GLM 4.6V
5663°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Z.ai | ngữ cảnh 131.072 token | $0,30/M đầu vào, $0,90/M đầu ra. GLM-4.6V là mô hình đa phương thức lớn được thiết kế cho hiểu biết thị giác độ trung thực cao và suy luận ngữ cảnh dài trên hình ảnh, tài liệu và phương tiện hỗn hợp. Nó hỗ trợ đến 128K token, xử lý trực tiếp bố cục trang phức tạp và biểu đồ như đầu vào thị giác, và tích hợp gọi hàm đa phương thức gốc để kết nối nhận thức với thực thi công cụ hạ nguồn. Mô hình cũng cho phép tạo xen kẽ văn bản-hình ảnh và quy trình tái tạo giao diện người dùng, bao gồm tổng hợp screenshot thành HTML và chỉnh sửa hình ảnh lặp đi lặp lại.
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
GLM-4.6V là mô hình đa phương thức 106 tỷ tham số với trọng số mở từ Z.ai, được xây dựng để hiểu sâu về hình ảnh trong tài liệu, biểu đồ, ảnh chụp màn hình và nội dung hỗn hợp hình ảnh-văn bản. Điểm nổi bật là gọi hàm đa phương thức gốc, cho phép mô hình hành động dựa trên những gì nó nhìn thấy thay vì chỉ mô tả. Phù hợp cho nhà phát triển xây dựng quy trình tài liệu, tự động hóa giao diện người dùng hoặc tác nhân đa phương thức muốn mô hình mở có thể chạy tại chỗ.
Nổi tiếng với
- Gọi hàm dựa trên thị giác gốc: hình ảnh được đưa thẳng vào thực thi công cụ mà không cần chuyển sang văn bản.
- Đọc tài liệu phức tạp lên đến 128K token, hiểu bố cục, bảng biểu và hình vẽ dưới dạng hình ảnh.
- Phục dựng HTML/CSS chính xác từng pixel từ ảnh chụp màn hình giao diện và chấp nhận chỉnh sửa ngôn ngữ tự nhiên.
- Sinh văn bản-hình ảnh xen kẽ từ đầu vào đa phương thức hỗn hợp, với truy xuất dữ liệu chủ động trong quá trình xuất.
- Trọng số mở với phiên bản nhẹ 9 tỷ Flash cho triển khai cục bộ hoặc độ trễ thấp.
Cẩn thận với
- Phiên bản 106 tỷ yêu cầu phần cứng mạnh; phiên bản 9 tỷ Flash dành cho sử dụng cục bộ nhưng là mô hình khác.
- Token đầu ra giá 0,90 USD/M tăng nhanh trong các quy trình tài liệu dài hoặc tác nhân tạo phản hồi dài dòng.
Lời nhắc để thử
Ảnh chụp màn hình thành HTML hoạt động
Tôi đính kèm ảnh chụp màn hình một trang web. Hãy phục dựng nó thành HTML và CSS sạch, có cấu trúc ngữ nghĩa. Giữ nguyên bố cục, kiểu chữ, khoảng cách và cấu trúc thành phần càng sát càng tốt. Sau mã, ghi chú những phần bạn phải ước lượng và lý do.
Hỏi đáp tài liệu dày
Tôi đính kèm PDF nhiều trang được chuyển thành ảnh. Đọc từng trang bao gồm biểu đồ, bảng và chú thích. Sau đó trả lời: ba phát hiện định lượng quan trọng nhất là gì, phương pháp luận được dùng ra sao, và có lưu ý nào về chất lượng dữ liệu mà tác giả cảnh báo không?
Kế hoạch công cụ tác nhân thị giác
Tôi đính kèm ảnh chụp màn hình bảng điều khiển dữ liệu. Xác định mọi biểu đồ và chỉ số hiển thị. Với mỗi cái, mô tả bạn sẽ gọi công cụ nào để lấy dữ liệu nền mới hơn, tham số truyền là gì, và cách bạn xác minh kết quả trùng khớp với hình ảnh trước khi cập nhật báo cáo.
So sánh với
- GLM 5.3 FlashXMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.37/M, đầu ra $1.25/M
- GLM Flash LatestMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.72/M
- GLM 5V TurboMô hình chỉ APIngữ cảnh 202,752 token · Đầu vào $1.20/M, đầu ra $4.00/M
- GLM 5 TurboMô hình chỉ APIngữ cảnh 202,752 token · Đầu vào $1.20/M, đầu ra $4.00/M
Thêm mô hình văn bản từ z-ai
Câu hỏi thường gặp
- Trọng số có mở và tôi có thể chạy GLM-4.6V cục bộ không?
- Có, trọng số có trên Hugging Face tại zai-org/GLM-4.6V và mô hình hỗ trợ SGLang và vLLM. Phiên bản 106 tỷ đòi hỏi phần cứng lớn; Z.ai cũng cung cấp phiên bản 9 tỷ Flash nhẹ hơn dành cho triển khai cục bộ và độ trễ thấp.
- GLM-4.6V có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Qua API của Z.ai, giá là 0,30 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,90 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 131.072 token.
- GLM-4.6V khác gì so với GLM-4.6V-Flash?
- GLM-4.6V là mô hình nền tảng 106 tỷ dành cho đám mây và cụm hiệu năng cao; GLM-4.6V-Flash là phiên bản nhẹ 9 tỷ tối ưu cho triển khai cục bộ và độ trễ thấp.
Phán quyết của thuyền trưởngMột mô hình đa phương thức trọng số mở hiếm hoi có khả năng khép kín từ nhận diện đến hành động, rất đáng chú ý cho công việc tài liệu và tác nhân.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
GLM 4.6V là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmz-aithị giácvideolý luậntác nhânngữ cảnh dàicục bộ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153