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 gecikme105 runs
994792314853217822871109-2010-16ms
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.

38%
Kod üretimi
jüri ortalaması 64
9%
Yaratıcı
jüri ortalaması 54
38%
Olgusal
jüri ortalaması 72
7%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 28

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

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — GLM-4.5V (vision)
$1.17 1M giriş token başına
$3.51 1M çıkış token başına
≈ $0.0014 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.17
1M çıkış token başına$3.51
Bölüm 04

Saniye başına token

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

Verim (token / s)90 / avg 108
20021

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

Henüz ölçüm verisi yok

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

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-557/100 · 36 runs
15 correct5 partial16 wrong42% accuracy
● 2026-10-11

GLM-4.5V quality declines 7.5 points with 32% latency increase

GLM-4.5V shows notable regression in this benchmark window, with overall quality dropping from 92.0 to 84.5 points while latency increased by 32% to over 16 seconds at median. The model's factual performance actually improved to a perfect 100 score, up from 92 in the previous window, demonstrating strong capabilities in knowledge-based tasks. However, the introduction of coding evaluation reveals a significant weakness, with the model scoring only 69 in this category. This coding underperformance appears to be the primary driver of the overall quality decline. The substantially increased latency represents a concerning trend, moving from an already slow 12 seconds to over 16 seconds, which may impact user experience in production environments. With only one test run in the previous window compared to two in the current window, some variance is expected, but the consistency of degraded performance across multiple runs suggests these issues are systematic rather than anomalous. Users should be aware of the model's coding limitations and longer response times when planning deployments.

Kalite

84.5

Gecikme p50

16,148 ms

Test çalıştırmaları

2

✗ Quality dropped 7.5 points✗ Latency increased 32%✓ Perfect factual score achieved✗ Weak coding performance at 69
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
16 Eki 2026 · 02:05 UTC · Hız testi
P50 gecikme
2220 ms
P95 gecikme
3668 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026