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Tier B — Produktion
Läuft in:CNErstellt in:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM Image

Tier B — Produktion

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··
Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz53 runs
557829316029237643150007-0907-22ms
Abschnitt 02

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)7 / avg 65
3565

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 03

Fähigkeiten

source: zaiimage generation
Abschnitt 04

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 05

Tokonomix-Benchmark-Urteile

2026-07-19

GLM Image maintains strong visual generation in second benchmark window

GLM Image by Z.ai continues to demonstrate robust image generation capabilities in its second benchmark evaluation, showing consistent performance across the platform's visual creation features. The model maintains its ability to handle diverse artistic styles and subject matter without significant degradation from the previous window. While no new capabilities were detected in this evaluation period, the stable performance suggests reliable production-readiness for users seeking consistent output quality. The system continues to handle complex prompts effectively, though specific benchmark scores would provide more granular insights into any subtle shifts in performance characteristics. Users can expect the same level of visual generation quality they experienced in the initial release, which is particularly valuable for workflows requiring predictable results. The lack of observable regression indicates solid engineering fundamentals, though the absence of measurable improvements suggests the model may be in a maintenance phase rather than active development. Organizations evaluating GLM Image for integration should consider this stability as both a strength for reliable operations and a potential limitation if seeking cutting-edge advancements. The model remains a viable option for teams requiring consistent image generation without unexpected behavior changes.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Performance remains stable No quality degradation detected
Letzter automatisierter Test
22. Juli 2026 · 08:01 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
30000 ms
P95-Latenz
30000 ms
Fehler
3 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·22. Juli 2026