参考資料 5確度 87%総合信頼度: 87%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 5 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-4.6Vhuggingface.co· 投稿 2026年10月12日· 開始 2025年12月8日 ✓· スコアの 34%
VentureBeat[4]は2025年12月8日(5:03 pm PT)に、Z.aiが「has released its GLM-4.6V series」と報じ、OpenRouter[5]は12月8日にz-ai/glm-4.6vを掲載した。Hugging Faceのリポジトリは12月7日(UTC)にアップロードされ、docs.z.ai[2]のローンチ事例動画には1208というラベルが付いている。
- [2]88%GLM-4.6V - Z.AI Developer Documentdocs.z.ai· 追加 2026年10月12日· スコアの 34%
Z.ai developer docs: GLM-4.6V, GLM-4.6V-FlashX and GLM-4.6V-Flash, 128K context, native multimodal tool use, image-text content creation, visual web search, frontend replication, about 150 pages, 200 slides or one hour of video in one pass, more than 20 benchmarks.[1]
- [3]85%GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning - arXivarxiv.org· 公開 2026年1月1日· スコアの 11%
GLM-V paper, revised 1 January 2026 (v6): now covers GLM-4.1V-Thinking, GLM-4.5V and GLM-4.6V, a reasoning-centric RL recipe (RLCS) and the GLM-4.6V series adding native tool use and a 128K-token window; open-sourced models.[1]
- [4]88%Z.ai debuts open source GLM-4.6V, a native tool-calling vision model for multimodal reasoning - VentureBeatventurebeat.com· 公開 2025年12月8日· 開始 2025年12月8日· スコアの 10%
VentureBeat (Carl Franzen), 8 Dec 2025: Z.ai released the open-source GLM-4.6V series (106B and 9B Flash) with native function calling, a 128K-token context, MIT license, $0.30 and $0.90 per million tokens and free Flash; use cases are frontend automation, long documents and video summarization.
- [5]75%Z.ai: GLM 4.6V - OpenRouteropenrouter.ai· 公開 2025年12月8日· スコアの 10%
OpenRouter listing (read from its models API): Z.ai: GLM 4.6V, added 8 Dec 2025, 131,072-token context, image, text and video input, $0.30 per million input and $0.90 per million output tokens, up to 32,768 output tokens.
修正を提案
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