Z
GLM 4.5VOPEN
GLM-4.5V est un modèle de fondation vision-langage pour des applications agentiques multimodales.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.9 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 19% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 8 sur 15 modèles Z.AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour GLM 4.5V, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Reasoning.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.22 par 1M de tokens (médiane de 28) — celui-ci coûte $0.9.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) et 103 de plus
À propos de ce modèle
GLM 4.5V est un modèle d'IA open-weight de Z.AI. Vous pouvez le télécharger et le self-hoster gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix catalogue des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que GLM 4.5V ?
GLM 4.5V est un modèle de langage IA de Z.AI. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
GLM 4.5V est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger GLM 4.5V et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,6 $ par million de jetons d'entrée et de 1,8 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert GLM 4.5V ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 68.4%, MMLU-Pro 78.8%, Humanity's Last Exam 6.3%, Long Context Reasoning 0%, LiveCodeBench 60.4%, SciCode 22.1%, AIME 2025 73%, IFBench 34.2%, τ²-Bench 22.5%, Terminal-Bench Hard 5.3%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger GLM 4.5V ?
Oui. GLM 4.5V a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.