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GLM 4.6VOPEN
GLM-4.6V es un modelo multimodal grande diseñado para una comprensión visual de alta fidelidad y razonamiento de largo contexto a través de imágenes, documentos y medios mixtos.
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $0.45 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 43% de los 191 modelos open-weight rastreados aquí
- 5 de 15 modelos Z.AI rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para GLM 4.6V, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: Non-reasoning.
Para el mismo presupuesto, GLM 4.6V ofrece 3.8 veces más capacidad. Los open weights también significan que puede alojarlo usted mismo (self-host) y no pagar nada por token.
Los modelos en este nivel cuestan $0.22 por 1M de tokens (mediana de 23) — este cuesta $0.45.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) y 46 más
Acerca de este modelo
GLM 4.6V es un modelo de IA de open weights de Z.AI. Puede descargarlo y alojarlo usted mismo de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojadas, rastreados diariamente, para cuando prefiera la conveniencia sobre el autoalojamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es GLM 4.6V?
GLM 4.6V es un modelo de lenguaje de IA de Z.AI. Es open-weight: puede descargarlo y ejecutarlo en su propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 10.9 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es GLM 4.6V gratuito?
Los pesos son gratuitos y abiertos — puedes autoalojar GLM 4.6V y no pagar nada por token. Si prefieres una API alojada, los precios son $0.3 por millón de tokens de entrada y $0.9 por millón de tokens de salida.
¿Para qué es bueno GLM 4.6V?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 56.6%, MMLU-Pro 75.2%, Humanity's Last Exam 3.7%, Long Context Reasoning 14.3%, LiveCodeBench 41.1%, SciCode 27.2%, AIME 2025 26.3%, IFBench 27.9%, τ²-Bench 30.7%, Terminal-Bench Hard 3%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.
¿Puedo autoalojar GLM 4.6V?
Sí. GLM 4.6V tiene open weights, por lo que puede descargarlo y ejecutarlo en su propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.