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

GLM-4.6V (vision)

Seviye A — Öncü · 205K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-4.6V, GLM-4.6 serisinin görü yetenekli modelidir: görüntüleri metnin yanı sıra kabul eder ve ikisi üzerinde akıl yürütür. Çok modlu anlamayı GLM-4.6 serisinin büyük bağlam penceresiyle, oldukça düşük bir fiyatla birleştirir.

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
821849116161238303150007-0807-22ms
Bölüm 02

Kalite puanları

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

75
Kod üretimi
45
Yaratıcı
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

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

💰
API tarifeleri — GLM-4.6V (vision)
$0.3000 1M giriş token başına
$0.9000 1M çıkış token başına
≈ $0.0004 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.3000
1M çıkış token başına$0.9000

Pricing over time

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

$0.3000

input / 1M

— stable

$0.9000

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)116 / avg 139
2415

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

3,997ms

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-4-561/100 · 6 runs
3 correct0 partial3 wrong50% accuracy
2026-07-19

GLM-4.6V debuts with vision capabilities and multimodal support

GLM-4.6V enters the benchmark landscape as a new multimodal model from Zhipu AI, bringing vision capabilities alongside text processing. The model demonstrates solid performance across vision tasks, achieving 49.0% on MMMU and 71.6% on MathVista, placing it in the competitive middle tier for multimodal understanding. On text-only benchmarks, it scores 56.3% on MMLU and 49.8% on GPQA Diamond, showing respectable but not leading-edge performance. The model supports both JSON output and tool use, making it suitable for structured applications and agentic workflows. Notably, it handles Chinese language tasks well at 71.8% on MMMLU, reflecting its origins from a Chinese research team. The addition of vision capabilities expands the GLM series into multimodal territory, though performance metrics suggest it targets practical applications rather than state-of-the-art benchmarks. Users seeking a capable multimodal model with good Chinese language support and standard API features will find GLM-4.6V a workable option, though those requiring top-tier performance on complex reasoning or vision tasks may need to consider alternatives.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision capabilities added JSON and tool support Strong Chinese language performance
Bölüm 08

Tam model profili

GLM-4.6V: Zhipu’dan uzun bağlamlı görü

GLM-4.6V, GLM-4.6 serisinin görü yetenekli modelidir: görüntüleri metnin yanı sıra kabul eder ve ikisi üzerinde akıl yürütür. Çok modlu anlamayı GLM-4.6 serisinin büyük bağlam penceresiyle, oldukça düşük bir fiyatla birleştirir.

z.ai, GLM-4.6V’yi 1M giriş tokeni için 0,30 $ ve 1M çıkış tokeni için 0,90 $ olarak yayımlar — görü yetenekli bir model için agresif derecede düşük bir fiyat.

~200K tokenlik büyük bir bağlam penceresi sunar, böylece görüntüler tek bir çağrıda önemli miktarda metinle birleştirilebilir.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM-4.6V, Zhipu AI’nin GLM-4.6’sının görü varyantıdır. Metin modelini görüntü girişiyle genişletir ve sağlanan görüntüler üzerinde akıl yürüten metin çıktısı üretir. OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden araç çağırma ve JSON sunar. Çıkış modalitesi metindir (görüntüleri betimler/üzerinde akıl yürütür, üretmez). 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

  • Görüntü anlama — fotoğraflardan ve ekran görüntülerinden betimleme, karşılaştırma, bilgi çıkarma.
  • Görüntüleri tek bir çağrıda uzun metin bağlamıyla birleştirme.
  • Çok modlu bir model için çok düşük fiyat.

Yetersiz kaldığı yerler

  • Görüntüleri okur, üretmez — görüntü üretimi için z.ai’nin GLM-Image / CogView modellerini kullanın.
  • Henüz Tokonomix kıyaslama verisi yok; görü kalitesini kendi görüntülerinizde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Belge, grafik ve ekran görüntüsü anlama.
  • Ölçekte görsel soru-cevap ve çok modlu analiz.
  • Çok modlu bir uzlaşı panelinde ucuz bir görü önerici.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-4.6V 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-4.6V, 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-4.6V, iyi bir fiyat-performans oranına sahip bir görü modelidir: düşük fiyata çok modlu anlama artı uzun bağlam. Ücretsiz bir görü seçeneği için GLM-4.6V Flash; görüntü üretimi (anlama değil) için GLM-Image / CogView modelleri.

Son otomatik test
22 Tem 2026 · 08:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
1723 ms
P95 gecikme
1997 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026