İçeriğe geç
Seviye B — Üretim
Çalıştığı yer:CNYapıldığı yer:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

CogView-4

Seviye B — Üretim

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme53 runs
6612841110210120091380808-0808-21ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

1%
Kod üretimi
jüri ortalaması 0
<1%
Yaratıcı
jüri ortalaması 0

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)26 / avg 26
3019

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 04

Yetenekler

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

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 06

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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.

Kalite

Gecikme p50

Test çalıştırmaları

0

Performance remains stable No quality degradation observed
Son otomatik test
21 Ağu 2026 · 20:02 UTC · Hız testi
P50 gecikme
7600 ms
P95 gecikme
8515 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·21 Ağustos 2026