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GLM-4.6V

Z.ai

Veröffentlicht: 7. Dezember 2025
Datenstand: 8. September 2026
Vorgängermodell: GLM-4.5V

Geschwindigkeit: 42 Token/s
Ausgabe-Tempo
Preis: 0,3 $ · 0,9 $
Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
Eingabe: Text, Bild, Video
Ausgabe: Text

GLM-4.6V führt natives multimodales Function Calling in Z.ais GLM-Reihe ein. Der MoE-Checkpoint verarbeitet Text, Bilder und Video mit 106 Mrd. Gesamtparametern, 12 Mrd. aktiven Parametern und 131.072 Token Kontext. Visuelle Eingaben können dadurch direkt in einen Werkzeugablauf eingehen.

Die Ausgabe bleibt Text, während Reasoning und direkte Antworten als getrennte Modi dokumentiert sind. GLM-4.5V ist der frühere Vision-Eintrag derselben Reihe. GLM-4.6V erweitert ihn vor allem um den größeren Kontext und native multimodale Werkzeugaufrufe.

Technische Daten und Zugang

Angabe	Wert und Quelle
Gewichte	Open WeightsQuelle
Zugang	API, LokalQuelle
Parameter	106 Mrd.Quelle
Aktive Parameter	12 Mrd.Quelle
Kontextfenster	131.072 TokenQuelle
Lizenz	MITQuelle
Architektur	vision-language MoE with native multimodal function callingQuelle
Parameter	106 Mrd.Quelle
Aktive Parameter	12 Mrd.Quelle
Gerundete Kontextangabe	128kQuelle
Kontext in der Modellkonfiguration	131.072 Token (Native checkpoint context; distinct from the rounded model-card label.)Quelle
Eingabe	Text, Bild, VideoQuelle
Ausgabe	TextQuelle
Reasoning-Modus	thinking, non-thinkingQuelle
Werkzeugaufrufe	JaQuelle
Maximale Ausgabe	16.384 TokenQuelle
Decodierung	top_p 0.6, top_k 2, temperature 0.8, repetition_penalty 1.1Quelle

Messungen ohne passende Vergleichswerte

Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.

MMBench V1.1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 88.8
Bewertung: 88.8
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MMBench V1.1 CN (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 88.2
Bewertung: 88.2
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MMStar (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 75.9
Bewertung: 75.9
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

BLINK Val (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 65.5
Bewertung: 65.5
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MUIRBench (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 77.1
Bewertung: 77.1
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MMMU Val (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 76
Bewertung: 76
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MMMU Pro (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 66
Bewertung: 66
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

VideoMMMU (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 74.7
Bewertung: 74.7
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

MathVista (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 85.2
Bewertung: 85.2
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

AI2D (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 88.8
Bewertung: 88.8
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

DynaMath (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 54.5
Bewertung: 54.5
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

WeMath (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)

Originalwert: 69.8
Bewertung: 69.8
Messgröße: percent
Einheit: %
Kategorie: multimodal
Richtung: Mehr ist besser
Quellentyp: vendor-reported
Auswertung: GLM-4.6V benchmark image
Status: active
Abrufdatum: 2026-09-08
Methodik: Vom Anbieter veröffentlichter Wert. GLM-4.6V column; image labels model scales and comparator settings

Quelle GLM-4.6V benchmark image

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Vorgänger und Nachfolger

Quellen und Datenstand

Art	Nachweis und Datenstand
Geschwindigkeit	Median der bereitstellenden Anbieter, Non-reasoning. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Artificial Analysis · Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)Messmethode der Geschwindigkeit
Preis	API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. Quelle: Preise · API-Preise
Eingabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · GLM-4.6V documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Ausgabe	Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. Quelle: Modelldokumentation · Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · GLM-4.6V documentation · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Recherchestand	Recherchestand 8. September 2026. 5 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Ungeklärt	release-date Originalwortlaut No normalized release-date field.
Weitere Quelle	Modellmetadaten · GLM-4.6V model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	GLM-4.6V benchmark image (abgerufen 8. September 2026)
Weitere Quelle	Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · GLM-4.6V configuration · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026
Weitere Quelle	OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0
Weitere Quelle	Creative Commons Attribution 4.0
Weitere Quelle	Z.ai Developer Docs, release notes index (2026-09-19)

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