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 gecikme105 runs
940572010500152802006009-2010-16ms
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.

49%
Kod üretimi
jüri ortalaması 77
4%
Yaratıcı
jüri ortalaması 40
18%
Olgusal
jüri ortalaması 39
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-4.6V (vision)
$0.5900 1M giriş token başına
$1.76 1M çıkış token başına
≈ $0.0007 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.5900
1M çıkış token başına$1.76
Bölüm 04

Saniye başına token

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

Verim (token / s)74 / avg 118
2118

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-4-550/100 · 39 runs
16 correct1 partial22 wrong41% accuracy
● 2026-10-11

GLM-4.6V quality drops 17% while latency improves significantly

GLM-4.6V experienced a notable quality decline in this benchmark window, dropping from 63.2 to 52.5 overall, representing a 10.7-point decrease. The model now scores 52.5 out of 100, placing it in the lower-middle range of vision model performance. Factual accuracy showed substantial volatility, jumping from 26 in the previous window to 53 in the current window, though this improvement still leaves it below competitive standards. The coding category, which scored a perfect 100 previously, was not tested in this window with only 2 test runs compared to 4 previously. The most significant positive development is the dramatic latency improvement, with median response time dropping from 17925ms to 7588ms, a 58% reduction that brings the model into more practical territory for real-time applications. However, the limited test run count of 2 raises questions about statistical reliability. The combination of degraded quality performance alongside improved speed suggests possible model optimization trade-offs or infrastructure changes. Users should be aware of the current quality instability and consider whether the faster response times justify the reduced overall performance for their specific use cases.

Kalite

52.5

Gecikme p50

7,588 ms

Test çalıştırmaları

2

✗ Quality dropped 10.7 points✓ Latency improved 58%✓ Factual score doubled to 53✗ Limited test run sample
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
16 Eki 2026 · 02:05 UTC · Hız testi
P50 gecikme
2685 ms
P95 gecikme
2721 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026