Perbandingan Model
GLM-4.1V-9B-Thinking
vs
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
28 Feb 2026
Harga
Input
$
0.035
/ M Tokens
$
0.59
/ M Tokens
Output
$
0.14
/ M Tokens
$
0.59
/ M Tokens
Metadata
Buat di
28 Jun 2025
27 Jan 2025
Lisensi
MIT
-
Penyedia
Z.ai
Qwen
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Available
Arsitektur
Vision-Language Model (VLM) based on GLM-4-9B-0414 with thinking paradigm
Vision-Language Model (VLM) with a Streamlined and Efficient Vision Encoder (ViT with window attention, SwiGLU, RMSNorm) aligned with the Qwen2.5 LLM structure. Features include Dynamic Resolution and Frame Rate Training for video understanding, mRoPE for temporal sequence and speed, and YaRN for long text context length extrapolation.
Terkalibrasi
Tidak
Tidak
Campuran Ahli
Tidak
Tidak
Total Parameter
9B
72B
Parameter yang Diaktifkan
9B
72B
Penalaran
Tidak
Tidak
Precision
FP8
FP8
Text panjang konteks
66K
131K
Max Tokens
66K
4K
Didukung Keberfungsian
Serverless
didukung
didukung
Serverless LoRA
Tidak didukung
Tidak didukung
Fine-tuning
Tidak didukung
Tidak didukung
Embeddings
Tidak didukung
Tidak didukung
Rerankers
Tidak didukung
Tidak didukung
Dukung Image Input
Tidak didukung
Tidak didukung
JSON Mode
Tidak didukung
Tidak didukung
Output Terstruktur
Tidak didukung
Tidak didukung
Alat
Tidak didukung
Tidak didukung
Fim Completion
Tidak didukung
Tidak didukung
Chat Prefix Completion
Tidak didukung
didukung
GLM-4.1V-9B-Thinkingdalam Perbandingan
Lihat bagaimana GLM-4.1V-9B-Thinkingmembandingkan dengan model populer lainnya di berbagai dimensi kunci.
VS
Qwen3-VL-32B-Instruct
VS
Qwen3-VL-32B-Thinking
VS
Qwen3-VL-8B-Instruct
VS
Qwen3-VL-8B-Thinking
VS
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner
VS
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
VS
Ling-mini-2.0
VS
Hunyuan-MT-7B
VS
gpt-oss-20b
VS
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
VS
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
VS
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
VS
Hunyuan-A13B-Instruct
VS
Qwen3-14B
VS
Qwen3-30B-A3B
