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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 P9553 runs
557829316029237643150007-0907-22ms
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 65
3565

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

2026-07-19

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
Última prueba automática
22 jul 2026 · 08:01 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
30000 ms
Latencia P95
30000 ms
Errores
3 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·22 de julio de 2026