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

GLM Image

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
557829316029237643150007-0907-22ms
Section 02

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)7 / avg 65
3565

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 03

Capacités

source: zaiimage generation
Section 04

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 05

Verdicts 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
Dernier test automatisé
22 juil. 2026 · 08:01 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
30000 ms
Latence P95
30000 ms
Erreurs
3 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·22 juillet 2026