Z.aiSprachmodell
GLM-4.6V-Flash
Für GLM-4.6V-Flash gibt es noch keinen Wert im Gesamtindex, weil zu wenige unabhängige Benchmark-Ergebnisse vorliegen.
BeliebtheitPlatz 182 von 785
45von 100-3 zum Vormonat
beruht auf Suche, Nutzung und Aufmerksamkeit
Zusammenfassung
GLM-4.6V-Flash bringt Text-, Bild- und Videoverständnis von GLM-4.6V in einen offenen 9-Milliarden-Parameter-Checkpoint. Das Kontextfenster umfasst 128.000 Token, die Ausgabe bleibt Text.
Mit bis zu 32.768 Ausgabetoken und API-Zugang ist Flash eine eigenständige kleine Modellklasse, nicht nur eine verkürzte Kontextkonfiguration des größeren Vision-Modells. Die Gewichte sind offen verfügbar.
Alle Benchmark-Werte
Jeder veröffentlichte Messwert mit Quelle, Testbedingungen und Vergleichsmodellen.
Alle 70 veröffentlichten Benchmark-Werte anzeigen
Seite 1 von 6
Messungen ohne passende Vergleichswerte
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
MedVision-V0 anatomy detection F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.2
- Bewertung
- 15.2
- Messgröße
- F1 score (%)
- Einheit
- %
- Kategorie
- medical-imaging-detection
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MedVision-V0 public leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte MedVision-V0-Ranglistenzeile GLM-4.6V-Flash (9B); zugehöriges öffentliches Modellrepository https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V-Flash. Die Werte stammen aus den aktuellen öffentlichen Tabellen 2-4 des Evaluators. Die Projekt-README sagt, dass die Rangliste MedVision-Annotationen v1.0.0 verwendet; sie nennt separat eine Grenze von 1.000 Stichproben je Teilaufgabe für Open-Weights-Modelle und gerundete Summen in den öffentlichen Tabellen. Die Zeile bindet weder eine unveränderliche Gewichtsrevision noch Prompt, Decoding-Einstellung oder Reasoning-Modus.
- Einordnung
- Die Quelle veröffentlicht gerundete Gesamtnenner für Erkennung und Größenmessung, aber kein exaktes je Modell ausgewertetes N; für diese Zellen wird kein sampleCount gesetzt. Die Summen für Distanz und Winkel sind explizit. Ein Konfidenzintervall wird nicht angegeben. Die Ranglistendokumentation enthält allgemeinere Aussagen zu Datensatzversionen, während der spezifische Benchmarkhinweis besagt, dass alle Ranglistenwerte Annotationen v1.0.0 verwenden; die Tabelle bindet weder einen unveränderlichen Modellcheckpoint noch Inferenz-Einstellungen.
MedVision-V0 tumor/lesion detection F1 (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 7.5
- Bewertung
- 7.5
- Messgröße
- F1 score (%)
- Einheit
- %
- Kategorie
- medical-imaging-detection
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MedVision-V0 public leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte MedVision-V0-Ranglistenzeile GLM-4.6V-Flash (9B); zugehöriges öffentliches Modellrepository https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V-Flash. Die Werte stammen aus den aktuellen öffentlichen Tabellen 2-4 des Evaluators. Die Projekt-README sagt, dass die Rangliste MedVision-Annotationen v1.0.0 verwendet; sie nennt separat eine Grenze von 1.000 Stichproben je Teilaufgabe für Open-Weights-Modelle und gerundete Summen in den öffentlichen Tabellen. Die Zeile bindet weder eine unveränderliche Gewichtsrevision noch Prompt, Decoding-Einstellung oder Reasoning-Modus.
- Einordnung
- Die Quelle veröffentlicht gerundete Gesamtnenner für Erkennung und Größenmessung, aber kein exaktes je Modell ausgewertetes N; für diese Zellen wird kein sampleCount gesetzt. Die Summen für Distanz und Winkel sind explizit. Ein Konfidenzintervall wird nicht angegeben. Die Ranglistendokumentation enthält allgemeinere Aussagen zu Datensatzversionen, während der spezifische Benchmarkhinweis besagt, dass alle Ranglistenwerte Annotationen v1.0.0 verwenden; die Tabelle bindet weder einen unveränderlichen Modellcheckpoint noch Inferenz-Einstellungen.
MedVision-V0 tumor/lesion size-estimation success rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 95.2
- Bewertung
- 95.2
- Messgröße
- success rate (%)
- Einheit
- %
- Kategorie
- medical-imaging-size-estimation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MedVision-V0 public leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte MedVision-V0-Ranglistenzeile GLM-4.6V-Flash (9B); zugehöriges öffentliches Modellrepository https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V-Flash. Die Werte stammen aus den aktuellen öffentlichen Tabellen 2-4 des Evaluators. Die Projekt-README sagt, dass die Rangliste MedVision-Annotationen v1.0.0 verwendet; sie nennt separat eine Grenze von 1.000 Stichproben je Teilaufgabe für Open-Weights-Modelle und gerundete Summen in den öffentlichen Tabellen. Die Zeile bindet weder eine unveränderliche Gewichtsrevision noch Prompt, Decoding-Einstellung oder Reasoning-Modus.
- Einordnung
- Die Quelle veröffentlicht gerundete Gesamtnenner für Erkennung und Größenmessung, aber kein exaktes je Modell ausgewertetes N; für diese Zellen wird kein sampleCount gesetzt. Die Summen für Distanz und Winkel sind explizit. Ein Konfidenzintervall wird nicht angegeben. Die Ranglistendokumentation enthält allgemeinere Aussagen zu Datensatzversionen, während der spezifische Benchmarkhinweis besagt, dass alle Ranglistenwerte Annotationen v1.0.0 verwenden; die Tabelle bindet weder einen unveränderlichen Modellcheckpoint noch Inferenz-Einstellungen.
MedVision-V0 distance-estimation success rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 99.7
- Bewertung
- 99.7
- Messgröße
- success rate (%)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Ceph-Bio-400 + FeTA24 distance task
- Kategorie
- medical-imaging-distance-estimation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 1100
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MedVision-V0 public leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte MedVision-V0-Ranglistenzeile GLM-4.6V-Flash (9B); zugehöriges öffentliches Modellrepository https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V-Flash. Die Werte stammen aus den aktuellen öffentlichen Tabellen 2-4 des Evaluators. Die Projekt-README sagt, dass die Rangliste MedVision-Annotationen v1.0.0 verwendet; sie nennt separat eine Grenze von 1.000 Stichproben je Teilaufgabe für Open-Weights-Modelle und gerundete Summen in den öffentlichen Tabellen. Die Zeile bindet weder eine unveränderliche Gewichtsrevision noch Prompt, Decoding-Einstellung oder Reasoning-Modus.
- Einordnung
- Die Quelle veröffentlicht gerundete Gesamtnenner für Erkennung und Größenmessung, aber kein exaktes je Modell ausgewertetes N; für diese Zellen wird kein sampleCount gesetzt. Die Summen für Distanz und Winkel sind explizit. Ein Konfidenzintervall wird nicht angegeben. Die Ranglistendokumentation enthält allgemeinere Aussagen zu Datensatzversionen, während der spezifische Benchmarkhinweis besagt, dass alle Ranglistenwerte Annotationen v1.0.0 verwenden; die Tabelle bindet weder einen unveränderlichen Modellcheckpoint noch Inferenz-Einstellungen.
MedVision-V0 angle-estimation success rate (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 99.1
- Bewertung
- 99.1
- Messgröße
- success rate (%)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- Ceph-Bio-400 angle task
- Kategorie
- medical-imaging-angle-estimation
- Richtung
- Mehr ist besser
- Stichprobe
- 960
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- MedVision-V0 public leaderboard
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. Exakte MedVision-V0-Ranglistenzeile GLM-4.6V-Flash (9B); zugehöriges öffentliches Modellrepository https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6V-Flash. Die Werte stammen aus den aktuellen öffentlichen Tabellen 2-4 des Evaluators. Die Projekt-README sagt, dass die Rangliste MedVision-Annotationen v1.0.0 verwendet; sie nennt separat eine Grenze von 1.000 Stichproben je Teilaufgabe für Open-Weights-Modelle und gerundete Summen in den öffentlichen Tabellen. Die Zeile bindet weder eine unveränderliche Gewichtsrevision noch Prompt, Decoding-Einstellung oder Reasoning-Modus.
- Einordnung
- Die Quelle veröffentlicht gerundete Gesamtnenner für Erkennung und Größenmessung, aber kein exaktes je Modell ausgewertetes N; für diese Zellen wird kein sampleCount gesetzt. Die Summen für Distanz und Winkel sind explizit. Ein Konfidenzintervall wird nicht angegeben. Die Ranglistendokumentation enthält allgemeinere Aussagen zu Datensatzversionen, während der spezifische Benchmarkhinweis besagt, dass alle Ranglistenwerte Annotationen v1.0.0 verwenden; die Tabelle bindet weder einen unveränderlichen Modellcheckpoint noch Inferenz-Einstellungen.
NutriBench UPR: Energy (kcal) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.5
- Bewertung
- 25.5
- Messgröße
- Unusable Prediction Rate (UPR)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench UPR: Protein (g) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.2
- Bewertung
- 25.2
- Messgröße
- Unusable Prediction Rate (UPR)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench UPR: Carb. (g) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 25.4
- Bewertung
- 25.4
- Messgröße
- Unusable Prediction Rate (UPR)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench UPR: Total Fat (g) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 26.8
- Bewertung
- 26.8
- Messgröße
- Unusable Prediction Rate (UPR)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench SMAPE_adj: Energy (kcal) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 75
- Bewertung
- 75
- Messgröße
- abstention-adjusted symmetric mean absolute percentage error (SMAPE_adj)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench SMAPE_adj: Protein (g) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 82.5
- Bewertung
- 82.5
- Messgröße
- abstention-adjusted symmetric mean absolute percentage error (SMAPE_adj)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
NutriBench SMAPE_adj: Carb. (g) (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 81.2
- Bewertung
- 81.2
- Messgröße
- abstention-adjusted symmetric mean absolute percentage error (SMAPE_adj)
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- NutriBench (arXiv:2606.08948v1, Table 1 in Appendix Section 7.2)
- Richtung
- Weniger ist besser
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-10-17
- Methodik
- Unabhängige Evaluation. GLM-4.6V-Flash (9B laut Arbeit), allgemeine MLLM-Baseline mit offenen Gewichten in der veröffentlichten Form, nicht die separat feinabgestimmte NutriMLLM-Variante; textbasierte NutriBench-Auswertung mit dem gemeinsamen strukturierten Prompt 2; Tabelle 1 weist nährstoffbezogene UPR-Werte und um Abstention angepasste SMAPE_adj-Werte aus. Die Arbeit nennt weder die genaue Evaluationsstichprobe noch Checkpoint-Stand, Quantisierung oder Inferenzumgebung.
- Einordnung
- NutriBench umfasst 11.857 Mahlzeitenbeschreibungen, doch die Arbeit nennt für diese Tabelle keine genaue Größe der Evaluationsstichprobe; `sampleCount` wird deshalb nicht belegt. Ein Konfidenzintervall wird nicht berichtet. Tabelle 1 weist UPR und SMAPE_adj in Prozent aus, wobei niedrigere Werte besser sind. Die Arbeit definiert SMAPE_adj als um Abstention angepassten symmetrischen mittleren absoluten prozentualen Fehler und nennt einen Wertebereich von 0 bis 200 %.
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Beliebtheit im Vergleich
Wie oft das Modell gesucht, genutzt und erwähnt wird, im Vergleich mit allen Modellen dieser Kategorie.
Beliebtheitsindex
Die 100 beliebtesten Modelle dieser Kategorie, 0 bis 100, höher ist beliebter
20 von 101 Modellen
Stand November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex
Zeitlicher Verlauf
Wochenwerte vom 18. Oktober 2026 bis 7. November 2026
GLM-4.6V-FlashNemotron 3 Nano 45Llama 4 Maverick 45MiMo V2.6 Flash 45Qwen 3 VL 8B 45
Methodenwechsel im Verlauf, ein Sprung an dieser Stelle ist kein Marktereignis:
- 11. November 2026: Wert nur mit Such- oder Nutzungsdaten, 30-Tage-Aufmerksamkeit
Was gerade an Beliebtheit gewinnt, steht für Modelle, Anbieter, Harnesses und KI-Abos gesammelt in Alle KI-Trends.
Ähnliche Modelle
Weitere Modelle derselben Art wie GLM-4.6V-Flash, ausgewählt nach Modellreihe, Anbieter, Größe, Preis und Erscheinungsdatum.
Alle technischen Daten
Architektur
Ein- und Ausgabe
Wasserzeichen und Herkunft
KI-Wasserzeichen meint unsichtbare Signale in der Ausgabe. Sichtbare Zeichen und Herkunftsmetadaten sind getrennt aufgeführt. Unbekannt bedeutet, dass für die jeweilige Angabe kein ausreichender Beleg vorliegt.
- KI-Wasserzeichen
- Unbekannt
- ohne Quelle
- Wasserzeichen-Technik
- Nicht bekannt
- ohne Quelle
Lizenz und Zugang
Häufige Fragen zu GLM-4.6V-Flash
Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-4.6V-Flash?
128.000 Token. So viel Text liest GLM-4.6V-Flash auf einmal, das sind rund 190 A4-Seiten.
Seitenzahl als Faustregel nach Artificial Analysis
GLM-5.1200 Tsd.
DeepSeek-V3 0324164 Tsd.
GLM-4.5131 Tsd.
GPT OSS 120B131 Tsd.
GLM-4.6V-FlashPlatz 98 von 103128 Tsd.
DeepSeek-V3.2128 Tsd.
DeepSeek-R1128 Tsd.
Kann ich GLM-4.6V-Flash lokal nutzen?
Ja, die Gewichte sind offen.
Angaben von Z.ai
- Offene Gewichte
- ja
- Lizenz
- MIT
- Parameter
- 9 Mrd.
- davon aktiv je Token
- k. A.
Quellen und Datenstand
Alle 20 Quellen anzeigen
Benchmarkquellen im Überblick
Welche unabhängigen Auswerter dieses Modell getestet haben. Das ist Abdeckung, keine Qualitätsrangliste.
Für dieses Modell ist derzeit kein aktives Ergebnis der geprüften externen Auswerter zugeordnet. Weitere Quellenbelege stehen darunter.
Ohne Herstellerangaben sowie historische oder strittige Ergebnisse; diese stehen gekennzeichnet bei den Einzelwerten.
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 27. Oktober 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 15. Oktober 2026. 12 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Nicht veröffentlicht | extractbench-run-date-and-unit Hinweis Das unabhängige Benchmark-Widget nennt exakte Ergebnisse und die Generierungskonfiguration, aber weder Aufgaben-Snapshot bzw. Ausführungsdatum noch Score-Einheiten. |
| Ungeklärt | extractbench-run-date-and-score-unit Hinweis Die genaue Karte und das Ergebnis zeigen bereits erfasste ExtractBench-Werte, klären aber weder Ausführungsdatum noch Score-Einheit. Beides wird nicht abgeleitet. |
| Nicht veröffentlicht | extractbench-dataset-revision-and-long-split-sample-count Hinweis Die offizielle Datensatzseite dokumentiert einen Korpus mit 370 Dokumenten. Das gepinnte Modellkarten-Ergebnis nennt jedoch weder Datensatzrevision noch Dokumentzahl und ausgewerteten Nenner des Long-Splits. Die Korpusgröße wird nicht als Stichprobengröße des Modelllaufs behandelt. |
| Nicht veröffentlicht | immutable-checkpoint-and-inference-settings Hinweis Die Rangliste nennt Modellfamilie und Größe, bindet die Werte aber weder an einen Gewichts-Hash noch an Prompt, Decoding-Einstellungen oder Reasoning-Modus. |
| Nicht veröffentlicht | rounded-denominators Hinweis Die Tabellenköpfe für Erkennung und Größenmessung nennen gerundete Stichprobensummen in Tausendern; in diesen Zellen wird kein exakter Nenner je Modell veröffentlicht. |
| Weitere Quelle | Hugging Face (abgerufen 15. Oktober 2026) · GLM-4.6V-Flash model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | LlamaIndex ExtractBench official leaderboard (abgerufen 15. Oktober 2026; 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Pinned GLM-4.6V-Flash card ExtractBench result (abgerufen 16. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | MedVision-V0 public leaderboard (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis (arXiv:2606.08948v1), Table 1 in Appendix Section 7.2 (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | KorMedMCQA-V: A Multimodal Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on the Korean Medical Licensing Examination (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | VGenST-Bench authors, arXiv:2605.22570v1 (abgerufen 20. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | oMLX Community Benchmarks (abgerufen 22. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | llm-bench.io (abgerufen 23. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 16. Oktober 2026)12 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 17. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | GLM-4.6V-Flash model card text · 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 | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |