關於GLM-4.6V
GLM-4.6V 在與相同參數規模的模型中，實現了視覺理解的 SOTA（State-of-the-Art）準確性。首次將功能調用能力本地整合到視覺模型架構中，彌合了「視覺感知」與「可執行行動」之間的鴻溝。這為現實商務場景中的多模態代理提供了統一的技術基礎。此外，視覺上下文窗口已擴展至 128k，支持長視頻流處理和高解析度多圖像分析。
可用的無伺服器
立即運行查詢，僅按使用量付費
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每百萬 Tokens（輸入/輸出）
元數據
規格
狀態
Available
架構
Multimodal with Function Calling, Mixture of Experts (MoE)
經過校準的
是
專家並行
是
總參數
106B
啟用的參數
106B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
131K
支援的功能
無伺服器
支持
無伺服器的 LoRA
不支持
微調
不支持
向量嵌入
不支持
重排序
不支持
支援圖片輸入
支持
JSON 模式
不支持
結構化輸出
不支持
工具
支持
中間填充補全
不支持
聊天前綴補全
不支持
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
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GLM-5
發行日期：2026年2月12日
總上下文：
205K
最大輸出：
131K
輸入：
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0.3
/ M Tokens
輸出：
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2.55
/ M Tokens
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GLM-4.7
發行日期：2025年12月23日
總上下文：
205K
最大輸出：
205K
輸入：
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0.42
/ M Tokens
輸出：
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2.2
/ M Tokens
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GLM-4.6V
發行日期：2025年12月8日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
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0.3
/ M Tokens
輸出：
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0.9
/ M Tokens
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GLM-4.6
發行日期：2025年10月4日
總上下文：
205K
最大輸出：
205K
輸入：
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0.39
/ M Tokens
輸出：
$
1.9
/ M Tokens
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GLM-4.5-Air
發行日期：2025年7月28日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
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0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.86
/ M Tokens
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GLM-4.5V
發行日期：2025年8月13日
總上下文：
66K
最大輸出：
66K
輸入：
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0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.86
/ M Tokens
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GLM-4.1V-9B-Thinking
發行日期：2025年7月4日
總上下文：
66K
最大輸出：
66K
輸入：
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/ M Tokens
輸出：
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0.14
/ M Tokens
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GLM-Z1-32B-0414
發行日期：2025年4月18日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
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0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.57
/ M Tokens
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GLM-4-32B-0414
發行日期：2025年4月18日
總上下文：
33K
最大輸出：
33K
輸入：
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0.27
/ M Tokens
輸出：
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/ M Tokens
