Aller au contenu
Tier B — Production
Fonctionne en :CNCréé en :China
Z.ai (GLM / Zhipu)

CogView-4

Tier B — Production

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9556 runs
6612873910865129921511808-0808-21ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

1%
Génération de code
moyenne du juge 0
<1%
Créatif
moyenne du juge 0

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)26 / avg 26
3019

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 04

Capacités

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

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 06

Verdicts 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.

Qualité

Latence p50

Exécutions de test

0

Performance remains stable No quality degradation observed
Dernier test automatisé
21 août 2026 · 20:02 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
7600 ms
Latence P95
8515 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·21 août 2026