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

GLM-4.5V (vision)

Tier A — Frontera · 66K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GLM-4.5V es el miembro con capacidad de visión de la gama GLM-4.5: acepta imágenes junto con texto y razona sobre ambos. Es una opción multimodal competente, anclada en la bien conocida generación GLM-4.5.

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 P9557 runs
822849216161238313150007-0807-22ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

93
Generación de código
45
Creativo
Sección 03

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — GLM-4.5V (vision)
$0.6000 por 1M de tokens de entrada
$1.80 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0007 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.6000
por 1M de tokens de salida$1.80

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.6000

input / 1M

— stable

$1.80

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

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)122 / avg 139
24136

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

Sección 05

Capacidades

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsvision
Sección 06

Disponibilidad

Disponibilidad

Con qué frecuencia responde este modelo cuando lo llamamos — medido en solicitudes reales de API y pruebas en vivo durante los últimos 30 días. Esto es independiente de la calidad: estos números solo indican si el modelo responde, no qué tan buena es la respuesta.

Últimos 7 días

Últimos 30 días

100.0%

n=1

Tiempo de respuesta mediano

1,862ms

n=1

Basado en 178 mediciones en los últimos 30 días.

Detalles técnicos

Solo cuentan las llamadas reales a la API y las solicitudes de prueba en vivo — las sondas internas y las ejecuciones de referencia están excluidas.

Las llamadas con una clave API propia (BYOK) están excluidas: esos fallos son específicos de la clave, no una señal de inactividad del modelo.

Las llamadas fallidas NO se incluyen en las puntuaciones de calidad — la calidad se mide solo en respuestas exitosas. Disponibilidad y calidad son señales independientes.

Tiempo de respuesta mediano (p50) en llamadas exitosas con una duración registrada. Los valores atípicos afectan menos a la mediana que a la media.

Total de llamadas (30d)

1

Respuestas OK (30d)

1

Total de llamadas (7d)

0

Respuestas OK (7d)

0

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-558/100 · 6 runs
2 correct1 partial3 wrong33% accuracy
2026-07-19

GLM-4.5V debuts with strong vision and multimodal reasoning capabilities

GLM-4.5V enters the benchmark landscape as Zhipu's new vision-capable model, demonstrating solid performance across multimodal tasks. The model shows particular strength in document understanding and visual reasoning, with competitive scores on common vision benchmarks. Its text-based performance aligns with mid-tier language models, offering reliable coding assistance and general instruction following. The addition of JSON mode and tool calling extends its utility for structured outputs and agent-based workflows, making it suitable for applications requiring both visual analysis and programmatic integration. While the model doesn't lead in any single category, it presents a well-balanced profile for developers seeking vision capabilities within the GLM ecosystem. Performance appears stable across different types of visual inputs, from natural images to technical diagrams. The model's multimodal reasoning shows promise for practical applications like document processing, image analysis, and visual question answering. Users should expect competent performance for most standard vision-language tasks, though cutting-edge applications may still require models with higher benchmark scores in specific domains.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision capabilities added JSON and tool support Strong multimodal reasoning
Sección 08

Perfil completo del modelo

GLM-4.5V: el modelo de visión GLM-4.5

GLM-4.5V es el miembro con capacidad de visión de la gama GLM-4.5: acepta imágenes junto con texto y razona sobre ambos. Es una opción multimodal competente, anclada en la bien conocida generación GLM-4.5.

z.ai publica GLM-4.5V a 0,60 $ por 1M de tokens de entrada y 1,80 $ por 1M de tokens de salida.

Anuncia una ventana de contexto de 64K tokens — más pequeña que GLM-4.6V, pero suficiente para tareas típicas de imagen más prompt.

Arquitectura y señales de entrenamiento

GLM-4.5V es la variante de visión del GLM-4.5 de Zhipu AI, que añade entrada de imágenes al modelo de texto. Produce salida de texto que razona sobre las imágenes proporcionadas, con soporte de herramientas y JSON a través de un endpoint compatible con OpenAI. Su modalidad de salida es texto (comprensión de imagen, no generación). Como el resto de la gama GLM, devuelve un campo no estándar reasoning_content junto a content; las integraciones deben leer content para la respuesta final y tratar reasoning_content como una traza opcional.

Dónde destaca

  • Comprensión de imágenes anclada en la madura generación GLM-4.5.
  • Tareas de preguntas y respuestas visuales, extracción y descripción.
  • Llamadas a herramientas y JSON para agentes multimodales.

Dónde se queda corto

  • Ventana de contexto más pequeña que GLM-4.6V; y lee imágenes, no las genera.
  • Aún no hay datos de benchmark de Tokonomix; valida con tus propias imágenes.
  • Alojamiento fuera de la UE.

Casos de uso reales

  • Comprensión de capturas de pantalla y documentos.
  • Preguntas y respuestas visuales.
  • Pipelines de análisis multimodal.

Instantánea del benchmark de Tokonomix

GLM-4.5V está recién registrado en Tokonomix y aún no activado, por lo que todavía no lo hemos sometido a nuestra prueba de inteligencia semanal ni a nuestro benchmark de velocidad. Aún no hay puntuaciones de Tokonomix que informar — y no las inventaremos.

Cuando se active, entra en el mismo banco de pruebas semanal que cualquier otro modelo: prompts idénticos, un juez independiente de otra familia y mediciones reproducibles de latencia y coste. Hasta entonces, trate las notas de precio y capacidad de esta página como el punto de partida publicado por el proveedor, no como resultados medidos por Tokonomix.

Privacidad en la UE y residencia de datos

GLM-4.5V está desarrollado por Zhipu AI (z.ai), un laboratorio con sede en China, y se sirve desde infraestructura fuera de la UE. Conviene decirlo con claridad: enviar un prompt a este modelo no es una opción de residencia de datos en la UE ni de soberanía RGPD, y Tokonomix nunca lo etiquetará como tal.

Si su caso de uso exige que los datos permanezcan dentro de la UE, elija un modelo alojado en la UE (por ejemplo nuestras rutas OVH o Azure-EU) en lugar de un modelo GLM. Tokonomix mantiene a z.ai fuera de cualquier conjunto de enrutamiento solo-UE/soberano por diseño. Use GLM donde la capacidad o el precio sean la prioridad y el procesamiento transfronterizo sea aceptable para esa tarea.

Veredicto y alternativas

GLM-4.5V es un modelo de visión sólido de la generación GLM-4.5. Para una ventana de contexto más grande y un precio más bajo, GLM-4.6V es la opción más reciente; para coste cero, GLM-4.6V Flash.

Última prueba automática
22 jul 2026 · 08:04 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
1633 ms
Latencia P95
8229 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·8 de julio de 2026