Entri pertama sentiasa sumber pin. Keyakinan keseluruhan ialah purata berpemberat bagi sejauh mana setiap rujukan menyokong masa mula dan tamat yang digunakan di atas; sesebuah rujukan diambil kira separuh kurang bagi setiap 180 hari lebih lama daripada yang terbaharu.
VentureBeat[4] melaporkan pada 8 Disember 2025 (5:03 pm PT) bahawa Z.ai "has released its GLM-4.6V series" dan OpenRouter[5] menyenaraikan z-ai/glm-4.6v pada 8 Disember; repositori Hugging Face dimuat naik pada 7 Disember UTC dan video kajian kes pelancaran docs.z.ai[2] berlabel 1208.
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]
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]
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.
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.
Ada yang tertinggal atau salah? Nyatakan dengan kata-kata anda sendiri: pautan yang menyokong pin ini, tarikh mula atau tamat yang berbeza beserta sebabnya, atau fakta yang tiada atau tersilap. AI menyemaknya berbanding sumber pin ini, mencari yang lebih baik, dan menambah mana-mana halaman yang menyokong anda. Sumber pin itu sendiri tetap paling diambil kira. Gambar yang menunjukkan sesuatu yang lain, atau menunjukkannya dengan buruk, turut dilihat, dan dialihkan ke bawah atau diganti.
Tajuk asal: GLM-4.6V and GLM-4.6V-Flash Released
Subset baris daripada carta keputusan GLM-4.6V Z.ai (imej pada kad model dan docs.z.ai), model pemikiran; "/" bermaksud tidak dilaporkan[1].
| Penanda aras | GLM-4.6V (106B) | GLM-4.6V-Flash (9B) | GLM-4.5V (106B) | Qwen3-VL-8B-Thinking | Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking |
|---|---|---|---|---|---|
| MMBench V1.1 | 88.8 | 86.9 | 88.2 | 84.3* | 90.6 |
| MMStar | 75.9 | 74.7 | 75.3 | 75.3 | 78.7 |
| MMMU (Val) | 76.0 | 71.1 | 75.4 | 74.1 | 80.6 |
| MMMU-Pro | 66.0 | 60.6 | 65.2 | 60.4 | 69.3 |
| MathVista | 85.2 | 82.7 | 84.6 | 81.4 | 85.8 |
| AI2D | 88.8 | 89.2 | 88.1 | 84.9 | 89.2 |
| Design2Code | 88.6 | 69.8 | 82.2 | 56.6* | 93.4 |
| OSWorld | 37.2 | 21.1 | 35.8 | 33.9 | 38.1 |
| AndroidWorld | 57.0 | 42.7 | 57.0 | 50.0 | / |
| WebVoyager | 81.0 | 71.8 | 84.4 | 47.7* | 30.4* |
| MMLongBench-Doc | 54.9 | 53.0 | 44.7 | 48.0 | 56.2 |
| OCRBench | 86.5 | 84.7 | 86.5 | 81.9 | 87.5 |
| ChartQAPro | 65.5 | 62.6 | 64.0 | 58.4* | 63.6* |
| RefCOCO-avg (val) | 88.6 | 85.6 | 91.3 | 89.3* | 92.4 |
| Ref-L4-test | 88.9 | 87.7 | 89.5 | 88.6* | 90.4 |