Z
GLM 4.6OPEN
GLM 4.6 (Z.AI): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par olud.ai.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.76 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 23% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 7 sur 15 modèles Z.AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour GLM 4.6, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Non-reasoning.
Pour le même budget, GLM 4.6 offre 3,8 fois plus de capacité. Les open weights signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.83 par 1M de tokens (médiane de 12) — celui-ci coûte $0.76.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) et 48 de plus
À propos de ce modèle
GLM 4.6 est un modèle d'IA open-weight de Z.AI. Vous pouvez le télécharger et le self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que GLM 4.6 ?
GLM 4.6 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 23.4 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
GLM 4.6 est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger GLM 4.6 et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix de liste sont de 0,43 $ par million de tokens d'entrée et de 1,75 $ par million de tokens de sortie.
À quoi sert GLM 4.6 ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 63.2%, MMLU-Pro 78.4%, Humanity's Last Exam 5.5%, Long Context Reasoning 28.3%, LiveCodeBench 56.1%, SciCode 33.1%, AIME 2025 44.3%, IFBench 36.7%, τ²-Bench 76.9%, Terminal-Bench Hard 28.8%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger GLM 4.6 ?
Oui. GLM 4.6 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.