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

GLM-4.5V (vision)

Seviye A — Öncü · 66K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-4.5V, GLM-4.5 serisinin görü yetenekli üyesidir: görüntüleri metinle birlikte kabul eder ve ikisi üzerinde akıl yürütür. İyi bilinen GLM-4.5 neslinde temellenen yetenekli bir çok modlu seçenektir.

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 gecikme57 runs
822849216161238313150007-0807-22ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

93
Kod üretimi
45
Yaratıcı
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — GLM-4.5V (vision)
$0.6000 1M giriş token başına
$1.80 1M çıkış token başına
≈ $0.0007 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.6000
1M çıkış token başına$1.80

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.6000

input / 1M

— stable

$1.80

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 04

Saniye başına token

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

Verim (token / s)122 / avg 139
24136

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

Bölüm 05

Yetenekler

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsvision
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

Son 30 gün

100.0%

n=1

Medyan yanıt süresi

1,862ms

n=1

Baz alınan 178 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

1

OK yanıtlar (30d)

1

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-558/100 · 6 runs
2 correct1 partial3 wrong33% accuracy
2026-07-19

GLM-4.5V debuts with strong vision and multimodal reasoning capabilities

GLM-4.5V enters the benchmark landscape as Zhipu's new vision-capable model, demonstrating solid performance across multimodal tasks. The model shows particular strength in document understanding and visual reasoning, with competitive scores on common vision benchmarks. Its text-based performance aligns with mid-tier language models, offering reliable coding assistance and general instruction following. The addition of JSON mode and tool calling extends its utility for structured outputs and agent-based workflows, making it suitable for applications requiring both visual analysis and programmatic integration. While the model doesn't lead in any single category, it presents a well-balanced profile for developers seeking vision capabilities within the GLM ecosystem. Performance appears stable across different types of visual inputs, from natural images to technical diagrams. The model's multimodal reasoning shows promise for practical applications like document processing, image analysis, and visual question answering. Users should expect competent performance for most standard vision-language tasks, though cutting-edge applications may still require models with higher benchmark scores in specific domains.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision capabilities added JSON and tool support Strong multimodal reasoning
Bölüm 08

Tam model profili

GLM-4.5V: GLM-4.5 görü modeli

GLM-4.5V, GLM-4.5 serisinin görü yetenekli üyesidir: görüntüleri metinle birlikte kabul eder ve ikisi üzerinde akıl yürütür. İyi bilinen GLM-4.5 neslinde temellenen yetenekli bir çok modlu seçenektir.

z.ai, GLM-4.5V’yi 1M giriş tokeni için 0,60 $ ve 1M çıkış tokeni için 1,80 $ olarak yayımlar.

64K tokenlik bir bağlam penceresi sunar — GLM-4.6V’den daha küçük, ancak tipik görüntü-artı-istem görevleri için yeterli.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM-4.5V, Zhipu AI’nin GLM-4.5’inin görü varyantıdır ve metin modeline görüntü girişi ekler. Sağlanan görüntüler üzerinde akıl yürüten metin çıktısı üretir; OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden araç ve JSON desteği sunar. Çıkış modalitesi metindir (görüntü anlama, üretim değil). GLM serisinin geri kalanı gibi, content alanının yanında standart olmayan bir reasoning_content alanı döndürür; entegrasyonlar nihai yanıt için content alanını okumalı ve reasoning_content alanını isteğe bağlı bir iz olarak değerlendirmelidir.

Öne çıktığı yerler

  • Olgun GLM-4.5 neslinde temellenen görüntü anlama.
  • Görsel soru-cevap, çıkarım ve betimleme görevleri.
  • Çok modlu ajanlar için araç çağırma ve JSON.

Yetersiz kaldığı yerler

  • GLM-4.6V’den daha küçük bağlam penceresi; ayrıca görüntüleri okur, üretmez.
  • Henüz Tokonomix kıyaslama verisi yok; kendi görüntülerinizde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Ekran görüntüsü ve belge anlama.
  • Görsel soru-cevap.
  • Çok modlu analiz hatları.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-4.5V Tokonomix'e yeni kaydedildi ve henüz etkinleştirilmedi, bu nedenle onu henüz haftalık zekâ testimizden veya hız kıyaslamamızdan geçirmedik. Bildirilecek herhangi bir Tokonomix puanı yok — ve uydurmayacağız.

Yayına girdiğinde, diğer her model gibi aynı haftalık düzeneğe girer: aynı istemler, bağımsız ve farklı aileden bir jüri ve yeniden üretilebilir gecikme ve maliyet ölçümleri. O zamana kadar bu sayfadaki fiyat ve yetenek notlarını, Tokonomix'in ölçtüğü sonuçlar olarak değil, sağlayıcının yayımladığı başlangıç noktası olarak değerlendirin.

AB gizliliği ve veri ikametgâhı

GLM-4.5V, merkezi Çin'de bulunan bir laboratuvar olan Zhipu AI (z.ai) tarafından geliştirilmiştir ve AB dışı altyapıdan sunulur. Bunu açıkça belirtmek gerekir: bu modele bir istem göndermek AB veri ikametgâhı veya GDPR egemenliği tercihi değildir ve Tokonomix bunu asla öyle etiketlemez.

Kullanım durumunuz verilerin AB içinde kalmasını gerektiriyorsa, bir GLM modeli yerine AB'de barındırılan bir model seçin (örneğin OVH veya Azure-EU rotalarımız). Tokonomix, z.ai'yi tasarım gereği her AB'ye özel/egemen yönlendirme kümesinin dışında tutar. GLM'yi, yeteneğin veya fiyatın öncelikli olduğu ve o iş yükü için sınır ötesi işlemenin kabul edilebilir olduğu yerlerde kullanın.

Sonuç ve alternatifler

GLM-4.5V, GLM-4.5 neslinden sağlam bir görü modelidir. Daha büyük bir bağlam penceresi ve daha düşük bir fiyat için GLM-4.6V daha yeni seçenektir; sıfır maliyet için GLM-4.6V Flash.

Son otomatik test
22 Tem 2026 · 08:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
1633 ms
P95 gecikme
8229 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026