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Tier B — Producción
Se ejecuta en:CNCreado en:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

CogView-4

Tier B — Producción

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P9553 runs
6612841110210120091380808-0808-21ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Cómo se sitúa este modelo frente al resto del campo en cada categoría de prompts, a partir de un ajuste por pares sobre los mismos prompts. La nota bruta del juez aparece debajo de cada número.

1%
Generación de código
media del juez 0
<1%
Creativo
media del juez 0

Tasa de victorias por categoría: con qué frecuencia este modelo vence a un modelo medio en un prompt de esa categoría. 50% es la media, no un suspenso. No es un porcentaje de aciertos.

Sección 03

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)26 / avg 26
3019

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 04

Capacidades

note: plain "cogview-4" = Unknown Model; use dated slugsource: zaiimage generation
Sección 05

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 06

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-50/100 · 4 runs
0 correct0 partial4 wrong0% accuracy
2026-09-06

CogView-4 maintains steady image generation performance in second window

CogView-4 continues to demonstrate consistent image generation capabilities in its second benchmark window, showing no significant performance changes from its debut. The model maintains its position as a competent image generation solution with stable output quality. Users can expect reliable performance for standard image generation tasks, though the lack of measurable improvement suggests the model has settled into a steady state rather than showing rapid development. The absence of any performance degradation is noteworthy, indicating solid engineering and consistent model behavior across evaluation periods. For teams evaluating image generation options, CogView-4 presents as a stable choice that delivers predictable results without surprising regressions. The model's continued availability and unchanged capabilities make it suitable for production workflows where consistency is valued. However, users seeking cutting-edge improvements or new features will find this window uneventful. The benchmark data reveals neither breakthrough advances nor concerning declines, positioning CogView-4 as a reliable if unremarkable option in the current image generation landscape.

Calidad

Latencia p50

Ejecuciones de test

0

Performance remains stable No quality degradation observed
Última prueba automática
21 ago 2026 · 20:02 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
7600 ms
Latencia P95
8515 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·21 de agosto de 2026