatych w wiedzę, takich jak plakaty, prezentacje i diagramy edukacyjne. Reprezentuje ważną eksplorację w kierunku nowej generacji paradygmatów technologii „generatywnej kognitywnej”, czego przykładem jest Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Model wnioskowania o wysokiej zdolności do głębokiej analizy i dedukcji.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultraszybkie wnioskowanie przy zachowaniu wysokiej jakości rozumowania.",
   "glm-z1-flash.description": "Seria GLM-Z1 oferuje zaawansowane wnioskowanie z naciskiem na logikę, matematykę i programowanie.",

locales/pt-BR/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Pesquisa Aprofundada",
   "starter.developing": "Em breve",
   "starter.image": "Imagem",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banana 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Banana 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Escrever"
 }

locales/pt-BR/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral é o primeiro modelo de código da Mistral AI, oferecendo suporte robusto à geração de código.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest é um modelo o4-mini ajustado para o Codex CLI. Para uso direto via API, recomendamos começar com o gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B é um modelo de linguagem grande de código aberto dos EUA, gratuito para uso comercial, com desempenho comparável aos melhores modelos, maior eficiência de raciocínio por token, contexto longo de 128k e capacidade geral robusta.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash é um modelo gratuito de geração de imagens lançado pela Zhipu. Ele gera imagens que estão alinhadas com as instruções do usuário, ao mesmo tempo em que alcança pontuações mais altas de qualidade estética. O CogView-3-Flash é amplamente utilizado em áreas como criação artística, referência de design, desenvolvimento de jogos e realidade virtual, ajudando os usuários a converter rapidamente descrições de texto em imagens.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 é o primeiro modelo de texto para imagem de código aberto da Zhipu que pode gerar caracteres chineses. Ele melhora a compreensão semântica, a qualidade da imagem e a renderização de texto em chinês/inglês, suporta prompts bilíngues de qualquer comprimento e pode gerar imagens em qualquer resolução dentro de faixas especificadas.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ é um modelo avançado otimizado para RAG, desenvolvido para cargas de trabalho empresariais.",
   "cohere-command-r.description": "Command R é um modelo generativo escalável projetado para uso com RAG e ferramentas, permitindo IA em nível de produção.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Modelo principal da Zhipu com modo de raciocínio alternável, oferecendo SOTA de código aberto e suporte a contexto de até 128K tokens.",
   "glm-4.5v.description": "Modelo de raciocínio visual de próxima geração da Zhipu com arquitetura MoE, totalizando 106B parâmetros (12B ativos), atingindo SOTA entre modelos multimodais de código aberto de tamanho semelhante em tarefas de imagem, vídeo, documentos e interfaces gráficas.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B), o mais recente modelo carro-chefe da Zhipu, supera totalmente seus antecessores em codificação avançada, processamento de textos longos, raciocínio e capacidades de agente. Destaca-se especialmente em programação, alinhando-se ao Claude Sonnet 4, tornando-se o principal modelo de codificação da China.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "A série GLM-4.6V representa uma grande iteração da família GLM na direção multimodal, composta por GLM-4.6V (principal), GLM-4.6V-FlashX (leve e de alta velocidade) e GLM-4.6V-Flash (totalmente gratuito). Ela amplia a janela de contexto de tempo de treinamento para 128k tokens, alcança precisão de compreensão visual de última geração em escalas de parâmetros comparáveis e, pela primeira vez, integra nativamente as capacidades de Function Call (invocação de ferramentas) na arquitetura do modelo visual. Isso unifica o pipeline de “percepção visual” para “ações executáveis”, fornecendo uma base técnica consistente para agentes multimodais em cenários de produção no mundo real.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "A série GLM-4.6V representa uma grande iteração da família GLM na direção multimodal, composta por GLM-4.6V (principal), GLM-4.6V-FlashX (leve e de alta velocidade) e GLM-4.6V-Flash (totalmente gratuito). Ela amplia a janela de contexto de tempo de treinamento para 128k tokens, alcança precisão de compreensão visual de última geração em escalas de parâmetros comparáveis e, pela primeira vez, integra nativamente as capacidades de Function Call (invocação de ferramentas) na arquitetura do modelo visual. Isso unifica o pipeline de “percepção visual” para “ações executáveis”, fornecendo uma base técnica consistente para agentes multimodais em cenários de produção no mundo real.",
+  "glm-4.6v.description": "A série GLM-4.6V representa uma grande iteração da família GLM na direção multimodal, composta por GLM-4.6V (principal), GLM-4.6V-FlashX (leve e de alta velocidade) e GLM-4.6V-Flash (totalmente gratuito). Ela amplia a janela de contexto de tempo de treinamento para 128k tokens, alcança precisão de compreensão visual de última geração em escalas de parâmetros comparáveis e, pela primeira vez, integra nativamente as capacidades de Function Call (invocação de ferramentas) na arquitetura do modelo visual. Isso unifica o pipeline de “percepção visual” para “ações executáveis”, fornecendo uma base técnica consistente para agentes multimodais em cenários de produção no mundo real.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, como um modelo SOTA de 30B, oferece uma nova opção que equilibra desempenho e eficiência. Aprimora as capacidades de programação, planejamento de tarefas de longo prazo e colaboração com ferramentas para cenários de Programação Agente, alcançando desempenho líder entre modelos de código aberto do mesmo porte em diversos benchmarks atuais. Na execução de tarefas complexas de agentes inteligentes, apresenta maior conformidade com instruções durante chamadas de ferramentas, além de melhorar ainda mais a estética do front-end e a eficiência na conclusão de tarefas de longo prazo para Artifacts e Programação Agente.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, como um modelo SOTA de 30B, oferece uma nova opção que equilibra desempenho e eficiência. Aprimora as capacidades de programação, planejamento de tarefas de longo prazo e colaboração com ferramentas para cenários de Programação Agente, alcançando desempenho líder entre modelos de código aberto do mesmo porte em diversos benchmarks atuais. Na execução de tarefas complexas de agentes inteligentes, apresenta maior conformidade com instruções durante chamadas de ferramentas, além de melhorar ainda mais a estética do front-end e a eficiência na conclusão de tarefas de longo prazo para Artifacts e Programação Agente.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 é o mais recente modelo carro-chefe da Zhipu, aprimorado para cenários de Codificação Agente com melhorias em capacidades de programação, planejamento de tarefas de longo prazo e colaboração com ferramentas. Alcança desempenho líder entre modelos open-source em diversos benchmarks públicos. Suas capacidades gerais foram aprimoradas com respostas mais concisas e naturais e escrita mais envolvente. Para tarefas complexas de agente, o seguimento de instruções durante chamadas de ferramentas é mais forte, e a estética da interface e a eficiência na conclusão de tarefas de longo prazo em Artifacts e Codificação Agente foram ainda mais otimizadas.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus compreende vídeos e múltiplas imagens, adequado para tarefas multimodais.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus compreende vídeos e múltiplas imagens, adequado para tarefas multimodais.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V oferece forte compreensão e raciocínio visual em diversas tarefas visuais.",
-  "glm-5.description": "A série GLM é um modelo híbrido de raciocínio da Zhipu AI projetado para agentes, com modos de pensamento e não-pensamento.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 é o modelo base de próxima geração da Zhipu, projetado especificamente para Engenharia Agente. Ele oferece produtividade confiável em engenharia de sistemas complexos e tarefas agentes de longo prazo. Em codificação e capacidades de agentes, o GLM-5 alcança desempenho de última geração entre os modelos de código aberto. Em cenários reais de programação, sua experiência do usuário se aproxima da do Claude Opus 4.5. Ele se destaca em engenharia de sistemas complexos e tarefas agentes de longo prazo, tornando-se um modelo base ideal para assistentes agentes de uso geral.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image é o novo modelo principal de geração de imagens da Zhipu. O modelo foi treinado de ponta a ponta em chips produzidos nacionalmente e adota uma arquitetura híbrida original que combina modelagem autorregressiva com um decodificador de difusão. Esse design permite uma forte compreensão global das instruções, juntamente com a renderização detalhada de elementos locais, superando desafios de longa data na geração de conteúdo denso em conhecimento, como pôsteres, apresentações e diagramas educacionais. Ele representa uma importante exploração em direção a uma nova geração de paradigmas tecnológicos “cognitivos generativos”, exemplificados pelo Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Modelo de raciocínio com forte capacidade de inferência para tarefas que exigem dedução profunda.",
   "glm-z1-airx.description": "Raciocínio ultrarrápido com alta qualidade de inferência.",
   "glm-z1-flash.description": "A série GLM-Z1 oferece raciocínio complexo robusto, com destaque em lógica, matemática e programação.",

locales/ru-RU/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Глубокое исследование",
   "starter.developing": "Скоро появится",
   "starter.image": "Изображение",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Нано Банан 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Нано Банан 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Написать"
 }

locales/ru-RU/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral — первая модель для программирования от Mistral AI, обеспечивающая высокое качество генерации кода.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest — дообученная модель o4-mini для Codex CLI. Для прямого использования через API мы рекомендуем начать с gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B — открытая LLM из США, свободная для коммерческого использования. Обеспечивает производительность на уровне ведущих моделей, более эффективную работу с токенами, поддержку контекста до 128k и высокую общую мощность.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash — это бесплатная модель генерации изображений, запущенная Zhipu. Она создает изображения, соответствующие инструкциям пользователя, при этом достигая более высоких оценок эстетического качества. CogView-3-Flash в основном используется в таких областях, как художественное творчество, дизайн, разработка игр и виртуальная реальность, помогая пользователям быстро преобразовывать текстовые описания в изображения.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 — первая открытая модель от Zhipu для генерации изображений по тексту с поддержкой китайских иероглифов. Улучшает семантическое понимание, качество изображений и рендеринг текста на китайском и английском языках, поддерживает произвольную длину двуязычных подсказок и может генерировать изображения в любом разрешении в заданных пределах.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ — продвинутая модель, оптимизированная для RAG, предназначенная для корпоративных задач.",
   "cohere-command-r.description": "Command R — масштабируемая генеративная модель, разработанная для RAG и использования инструментов, обеспечивающая промышленный уровень ИИ.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Флагманская модель Zhipu с переключаемыми режимами мышления, открытым исходным кодом и поддержкой контекста до 128K.",
   "glm-4.5v.description": "Модель визуального логического вывода нового поколения от Zhipu с архитектурой MoE: 106B параметров, 12B активных. Достигает SOTA среди моделей аналогичного размера в задачах обработки изображений, видео, документов и GUI.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 (355B) — последняя флагманская модель Zhipu, превосходящая предшественников в программировании, обработке длинных текстов, логике и агентных задачах. Особенно сопоставима с Claude Sonnet 4 по программированию, став лучшей кодовой моделью Китая.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "Серия GLM-4.6V представляет собой значительную итерацию семейства GLM в мультимодальном направлении, включая GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (легковесная и высокоскоростная версия) и GLM-4.6V-Flash (полностью бесплатная версия). Она расширяет окно контекста времени обучения до 128k токенов, достигает передовой точности визуального восприятия при сопоставимых масштабах параметров и впервые нативно интегрирует возможности Function Call (вызов инструментов) в архитектуру визуальной модели. Это объединяет процесс от «визуального восприятия» до «исполняемых действий», предоставляя единый технический фундамент для мультимодальных агентов в реальных производственных сценариях.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "Серия GLM-4.6V представляет собой значительную итерацию семейства GLM в мультимодальном направлении, включая GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (легковесная и высокоскоростная версия) и GLM-4.6V-Flash (полностью бесплатная версия). Она расширяет окно контекста времени обучения до 128k токенов, достигает передовой точности визуального восприятия при сопоставимых масштабах параметров и впервые нативно интегрирует возможности Function Call (вызов инструментов) в архитектуру визуальной модели. Это объединяет процесс от «визуального восприятия» до «исполняемых действий», предоставляя единый технический фундамент для мультимодальных агентов в реальных производственных сценариях.",
+  "glm-4.6v.description": "Серия GLM-4.6V представляет собой значительную итерацию семейства GLM в мультимодальном направлении, включая GLM-4.6V (флагман), GLM-4.6V-FlashX (легковесная и высокоскоростная версия) и GLM-4.6V-Flash (полностью бесплатная версия). Она расширяет окно контекста времени обучения до 128k токенов, достигает передовой точности визуального восприятия при сопоставимых масштабах параметров и впервые нативно интегрирует возможности Function Call (вызов инструментов) в архитектуру визуальной модели. Это объединяет процесс от «визуального восприятия» до «исполняемых действий», предоставляя единый технический фундамент для мультимодальных агентов в реальных производственных сценариях.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash — модель уровня 30B SOTA, предлагающая баланс между производительностью и эффективностью. Улучшает программирование, долгосрочное планирование задач и взаимодействие с инструментами в сценариях Agentic Coding, достигая лидирующих результатов среди моделей аналогичного размера с открытым исходным кодом. При выполнении сложных задач интеллектуальных агентов демонстрирует лучшее следование инструкциям при вызове инструментов, а также улучшает эстетику интерфейса и эффективность выполнения долгосрочных задач в Artifacts и Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash — модель уровня 30B SOTA, предлагающая баланс между производительностью и эффективностью. Улучшает программирование, долгосрочное планирование задач и взаимодействие с инструментами в сценариях Agentic Coding, достигая лидирующих результатов среди моделей аналогичного размера с открытым исходным кодом. При выполнении сложных задач интеллектуальных агентов демонстрирует лучшее следование инструкциям при вызове инструментов, а также улучшает эстетику интерфейса и эффективность выполнения долгосрочных задач в Artifacts и Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 — новейшая флагманская модель Zhipu, оптимизированная для сценариев агентного программирования с улучшенными возможностями кода, долгосрочного планирования задач и взаимодействия с инструментами. Демонстрирует лидирующую производительность среди open-source моделей на множестве публичных бенчмарков. Общие возможности улучшены: ответы стали более лаконичными и естественными, а тексты — более выразительными. В сложных агентных задачах улучшено следование инструкциям при вызове инструментов, а также эстетика интерфейса и эффективность выполнения долгосрочных задач в Artifacts и Agentic Coding.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus понимает видео и несколько изображений, подходит для мультимодальных задач.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus понимает видео и несколько изображений, подходит для мультимодальных задач.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V обеспечивает высокое качество понимания изображений и логического вывода в визуальных задачах.",
-  "glm-5.description": "Серия GLM — это гибридная модель рассуждений от Zhipu AI, созданная для агентов, с режимами мышления и без мышления.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 — это флагманская модель следующего поколения от Zhipu, специально разработанная для агентной инженерии. Она обеспечивает надежную производительность в сложных системных разработках и задачах с долгосрочной перспективой. В области программирования и агентных возможностей GLM-5 достигает передовых результатов среди моделей с открытым исходным кодом. В реальных сценариях программирования пользовательский опыт приближается к Claude Opus 4.5. Модель превосходно справляется со сложной системной инженерией и долгосрочными агентными задачами, что делает её идеальной базовой моделью для универсальных агентных помощников.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image — это новая флагманская модель генерации изображений от Zhipu. Модель была обучена на отечественных чипах и использует оригинальную гибридную архитектуру, которая сочетает авторегрессионное моделирование с диффузионным декодером. Этот дизайн обеспечивает сильное понимание глобальных инструкций наряду с детальной проработкой локальных элементов, преодолевая давние проблемы в создании контента, насыщенного знаниями, такого как постеры, презентации и образовательные диаграммы. Это представляет собой важное исследование в направлении нового поколения парадигм «когнитивной генерации», примером которых является Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Модель логического вывода с высокой точностью для задач, требующих глубокого анализа.",
   "glm-z1-airx.description": "Ультрабыстрая модель логического вывода с высоким качеством рассуждений.",
   "glm-z1-flash.description": "Серия GLM-Z1 обеспечивает мощный логический вывод, особенно в задачах логики, математики и программирования.",

locales/tr-TR/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Derin Araştırma",
   "starter.developing": "Yakında geliyor",
   "starter.image": "Görsel",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Muz 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Muz 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Yaz"
 }

locales/tr-TR/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral, Mistral AI’nin ilk kod modelidir ve güçlü kod üretim desteği sunar.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest, Codex CLI için ince ayarlanmış bir o4-mini modelidir. Doğrudan API kullanımı için gpt-4.1 ile başlamanız önerilir.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B, ticari kullanıma açık ABD menşeli açık kaynaklı bir büyük dil modelidir. Önde gelen modellerle rekabet eden performansa, daha yüksek token akıl yürütme verimliliğine, 128k uzun bağlam desteğine ve güçlü genel yeteneklere sahiptir.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash, Zhipu tarafından piyasaya sürülen ücretsiz bir görüntü oluşturma modelidir. Kullanıcı talimatlarına uygun görüntüler oluştururken daha yüksek estetik kalite puanlarına ulaşır. CogView-3-Flash, sanatsal yaratım, tasarım referansı, oyun geliştirme ve sanal gerçeklik gibi alanlarda kullanılır ve kullanıcıların metin açıklamalarını hızla görüntülere dönüştürmesine yardımcı olur.",
   "cogview-4.description": "CogView-4, Zhipu’nun Çince karakter üretebilen ilk açık kaynaklı metinden-görüntüye modelidir. Anlamsal anlama, görüntü kalitesi ve Çince/İngilizce metin işleme konularında gelişmeler sunar. Her uzunlukta iki dilli istemleri destekler ve belirtilen aralıklarda herhangi bir çözünürlükte görüntü üretebilir.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+, kurumsal iş yükleri için optimize edilmiş gelişmiş bir RAG modelidir.",
   "cohere-command-r.description": "Command R, üretim düzeyinde yapay zeka sağlayan, RAG ve araç kullanımı için tasarlanmış ölçeklenebilir bir üretici modeldir.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Zhipu'nun amiral gemisi modeli; değiştirilebilir düşünme moduna sahiptir. Açık kaynaklı SOTA genel performans sunar ve 128K bağlam desteği sağlar.",
   "glm-4.5v.description": "Zhipu’nun yeni nesil MoE görsel akıl yürütme modeli; toplam 106B parametreye ve 12B aktif parametreye sahiptir. Görüntü, video, belge anlama ve GUI görevlerinde benzer boyuttaki açık kaynaklı çok modlu modeller arasında SOTA başarımı elde eder.",
   "glm-4.6.description": "Zhipu'nun en yeni amiral gemisi modeli GLM-4.6 (355B), gelişmiş kodlama, uzun metin işleme, akıl yürütme ve ajan yeteneklerinde önceki sürümleri tamamen geride bırakır. Özellikle Claude Sonnet 4 ile programlama yeteneği açısından uyumludur ve Çin'in en iyi Kodlama modeli haline gelmiştir.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "GLM-4.6V serisi, GLM ailesinin çok modlu yönündeki önemli bir iterasyonunu temsil eder ve GLM-4.6V (amiral gemisi), GLM-4.6V-FlashX (hafif ve yüksek hızlı) ve GLM-4.6V-Flash (tamamen ücretsiz) modellerini içerir. Eğitim süresi bağlam penceresini 128k tokena kadar genişletir, benzer parametre ölçeklerinde en son görsel anlama doğruluğunu elde eder ve ilk kez Görsel Model Mimarisine yerel olarak İşlev Çağrısı (araç çağrısı) yeteneklerini entegre eder. Bu, “görsel algıdan” “uygulanabilir eylemlere” kadar olan hattı birleştirerek gerçek dünya üretim senaryolarında çok modlu ajanlar için tutarlı bir teknik temel sağlar.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "GLM-4.6V serisi, GLM ailesinin çok modlu yönündeki önemli bir iterasyonunu temsil eder ve GLM-4.6V (amiral gemisi), GLM-4.6V-FlashX (hafif ve yüksek hızlı) ve GLM-4.6V-Flash (tamamen ücretsiz) modellerini içerir. Eğitim süresi bağlam penceresini 128k tokena kadar genişletir, benzer parametre ölçeklerinde en son görsel anlama doğruluğunu elde eder ve ilk kez Görsel Model Mimarisine yerel olarak İşlev Çağrısı (araç çağrısı) yeteneklerini entegre eder. Bu, “görsel algıdan” “uygulanabilir eylemlere” kadar olan hattı birleştirerek gerçek dünya üretim senaryolarında çok modlu ajanlar için tutarlı bir teknik temel sağlar.",
+  "glm-4.6v.description": "GLM-4.6V serisi, GLM ailesinin çok modlu yönündeki önemli bir iterasyonunu temsil eder ve GLM-4.6V (amiral gemisi), GLM-4.6V-FlashX (hafif ve yüksek hızlı) ve GLM-4.6V-Flash (tamamen ücretsiz) modellerini içerir. Eğitim süresi bağlam penceresini 128k tokena kadar genişletir, benzer parametre ölçeklerinde en son görsel anlama doğruluğunu elde eder ve ilk kez Görsel Model Mimarisine yerel olarak İşlev Çağrısı (araç çağrısı) yeteneklerini entegre eder. Bu, “görsel algıdan” “uygulanabilir eylemlere” kadar olan hattı birleştirerek gerçek dünya üretim senaryolarında çok modlu ajanlar için tutarlı bir teknik temel sağlar.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, 30B seviyesinde SOTA bir model olarak performans ve verimlilik arasında denge sunar. Kodlama, uzun vadeli görev planlaması ve araç iş birliği konularında gelişmiştir. Karmaşık ajan görevlerinde araç çağrısı sırasında daha güçlü talimat uyumu sağlar, ön yüz estetiğini ve uzun vadeli görev tamamlama verimliliğini artırır.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, 30B seviyesinde SOTA bir model olarak performans ve verimlilik arasında denge sunar. Kodlama, uzun vadeli görev planlaması ve araç iş birliği konularında gelişmiştir. Karmaşık ajan görevlerinde araç çağrısı sırasında daha güçlü talimat uyumu sağlar, ön yüz estetiğini ve uzun vadeli görev tamamlama verimliliğini artırır.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7, Zhipu'nun en yeni amiral gemisi modelidir. Ajan Tabanlı Kodlama senaryoları için geliştirilmiş kodlama yetenekleri, uzun vadeli görev planlaması ve araç iş birliği sunar. Birçok kamuya açık ölçüt üzerinde açık kaynaklı modeller arasında lider performans sergiler. Genel yetenekleri daha özlü ve doğal yanıtlar ile daha etkileyici yazım deneyimiyle geliştirilmiştir. Karmaşık ajan görevlerinde, araç çağrısı sırasında talimatlara uyum daha güçlüdür. Artifacts ve Ajan Tabanlı Kodlama'nın ön yüz estetiği ve uzun vadeli görev tamamlama verimliliği daha da iyileştirilmiştir.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus, video ve çoklu görüntüleri anlayabilir. Çok modlu görevler için uygundur.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus, video ve çoklu görüntüleri anlayabilir. Çok modlu görevler için uygundur.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V, görsel görevlerde güçlü görüntü anlama ve akıl yürütme yetenekleri sunar.",
-  "glm-5.description": "GLM serisi, Zhipu AI tarafından ajanlar için oluşturulmuş, düşünme ve düşünmeme modlarına sahip hibrit bir akıl yürütme modelidir.",
+  "glm-5.description": "GLM-5, Zhipu’nun Agentik Mühendislik için özel olarak tasarlanmış yeni nesil amiral gemisi temel modelidir. Karmaşık sistem mühendisliği ve uzun vadeli agentik görevlerde güvenilir üretkenlik sağlar. Kodlama ve agent yeteneklerinde, GLM-5 açık kaynak modeller arasında en son performansı elde eder. Gerçek dünya programlama senaryolarında, kullanıcı deneyimi Claude Opus 4.5’e yaklaşır. Karmaşık sistem mühendisliği ve uzun vadeli agent görevlerinde üstün performans göstererek genel amaçlı agent asistanları için ideal bir temel modeldir.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image, Zhipu’nun yeni amiral gemisi görüntü oluşturma modelidir. Model, yerli üretilen çipler üzerinde uçtan uca eğitilmiş ve otoregresif modelleme ile bir difüzyon kod çözücüyü birleştiren özgün bir hibrit mimari benimsemiştir. Bu tasarım, posterler, sunumlar ve eğitim diyagramları gibi bilgi yoğun içeriklerin oluşturulmasında uzun süredir devam eden zorlukların üstesinden gelerek güçlü küresel talimat anlama ile ince ayrıntılı yerel detay işleme sağlar. Nano Banana Pro tarafından örneklenen yeni nesil “bilişsel üretken” teknoloji paradigmalarına doğru önemli bir keşfi temsil eder.",
   "glm-z1-air.description": "Derin çıkarım gerektiren görevler için güçlü akıl yürütme yeteneğine sahip bir modeldir.",
   "glm-z1-airx.description": "Ultra hızlı akıl yürütme ve yüksek akıl yürütme kalitesi sunar.",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 serisi, mantık, matematik ve programlama alanlarında güçlü karmaşık akıl yürütme yetenekleri sunar.",

locales/vi-VN/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "Nghiên cứu chuyên sâu",
   "starter.developing": "Sắp ra mắt",
   "starter.image": "Hình ảnh",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Chuối 2",
+  "starter.nanoBanana2": "Nano Chuối 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "Viết"
 }

locales/vi-VN/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral là mô hình lập trình đầu tiên của Mistral AI, cung cấp hỗ trợ sinh mã mạnh mẽ.",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest là một mô hình o4-mini được tinh chỉnh dành cho Codex CLI. Đối với việc sử dụng API trực tiếp, chúng tôi khuyến nghị bắt đầu với gpt-4.1.",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B là một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở của Mỹ, miễn phí cho mục đích thương mại, có hiệu suất sánh ngang với các mô hình hàng đầu, hiệu quả suy luận theo token cao hơn, hỗ trợ ngữ cảnh dài 128k và khả năng tổng thể mạnh mẽ.",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash là một mô hình tạo hình ảnh miễn phí được ra mắt bởi Zhipu. Nó tạo ra các hình ảnh phù hợp với hướng dẫn của người dùng đồng thời đạt được điểm chất lượng thẩm mỹ cao hơn. CogView-3-Flash chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực như sáng tạo nghệ thuật, tham khảo thiết kế, phát triển trò chơi và thực tế ảo, giúp người dùng nhanh chóng chuyển đổi mô tả văn bản thành hình ảnh.",
   "cogview-4.description": "CogView-4 là mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh mã nguồn mở đầu tiên của Zhipu có khả năng tạo ký tự Trung Quốc. Mô hình cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa, chất lượng hình ảnh và hiển thị văn bản Trung/Anh, hỗ trợ lời nhắc song ngữ với độ dài tùy ý và có thể tạo hình ảnh ở bất kỳ độ phân giải nào trong phạm vi chỉ định.",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ là một mô hình tiên tiến được tối ưu hóa cho RAG, được xây dựng để xử lý khối lượng công việc doanh nghiệp.",
   "cohere-command-r.description": "Command R là một mô hình sinh văn bản có khả năng mở rộng, được thiết kế cho RAG và sử dụng công cụ, cho phép triển khai AI ở cấp độ sản xuất.",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "Mô hình hàng đầu của Zhipu với chế độ suy nghĩ có thể chuyển đổi, cung cấp SOTA mã nguồn mở tổng thể và hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 128K.",
   "glm-4.5v.description": "Mô hình suy luận thị giác thế hệ tiếp theo của Zhipu với tổng 106B tham số, 12B hoạt động, đạt SOTA trong các mô hình đa phương thức mã nguồn mở cùng kích thước về hình ảnh, video, hiểu tài liệu và tác vụ GUI.",
   "glm-4.6.description": "GLM-4.6 là mô hình hàng đầu mới nhất của Zhipu (355B), vượt trội hoàn toàn so với các phiên bản trước về mã hóa nâng cao, xử lý văn bản dài, suy luận và khả năng tác tử. Đặc biệt phù hợp với Claude Sonnet 4 về khả năng lập trình, trở thành mô hình mã hóa hàng đầu tại Trung Quốc.",
+  "glm-4.6v-flash.description": "Dòng GLM-4.6V đại diện cho một bước tiến lớn của gia đình GLM trong hướng đa phương thức, bao gồm GLM-4.6V (phiên bản hàng đầu), GLM-4.6V-FlashX (nhẹ và tốc độ cao), và GLM-4.6V-Flash (hoàn toàn miễn phí). Nó mở rộng cửa sổ ngữ cảnh trong thời gian huấn luyện lên đến 128k token, đạt độ chính xác hiểu biết hình ảnh tiên tiến nhất ở quy mô tham số tương đương, và lần đầu tiên tích hợp nguyên bản khả năng Function Call (triệu hồi công cụ) vào kiến trúc mô hình hình ảnh. Điều này thống nhất quy trình từ “nhận thức hình ảnh” đến “hành động thực thi,” cung cấp nền tảng kỹ thuật nhất quán cho các tác nhân đa phương thức trong các kịch bản sản xuất thực tế.",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "Dòng GLM-4.6V đại diện cho một bước tiến lớn của gia đình GLM trong hướng đa phương thức, bao gồm GLM-4.6V (phiên bản hàng đầu), GLM-4.6V-FlashX (nhẹ và tốc độ cao), và GLM-4.6V-Flash (hoàn toàn miễn phí). Nó mở rộng cửa sổ ngữ cảnh trong thời gian huấn luyện lên đến 128k token, đạt độ chính xác hiểu biết hình ảnh tiên tiến nhất ở quy mô tham số tương đương, và lần đầu tiên tích hợp nguyên bản khả năng Function Call (triệu hồi công cụ) vào kiến trúc mô hình hình ảnh. Điều này thống nhất quy trình từ “nhận thức hình ảnh” đến “hành động thực thi,” cung cấp nền tảng kỹ thuật nhất quán cho các tác nhân đa phương thức trong các kịch bản sản xuất thực tế.",
+  "glm-4.6v.description": "Dòng GLM-4.6V đại diện cho một bước tiến lớn của gia đình GLM trong hướng đa phương thức, bao gồm GLM-4.6V (phiên bản hàng đầu), GLM-4.6V-FlashX (nhẹ và tốc độ cao), và GLM-4.6V-Flash (hoàn toàn miễn phí). Nó mở rộng cửa sổ ngữ cảnh trong thời gian huấn luyện lên đến 128k token, đạt độ chính xác hiểu biết hình ảnh tiên tiến nhất ở quy mô tham số tương đương, và lần đầu tiên tích hợp nguyên bản khả năng Function Call (triệu hồi công cụ) vào kiến trúc mô hình hình ảnh. Điều này thống nhất quy trình từ “nhận thức hình ảnh” đến “hành động thực thi,” cung cấp nền tảng kỹ thuật nhất quán cho các tác nhân đa phương thức trong các kịch bản sản xuất thực tế.",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash, là một mô hình SOTA cấp 30B, mang đến lựa chọn mới cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Mô hình nâng cao khả năng lập trình, lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn và phối hợp công cụ trong các tình huống Lập trình Tác nhân (Agentic Coding), đạt hiệu suất hàng đầu trong số các mô hình mã nguồn mở cùng kích thước trên nhiều bảng xếp hạng hiện tại. Khi thực hiện các nhiệm vụ tác nhân thông minh phức tạp, mô hình thể hiện khả năng tuân thủ hướng dẫn mạnh mẽ hơn khi gọi công cụ, đồng thời cải thiện tính thẩm mỹ của giao diện và hiệu quả hoàn thành nhiệm vụ dài hạn cho Artifacts và Agentic Coding.",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash, là một mô hình SOTA cấp 30B, mang đến lựa chọn mới cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả. Mô hình nâng cao khả năng lập trình, lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn và phối hợp công cụ trong các tình huống Lập trình Tác nhân (Agentic Coding), đạt hiệu suất hàng đầu trong số các mô hình mã nguồn mở cùng kích thước trên nhiều bảng xếp hạng hiện tại. Khi thực hiện các nhiệm vụ tác nhân thông minh phức tạp, mô hình thể hiện khả năng tuân thủ hướng dẫn mạnh mẽ hơn khi gọi công cụ, đồng thời cải thiện tính thẩm mỹ của giao diện và hiệu quả hoàn thành nhiệm vụ dài hạn cho Artifacts và Agentic Coding.",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 là mô hình chủ lực mới nhất của Zhipu, được nâng cấp cho các tình huống Lập trình Tác nhân (Agentic Coding) với khả năng lập trình vượt trội, lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn và phối hợp công cụ. Mô hình đạt hiệu suất hàng đầu trong số các mô hình mã nguồn mở trên nhiều bộ đánh giá công khai. Năng lực tổng quát được cải thiện với phản hồi ngắn gọn, tự nhiên hơn và khả năng viết lôi cuốn hơn. Đối với các tác vụ tác nhân phức tạp, khả năng tuân thủ hướng dẫn khi gọi công cụ được tăng cường, đồng thời giao diện người dùng và hiệu quả hoàn thành nhiệm vụ dài hạn trong Artifacts và Agentic Coding cũng được cải thiện.",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus có khả năng hiểu video và nhiều hình ảnh, phù hợp với các tác vụ đa phương thức.",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus có khả năng hiểu video và nhiều hình ảnh, phù hợp với các tác vụ đa phương thức.",
   "glm-4v.description": "GLM-4V cung cấp khả năng hiểu và suy luận hình ảnh mạnh mẽ trong các tác vụ thị giác.",
-  "glm-5.description": "Dòng GLM là mô hình suy luận lai từ Zhipu AI được xây dựng cho các tác nhân, với chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ.",
+  "glm-5.description": "GLM-5 là mô hình nền tảng thế hệ tiếp theo của Zhipu, được thiết kế đặc biệt cho Kỹ thuật Tác nhân (Agentic Engineering). Nó mang lại năng suất đáng tin cậy trong các hệ thống kỹ thuật phức tạp và các nhiệm vụ tác nhân dài hạn. Trong khả năng mã hóa và tác nhân, GLM-5 đạt hiệu suất tiên tiến nhất trong số các mô hình mã nguồn mở. Trong các kịch bản lập trình thực tế, trải nghiệm người dùng của nó gần đạt đến mức của Claude Opus 4.5. Nó vượt trội trong kỹ thuật hệ thống phức tạp và các nhiệm vụ tác nhân dài hạn, làm cho nó trở thành mô hình nền tảng lý tưởng cho các trợ lý tác nhân đa năng.",
+  "glm-image.description": "GLM-Image là mô hình tạo hình ảnh hàng đầu mới của Zhipu. Mô hình này được huấn luyện từ đầu đến cuối trên các chip sản xuất trong nước và áp dụng kiến trúc lai nguyên bản kết hợp mô hình tự hồi quy với bộ giải mã khuếch tán. Thiết kế này cho phép hiểu biết hướng dẫn toàn cầu mạnh mẽ cùng với khả năng hiển thị chi tiết cục bộ tinh vi, vượt qua các thách thức lâu dài trong việc tạo nội dung giàu kiến thức như áp phích, bài thuyết trình và sơ đồ giáo dục. Nó đại diện cho một sự khám phá quan trọng hướng tới thế hệ mới của các mô hình công nghệ “tạo nhận thức,” được minh họa bởi Nano Banana Pro.",
   "glm-z1-air.description": "Mô hình suy luận với khả năng suy luận sâu cho các tác vụ yêu cầu phân tích phức tạp.",
   "glm-z1-airx.description": "Suy luận siêu nhanh với chất lượng suy luận cao.",
   "glm-z1-flash.description": "Dòng GLM-Z1 cung cấp khả năng suy luận phức tạp mạnh mẽ, vượt trội trong logic, toán học và lập trình.",

locales/zh-CN/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "探究",
   "starter.developing": "正在开发中",
   "starter.image": "绘画",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 Nano Banana 2",
+  "starter.nanoBanana2": "纳米香蕉2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "写作"
 }

locales/zh-CN/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral 是 Mistral AI 推出的首个代码模型，具备强大的代码生成能力。",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest 是为 Codex CLI 微调的 o4-mini 模型。若需直接通过 API 使用，建议从 gpt-4.1 开始。",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B 是一款美国开源大语言模型，可免费商用，性能媲美顶级模型，具备更高的 Token 推理效率、128k 长上下文能力以及强大的综合能力。",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash 是智谱推出的免费图像生成模型。它能够根据用户指令生成与之匹配的图像，同时实现更高的美学质量评分。CogView-3-Flash 主要应用于艺术创作、设计参考、游戏开发和虚拟现实等领域，帮助用户快速将文本描述转化为图像。",
   "cogview-4.description": "CogView-4 是智谱推出的首个支持中文字符生成的开源文生图模型，提升了语义理解、图像质量和中英文文本渲染能力，支持任意长度的中英文提示词，并可在指定范围内生成任意分辨率图像。",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ 是一款为企业级工作负载优化的先进 RAG 模型。",
   "cohere-command-r.description": "Command R 是一款可扩展的生成模型，专为 RAG 和工具使用场景设计，支持生产级 AI 应用。",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "智谱旗舰模型，支持可切换思维模式，整体性能达开源 SOTA，支持最长 128K 上下文。",
   "glm-4.5v.description": "智谱下一代 MoE 视觉推理模型，总参数 106B，激活参数 12B，在图像、视频、文档理解与 GUI 任务中，在同规模开源多模态模型中表现领先。",
   "glm-4.6.description": "智谱最新旗舰模型 GLM-4.6（3550 亿参数）在高级编程、长文本处理、推理和智能体能力方面全面超越前代，尤其在编程能力上对标 Claude Sonnet 4，成为中国顶尖的编程模型。",
+  "glm-4.6v-flash.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模态方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗舰版）、GLM-4.6V-FlashX（轻量化高效版）和 GLM-4.6V-Flash（完全免费版）。该系列将训练时间上下文窗口扩展至 128k tokens，在相似参数规模下实现了最先进的视觉理解准确性，并首次将功能调用（工具调用）能力原生集成到视觉模型架构中。这一设计统一了从“视觉感知”到“可执行动作”的流程，为多模态智能体在真实生产场景中的应用提供了稳定的技术基础。",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模态方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗舰版）、GLM-4.6V-FlashX（轻量化高效版）和 GLM-4.6V-Flash（完全免费版）。该系列将训练时间上下文窗口扩展至 128k tokens，在相似参数规模下实现了最先进的视觉理解准确性，并首次将功能调用（工具调用）能力原生集成到视觉模型架构中。这一设计统一了从“视觉感知”到“可执行动作”的流程，为多模态智能体在真实生产场景中的应用提供了稳定的技术基础。",
+  "glm-4.6v.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模态方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗舰版）、GLM-4.6V-FlashX（轻量化高效版）和 GLM-4.6V-Flash（完全免费版）。该系列将训练时间上下文窗口扩展至 128k tokens，在相似参数规模下实现了最先进的视觉理解准确性，并首次将功能调用（工具调用）能力原生集成到视觉模型架构中。这一设计统一了从“视觉感知”到“可执行动作”的流程，为多模态智能体在真实生产场景中的应用提供了稳定的技术基础。",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash 是一款 30B 级别的 SOTA 模型，在性能与效率之间实现平衡。它提升了编程能力、长期任务规划和工具协作能力，适用于 Agentic Coding 场景，在多个当前基准排行榜中，在同体量开源模型中表现领先。在执行复杂智能体任务时，工具调用的指令遵循性更强，进一步提升了 Artifacts 和 Agentic Coding 的前端美学和长期任务完成效率。",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash 是一款 30B 级别的 SOTA 模型，在性能与效率之间实现平衡。它提升了编程能力、长期任务规划和工具协作能力，适用于 Agentic Coding 场景，在多个当前基准排行榜中，在同体量开源模型中表现领先。在执行复杂智能体任务时，工具调用的指令遵循性更强，进一步提升了 Artifacts 和 Agentic Coding 的前端美学和长期任务完成效率。",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 是智谱最新旗舰模型，专为智能体编程场景优化，具备更强的编程能力、长期任务规划与工具协作能力。在多个公开基准测试中，在开源模型中表现领先。通用能力方面，回复更简洁自然，写作更具沉浸感。在复杂智能体任务中，工具调用时的指令遵循能力更强，Artifacts 与智能体编程的前端美学与长期任务完成效率也进一步提升。",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus 支持视频与多图像理解，适用于多模态任务。",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus 支持视频与多图像理解，适用于多模态任务。",
   "glm-4v.description": "GLM-4V 在视觉任务中具备强大的图像理解与推理能力。",
-  "glm-5.description": "GLM系列是智谱AI开发的混合推理模型，支持思维模式和非思维模式。",
+  "glm-5.description": "GLM-5 是智谱面向智能体工程设计的下一代旗舰基础模型。它在复杂系统工程和长周期智能体任务中提供可靠的生产力。在代码生成和智能体能力方面，GLM-5 在开源模型中实现了最先进的性能。在真实编程场景中，其用户体验接近 Claude Opus 4.5。它在复杂系统工程和长周期智能体任务中表现卓越，是通用智能体助手的理想基础模型。",
+  "glm-image.description": "GLM-Image 是智谱推出的新一代旗舰图像生成模型。该模型基于国产芯片进行端到端训练，采用原创的混合架构，将自回归建模与扩散解码器相结合。这种设计既能实现强大的全局指令理解，又能呈现细腻的局部细节，克服了生成知识密集型内容（如海报、演示文稿和教育图表）中的长期挑战。它代表了向新一代“认知生成”技术范式（以 Nano Banana Pro 为例）的重要探索。",
   "glm-z1-air.description": "具备强大推理能力的模型，适用于需要深度推理的任务。",
   "glm-z1-airx.description": "超快推理，兼具高质量推理表现。",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 系列具备强大的复杂推理能力，在逻辑、数学与编程方面表现出色。",

locales/zh-TW/home.json

@@ -10,7 +10,7 @@
   "starter.deepResearch": "深入研究",
   "starter.developing": "開發中",
   "starter.image": "繪圖",
-  "starter.nanoBanana2": "🍌 奈米香蕉 2",
+  "starter.nanoBanana2": "奈米香蕉 2",
   "starter.seedance": "Seedance 2.0",
   "starter.write": "寫作"
 }

locales/zh-TW/models.json

@@ -317,6 +317,7 @@
   "codestral.description": "Codestral 是 Mistral AI 推出的首款程式模型，具備強大的程式碼生成能力。",
   "codex-mini-latest.description": "codex-mini-latest 是針對 Codex CLI 微調的 o4-mini 模型。如需直接使用 API，建議從 gpt-4.1 開始。",
   "cogito-2.1:671b.description": "Cogito v2.1 671B 是一款美國開源的大型語言模型，可商業使用，效能媲美頂尖模型，具備更高的 Token 推理效率、128k 長上下文能力與整體強大表現。",
+  "cogview-3-flash.description": "CogView-3-Flash 是智譜推出的免費圖像生成模型。它能根據使用者指令生成符合要求的圖像，同時達到更高的美學品質分數。CogView-3-Flash 主要應用於藝術創作、設計參考、遊戲開發和虛擬現實等領域，幫助使用者快速將文字描述轉換為圖像。",
   "cogview-4.description": "CogView-4 是智譜推出的首款開源文字轉圖像模型，支援中文字符生成。它提升了語意理解、圖像品質與中英文文字渲染能力，支援任意長度的雙語提示詞，並可在指定範圍內生成任意解析度的圖像。",
   "cohere-command-r-plus.description": "Command R+ 是一款針對企業工作負載優化的先進 RAG 模型。",
   "cohere-command-r.description": "Command R 是一款可擴展的生成模型，設計用於 RAG 與工具使用，支援生產級 AI 應用。",
@@ -581,6 +582,9 @@
   "glm-4.5.description": "智譜旗艦模型，支援可切換思考模式，整體表現達開源 SOTA，支援最多 128K 上下文。",
   "glm-4.5v.description": "智譜新一代 MoE 視覺推理模型，總參數 106B，啟用 12B，於圖像、影片、文件理解與 GUI 任務中，在同級開源多模態模型中達到 SOTA 水準。",
   "glm-4.6.description": "智譜最新旗艦模型 GLM-4.6（3550 億參數）在高階編碼、長文本處理、推理與智能體能力上全面超越前代，程式能力與 Claude Sonnet 4 相當，成為中國頂尖的編碼模型。",
+  "glm-4.6v-flash.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模態方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗艦版）、GLM-4.6V-FlashX（輕量化且高速版）以及 GLM-4.6V-Flash（完全免費版）。該系列將訓練時間上下文窗口擴展至 128k tokens，在相似參數規模下實現了最先進的視覺理解準確度，並首次將功能調用（工具調用）能力原生整合到視覺模型架構中。這統一了從「視覺感知」到「可執行動作」的流程，為多模態代理在實際生產場景中提供了一致的技術基礎。",
+  "glm-4.6v-flashx.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模態方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗艦版）、GLM-4.6V-FlashX（輕量化且高速版）以及 GLM-4.6V-Flash（完全免費版）。該系列將訓練時間上下文窗口擴展至 128k tokens，在相似參數規模下實現了最先進的視覺理解準確度，並首次將功能調用（工具調用）能力原生整合到視覺模型架構中。這統一了從「視覺感知」到「可執行動作」的流程，為多模態代理在實際生產場景中提供了一致的技術基礎。",
+  "glm-4.6v.description": "GLM-4.6V 系列是 GLM 家族在多模態方向上的重要迭代，包括 GLM-4.6V（旗艦版）、GLM-4.6V-FlashX（輕量化且高速版）以及 GLM-4.6V-Flash（完全免費版）。該系列將訓練時間上下文窗口擴展至 128k tokens，在相似參數規模下實現了最先進的視覺理解準確度，並首次將功能調用（工具調用）能力原生整合到視覺模型架構中。這統一了從「視覺感知」到「可執行動作」的流程，為多模態代理在實際生產場景中提供了一致的技術基礎。",
   "glm-4.7-flash.description": "GLM-4.7-Flash 作為 30B 級別的 SOTA 模型，提供在效能與效率間取得平衡的新選擇。它強化了程式能力、長期任務規劃與工具協作，適用於 Agentic Coding 場景，在多項當前基準排行榜中於同級開源模型中表現領先。在執行複雜智慧代理任務時，其工具調用的指令遵循能力更強，並進一步提升 Artifacts 與 Agentic Coding 前端的美學與長期任務完成效率。",
   "glm-4.7-flashx.description": "GLM-4.7-Flash 作為 30B 級別的 SOTA 模型，提供在效能與效率間取得平衡的新選擇。它強化了程式能力、長期任務規劃與工具協作，適用於 Agentic Coding 場景，在多項當前基準排行榜中於同級開源模型中表現領先。在執行複雜智慧代理任務時，其工具調用的指令遵循能力更強，並進一步提升 Artifacts 與 Agentic Coding 前端的美學與長期任務完成效率。",
   "glm-4.7.description": "GLM-4.7 是智譜最新旗艦模型，針對智能體編碼場景進行強化，提升了編碼能力、長期任務規劃與工具協作能力。在多個公開基準測試中於開源模型中表現領先。通用能力方面，回應更簡潔自然，寫作更具沉浸感。對於複雜智能體任務，工具調用時的指令遵循能力更強，並進一步提升了 Artifacts 與智能體編碼的前端美學與長期任務完成效率。",
@@ -589,7 +593,8 @@
   "glm-4v-plus-0111.description": "GLM-4V-Plus 能理解影片與多張圖像，適合多模態任務。",
   "glm-4v-plus.description": "GLM-4V-Plus 能理解影片與多張圖像，適合多模態任務。",
   "glm-4v.description": "GLM-4V 在各類視覺任務中展現強大的圖像理解與推理能力。",
-  "glm-5.description": "GLM 系列是智譜 AI 開發的混合推理模型，支持思考模式和非思考模式。",
+  "glm-5.description": "GLM-5 是智譜下一代旗艦基礎模型，專為代理工程設計。它在複雜系統工程和長期代理任務中提供可靠的生產力。在編程和代理能力方面，GLM-5 在開源模型中達到最先進的性能。在實際編程場景中，其使用者體驗接近 Claude Opus 4.5。它在複雜系統工程和長期代理任務中表現卓越，是通用代理助手的理想基礎模型。",
+  "glm-image.description": "GLM-Image 是智譜最新的旗艦圖像生成模型。該模型基於國產芯片進行端到端訓練，採用原創的混合架構，結合自回歸建模與擴散解碼器。此設計能夠實現強大的全局指令理解以及細緻的局部細節渲染，克服了生成知識密集型內容（如海報、演示文稿和教育圖表）中的長期挑戰。它代表了向新一代「認知生成」技術範式的重要探索，典範為 Nano Banana Pro。",
   "glm-z1-air.description": "具備強大推理能力的模型，適用於需要深度推理的任務。",
   "glm-z1-airx.description": "超高速推理，兼具高品質推理表現。",
   "glm-z1-flash.description": "GLM-Z1 系列具備強大的複雜推理能力，擅長邏輯、數學與程式任務。",

package.json

@@ -236,7 +236,7 @@
     "@lobehub/icons": "^4.1.0",
     "@lobehub/market-sdk": "^0.30.3",
     "@lobehub/tts": "^4.0.2",
-    "@lobehub/ui": "^4.38.1",
+    "@lobehub/ui": "^4.38.4",
     "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.26.0",
     "@napi-rs/canvas": "^0.1.88",
     "@neondatabase/serverless": "^1.0.2",

packages/model-bank/src/aiModels/lobehub/chat/google.ts

@@ -263,7 +263,7 @@ export const googleChatModels: AIChatModelCard[] = [
     contextWindowTokens: 131_072 + 32_768,
     description:
       'Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) delivers Pro-level image quality at Flash speed with multimodal chat support.',
-    displayName: '🍌 Nano Banana 2',
+    displayName: 'Nano Banana 2',
     enabled: true,
     id: 'gemini-3.1-flash-image-preview',
     maxOutput: 32_768,
@@ -292,7 +292,7 @@ export const googleChatModels: AIChatModelCard[] = [
     contextWindowTokens: 131_072 + 32_768,
     description:
       "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) is Google's image generation model and also supports multimodal chat.",
-    displayName: '🍌 Nano Banana Pro',
+    displayName: 'Nano Banana Pro',
     enabled: true,
     id: 'gemini-3-pro-image-preview',
     maxOutput: 32_768,
@@ -318,7 +318,7 @@ export const googleChatModels: AIChatModelCard[] = [
     contextWindowTokens: 32_768 + 32_768,
     description:
       "Nano Banana is Google's newest, fastest, and most efficient native multimodal model, enabling conversational image generation and editing.",
-    displayName: '🍌 Nano Banana',
+    displayName: 'Nano Banana',
     id: 'gemini-2.5-flash-image-preview',
     maxOutput: 32_768,
     pricing: {

packages/model-bank/src/aiModels/lobehub/image.ts

@@ -12,7 +12,7 @@ export const lobehubImageModels: AIImageModelCard[] = [
   {
     description:
       'Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) delivers Pro-level image quality at Flash speed with multimodal chat support.',
-    displayName: '🍌 Nano Banana 2',
+    displayName: 'Nano Banana 2',
     enabled: true,
     id: 'gemini-3.1-flash-image-preview:image',
     parameters: nanoBanana2Parameters,
@@ -30,7 +30,7 @@ export const lobehubImageModels: AIImageModelCard[] = [
   {
     description:
       "Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) is Google's image generation model and also supports multimodal chat.",
-    displayName: '🍌 Nano Banana Pro',
+    displayName: 'Nano Banana Pro',
     enabled: true,
     id: 'gemini-3-pro-image-preview:image',
     parameters: nanoBananaProParameters,
@@ -48,7 +48,7 @@ export const lobehubImageModels: AIImageModelCard[] = [
   {
     description:
       "Nano Banana is Google's newest, fastest, and most efficient native multimodal model, enabling conversational image generation and editing.",
-    displayName: '🍌 Nano Banana',
+    displayName: 'Nano Banana',
     id: 'gemini-2.5-flash-image-preview:image',
     parameters: nanoBananaParameters,
     pricing: {

packages/model-runtime/src/utils/modelParse.test.ts

@@ -1079,7 +1079,7 @@ describe('modelParse', () => {
 
       // First model should have "Nano Banana" as displayName
       const geminiModel = result.find((m) => m.id === 'gemini-2.5-flash-image-preview');
-      expect(geminiModel?.displayName).toBe('🍌 Nano Banana');
+      expect(geminiModel?.displayName).toBe('Nano Banana');
 
       // Second model should keep original displayName
       const otherModel = result.find((m) => m.id === 'some-other-model');
@@ -1087,11 +1087,11 @@ describe('modelParse', () => {
 
       // Third model (partial match) should replace only the matching part
       const partialModel = result.find((m) => m.id === 'partial-gemini-model');
-      expect(partialModel?.displayName).toBe('Custom 🍌 Nano Banana Enhanced');
+      expect(partialModel?.displayName).toBe('Custom Nano Banana Enhanced');
 
       // Fourth model should preserve the (free) suffix
       const freeModel = result.find((m) => m.id === 'gemini-free-model');
-      expect(freeModel?.displayName).toBe('🍌 Nano Banana (free)');
+      expect(freeModel?.displayName).toBe('Nano Banana (free)');
     });
 
     it('should keep original displayName when not matching Gemini 2.5 Flash Image Preview', async () => {

packages/model-runtime/src/utils/modelParse.ts

@@ -337,12 +337,12 @@ const processReleasedAt = (model: any, knownModel?: any): string | undefined =>
  */
 const processDisplayName = (displayName: string): string => {
   if (displayName.includes('Gemini 3.1 Flash Image Preview')) {
-    return displayName.replace('Gemini 3.1 Flash Image Preview', '🍌 Nano Banana 2');
+    return displayName.replace('Gemini 3.1 Flash Image Preview', 'Nano Banana 2');
   }
 
   // If it contains "Gemini 2.5 Flash Image Preview", replace the corresponding part with "Nano Banana"
   if (displayName.includes('Gemini 2.5 Flash Image Preview')) {
-    return displayName.replace('Gemini 2.5 Flash Image Preview', '🍌 Nano Banana');
+    return displayName.replace('Gemini 2.5 Flash Image Preview', 'Nano Banana');
   }
 
   return displayName;

src/app/[variants]/(main)/home/features/InputArea/StarterList.tsx

@@ -1,4 +1,5 @@
 import { BUILTIN_AGENT_SLUGS } from '@lobechat/builtin-agents';
+import { NanoBanana } from '@lobehub/icons';
 import { type ButtonProps } from '@lobehub/ui';
 import { Button, Center, Tooltip } from '@lobehub/ui';
 import { GroupBotSquareIcon } from '@lobehub/ui/icons';
@@ -76,6 +77,7 @@ const StarterList = memo(() => {
         titleKey: 'starter.write',
       },
       {
+        icon: NanoBanana.Color,
         key: 'image',
         titleKey: 'starter.nanoBanana2',
       },

src/locales/default/home.ts

@@ -11,7 +11,7 @@ export default {
   'starter.deepResearch': 'Deep Research',
   'starter.developing': 'Coming soon',
   'starter.image': 'Image',
-  'starter.nanoBanana2': '🍌 Nano Banana 2',
+  'starter.nanoBanana2': 'Nano Banana 2',
   'starter.seedance': 'Seedance 2.0',
   'starter.write': 'Write',
 };