参考資料 6確度 82%総合信頼度: 82%ピンの情報源と参照がその日付をどれだけ裏付けているか。出典を含む 6 件の資料がピンの開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均。最新の資料より180日古くなるごとに重みは半分になります確度75%以上のピンをすべて表示
最初の項目は常にピンの出典です。全体の確度は、各資料が上記の開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均です。最新の資料より180日古くなるごとに、重みは半分になります。
- [1]90%huggingface.co/zai-org/GLM-4.5Vhuggingface.co· 投稿 2026年10月12日· 開始 2025年8月11日 ✓· スコアの 28%
モデルカードのプロジェクト更新には「2025/08/11: We released GLM-4.5V」とあり、OpenRouter[6]は2025年8月11日にz-ai/glm-4.5vを掲載し、arXiv[5]論文のGLM-4.5V改訂版は8月13日に続き、Hugging Faceの重みは8月10日（UTC）にアップロードされた。
- [2]88%GLM-4.5V - Z.AI Developer Documentdocs.z.ai· 追加 2026年10月12日· スコアの 28%
Z.ai developer docs: GLM-4.5V visual reasoning model on an MoE architecture with 106B total and 12B active parameters, based on GLM-4.5-Air; Thinking Mode, web-page coding, grounding, GUI agents, long-document and video understanding; $0.6 and $1.8 per million input and output tokens, 16K max output; 42 benchmarks.[1]
- [3]70%GLM-4.5V: The World's Leading Open-Source Vision Reasoning Model Now on SiliconFlow - SiliconFlowsiliconflow.com· 追加 2026年10月12日· スコアの 28%
SiliconFlow launch post for its hosted GLM-4.5V: state of the art on 42 vision-language benchmarks, 66K-token context, 3D convolution for video, bicubic interpolation, 3D-RoPE, and three-stage training with RLVR and RLHF; hosted at $0.14 and $0.86 per million tokens. Page date is internally inconsistent, so it is not used for dating.
- [4]70%GLM-4.5 by Zhipu AI: Model for Coding, Reasoning, and Vision - Labellerrlabellerr.com· 公開 2025年9月15日· スコアの 6%
Labellerr explainer (15 Sep 2025): GLM-4.5V is the vision-language member of the GLM-4.5 family, built on GLM-4.5-Air, with 3D-RoPE for spatial relationships, image and video reasoning, GUI-agent tasks, chart parsing and precise grounding; source of the architecture figure.
- [5]90%GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning - arXivarxiv.org· 公開 2025年8月13日· スコアの 5%
GLM-V paper (v3 of 13 Aug 2025 added GLM-4.5V): evaluation on 42 public benchmarks, state of the art on nearly all tasks among similar-size open models and competitive with or better than Gemini-2.5-Flash on some tasks including coding and GUI agents; GLM-4.1V-9B-Thinking beats Qwen2.5-VL-72B on 29 benchmarks.[1]
修正を提案
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