GLM-4.5V est le membre doté de vision de la gamme GLM-4.5 : il accepte des images avec du texte et raisonne sur les deux. C’est une option multimodale performante, ancrée dans la génération GLM-4.5, bien connue.
z.ai publie GLM-4.5V à 0,60 $ par 1M de tokens en entrée et 1,80 $ par 1M de tokens en sortie.
Il annonce une fenêtre de contexte de 64K tokens — plus petite que GLM-4.6V, mais suffisante pour les tâches classiques d’image plus invite.
Architecture et signaux d’entraînement
GLM-4.5V est la variante vision du GLM-4.5 de Zhipu AI, ajoutant l’entrée d’images au modèle textuel. Il produit une sortie textuelle qui raisonne sur les images fournies, avec prise en charge des outils et du JSON via un point de terminaison compatible OpenAI. Sa modalité de sortie est le texte (compréhension d’image, pas génération). Comme le reste de la gamme GLM, il renvoie un champ non standard reasoning_content à côté de content ; les intégrations doivent lire content pour la réponse finale et traiter reasoning_content comme une trace facultative.
Là où il excelle
- Compréhension d’image ancrée dans la génération mature GLM-4.5.
- Tâches de question-réponse visuelle, d’extraction et de description.
- Appel d’outils et JSON pour les agents multimodaux.
Là où il pèche
- Fenêtre de contexte plus petite que GLM-4.6V ; et il lit les images, il ne les génère pas.
- Pas encore de données de benchmark Tokonomix ; validez sur vos propres images.
- Hébergement hors UE.
Cas d’usage concrets
- Compréhension de captures d’écran et de documents.
- Question-réponse visuelle.
- Pipelines d’analyse multimodale.
Instantané du benchmark Tokonomix
GLM-4.5V est récemment enregistré sur Tokonomix et pas encore activé, nous ne l’avons donc pas encore soumis à notre test d’intelligence hebdomadaire ni à notre benchmark de vitesse. Il n’y a pas encore de scores Tokonomix à communiquer — et nous n’en inventerons pas.
Dès sa mise en service, il entre dans le même dispositif hebdomadaire que tous les autres modèles : prompts identiques, juge indépendant d’une autre famille, et mesures reproductibles de latence et de coût. D’ici là, considérez les indications de prix et de capacités de cette page comme le point de départ publié par le fournisseur, et non comme des résultats mesurés par Tokonomix.
Confidentialité UE et résidence des données
GLM-4.5V est développé par Zhipu AI (z.ai), un laboratoire dont le siège est en Chine, et servi depuis une infrastructure hors UE. Il faut le dire clairement : envoyer un prompt à ce modèle n’est pas un choix de résidence des données dans l’UE ni de souveraineté RGPD, et Tokonomix ne l’étiquettera jamais comme tel.
Si votre cas d’usage exige que les données restent dans l’UE, choisissez un modèle hébergé dans l’UE (par exemple nos routes OVH ou Azure-EU) plutôt qu’un modèle GLM. Tokonomix maintient z.ai en dehors de tout ensemble de routage UE-uniquement/souverain par conception. Utilisez GLM là où la capacité ou le prix priment et où un traitement transfrontalier est acceptable pour cette tâche.
Verdict et alternatives
GLM-4.5V est un modèle de vision solide de la génération GLM-4.5. Pour une fenêtre de contexte plus grande et un prix plus bas, GLM-4.6V est le choix plus récent ; pour un coût nul, GLM-4.6V Flash.