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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 P9553 runs
6686978512884159821908107-0907-22ms
Section 02

Scores de qualité

Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.

0
Génération de code
0
Créatif
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)25 / avg 25
309

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
2026-07-19

CogView-4 maintains steady performance across image generation benchmarks

CogView-4 continues to demonstrate consistent performance in the current benchmark window, maintaining the same capability profile as its debut. The model shows no significant changes across key image generation metrics, suggesting a stable release without major updates during this period. Users can expect reliable image generation functionality that remains competitive within its tier. The model's performance characteristics have remained unchanged, indicating a focus on stability rather than rapid iteration. This consistency may benefit users seeking predictable outputs for production workflows. For those evaluating CogView-4, the current benchmarks confirm that its strengths and limitations from the previous window remain intact. The lack of benchmark fluctuations suggests either model stability or minimal real-world usage variation during this measurement period. Organizations already using CogView-4 should not expect different performance characteristics from earlier deployments. The steady state of capabilities means CogView-4 continues to serve its original use cases without expansion into new modalities or significant performance improvements. Users seeking cutting-edge advances may want to monitor future benchmark windows for potential updates, while those prioritizing consistency will find the current stability reassuring.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Performance remains stable Consistent image generation quality
Dernier test automatisé
22 juil. 2026 · 08:02 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
7848 ms
Latence P95
8000 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·22 juillet 2026