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

GLM-4.6V (vision)

Tier A — Frontera · 205K tokens

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

GLM-4.6V es el modelo con capacidad de visión de la gama GLM-4.6: acepta imágenes junto con texto y razona sobre ambos. Combina comprensión multimodal con la gran ventana de contexto de la gama GLM-4.6, a un precio notablemente bajo.

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
821849116161238303150007-0807-22ms
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.

75
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-4.6V (vision)
$0.3000 por 1M de tokens de entrada
$0.9000 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0004 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.3000
por 1M de tokens de salida$0.9000

Pricing over time

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

$0.3000

input / 1M

— stable

$0.9000

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)116 / avg 139
2415

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

3,997ms

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-4-561/100 · 6 runs
3 correct0 partial3 wrong50% accuracy
2026-07-19

GLM-4.6V debuts with vision capabilities and multimodal support

GLM-4.6V enters the benchmark landscape as a new multimodal model from Zhipu AI, bringing vision capabilities alongside text processing. The model demonstrates solid performance across vision tasks, achieving 49.0% on MMMU and 71.6% on MathVista, placing it in the competitive middle tier for multimodal understanding. On text-only benchmarks, it scores 56.3% on MMLU and 49.8% on GPQA Diamond, showing respectable but not leading-edge performance. The model supports both JSON output and tool use, making it suitable for structured applications and agentic workflows. Notably, it handles Chinese language tasks well at 71.8% on MMMLU, reflecting its origins from a Chinese research team. The addition of vision capabilities expands the GLM series into multimodal territory, though performance metrics suggest it targets practical applications rather than state-of-the-art benchmarks. Users seeking a capable multimodal model with good Chinese language support and standard API features will find GLM-4.6V a workable option, though those requiring top-tier performance on complex reasoning or vision tasks may need to consider alternatives.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision capabilities added JSON and tool support Strong Chinese language performance
Sección 08

Perfil completo del modelo

GLM-4.6V: visión de contexto largo de Zhipu

GLM-4.6V es el modelo con capacidad de visión de la gama GLM-4.6: acepta imágenes junto con texto y razona sobre ambos. Combina comprensión multimodal con la gran ventana de contexto de la gama GLM-4.6, a un precio notablemente bajo.

z.ai publica GLM-4.6V a 0,30 $ por 1M de tokens de entrada y 0,90 $ por 1M de tokens de salida — un precio agresivamente bajo para un modelo con capacidad de visión.

Anuncia una gran ventana de contexto de ~200K tokens, por lo que las imágenes pueden combinarse con texto sustancial en una sola llamada.

Arquitectura y señales de entrenamiento

GLM-4.6V es la variante de visión del GLM-4.6 de Zhipu AI. Amplía el modelo de texto con entrada de imágenes, produciendo salida de texto que razona sobre las imágenes proporcionadas. Expone llamadas a herramientas y JSON a través de un endpoint compatible con OpenAI. Su modalidad de salida es texto (describe/razona sobre imágenes, no las genera). 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: describir, comparar, extraer información de fotos y capturas de pantalla.
  • Combinar imágenes con contexto de texto largo en una sola llamada.
  • Precio muy bajo para un modelo multimodal.

Dónde se queda corto

  • Lee imágenes, no las genera; para generación de imágenes usa los modelos GLM-Image / CogView de z.ai.
  • Aún no hay datos de benchmark de Tokonomix; verifica la calidad de visión con tus propias imágenes.
  • Alojamiento fuera de la UE.

Casos de uso reales

  • Comprensión de documentos, gráficos y capturas de pantalla.
  • Preguntas y respuestas visuales y análisis multimodal a escala.
  • Un proponente de visión económico en un panel de consenso multimodal.

Instantánea del benchmark de Tokonomix

GLM-4.6V 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-4.6V 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-4.6V es un modelo de visión con una excelente relación calidad-precio: comprensión multimodal más contexto largo a precio bajo. Para una opción de visión gratuita, GLM-4.6V Flash; para generación de imágenes (no comprensión), los modelos GLM-Image / CogView.

Última prueba automática
22 jul 2026 · 08:04 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
1723 ms
Latencia P95
1997 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·8 de julio de 2026