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

GLM Image

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 P9556 runs
567830016034237673150008-0808-21ms
Sección 02

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)7 / avg 23
3505

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

Sección 03

Capacidades

source: zaiimage generation
Sección 04

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 05

Veredictos del benchmark Tokonomix

2026-09-06

GLM Image maintains generation capability, still no benchmark data available

GLM Image by Z.ai continues to offer image generation capabilities in this benchmark window, but remains without any performance metrics or benchmark data to evaluate. The model's availability is confirmed through its listed capability, yet the absence of quantitative results makes it impossible to assess generation quality, speed, adherence to prompts, or other critical performance factors. Users considering GLM Image should be aware that no comparative data exists to gauge how it performs against other image generation models in the current benchmarking landscape. Without metrics such as prompt following accuracy, image quality scores, generation latency, or user satisfaction ratings, the model's practical effectiveness remains unknown. The continued lack of benchmark participation or results suggests either limited testing coverage or the model may not be widely accessible for evaluation. Organizations requiring documented performance characteristics for production deployments should note this data gap. Until benchmark results become available, potential users will need to conduct their own testing to determine if GLM Image meets their specific image generation requirements and quality standards.

Calidad

Latencia p50

Ejecuciones de test

0

No benchmark data available
Última prueba automática
21 ago 2026 · 20:01 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
30000 ms
Latencia P95
30000 ms
Errores
3 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·21 de agosto de 2026