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GLM 4.6VOPEN
GLM-4.6V est un grand modèle multimodal conçu pour une compréhension visuelle de haute fidélité et un raisonnement sur de longs contextes à travers des images, des documents et des médias mixtes.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.45 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 43% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 5 sur 15 modèles Z.AI suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour GLM 4.6V, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Non-reasoning.
Pour le même budget, GLM 4.6V offre 3,8 fois plus de capacités. Les open weights signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.22 par 1M de tokens (médiane de 23) — celui-ci coûte $0.45.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) et 46 de plus
À propos de ce modèle
GLM 4.6V 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 4.6V ?
GLM 4.6V 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 10.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
GLM 4.6V est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger GLM 4.6V et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,3 $ par million de jetons d'entrée et de 0,9 $ par million de jetons de sortie.
À quoi sert GLM 4.6V ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.
Puis-je auto-héberger GLM 4.6V ?
Oui. GLM 4.6V 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.