تم مزج $/1M عبر الإصدارات المتعقبة من هذا الخط.
مزيج نموذجي 3:1 من الإخراج إلى الإدخال، لكل مليون رمز
مصدر: litellm
أعباء العمل المختلطة للنصوص والصور والصوت والمستندات التي تستفيد من نموذج واحد عبر الطرائق.
GLM-4.6V is a large multimodal model designed for high-fidelity visual understanding and long-context reasoning across images, documents, and mixed media. It supports up to 128K tokens, processes complex page layouts...
glm-4.6v هو نموذج متعدد الوسائط من Zhipu AI (GLM) (CN). يقوم HotON.ai بتتبعه عند $0.30 لكل 1 مليون رمز إدخال و$0.90 لكل 1 مليون رمز إخراج، مع نافذة سياق رمز 131K. تبلغ درجة كفاءتها المركبة 89/100 بمعدل $0.001 مقدر لكل مهمة ناجحة.
يتم تتبع glm-4.6v عند $0.30 لكل مليون رمز إدخال و$0.90 لكل مليون رمز إخراج. يمتزج عبء عمل الإخراج إلى الإدخال النموذجي بنسبة 3:1 مع $0.75 تقريبًا لكل مليون رمز مميز. الأرقام هي بيانات تجريبية توضيحية.
أعباء العمل المختلطة للنصوص والصور والصوت والمستندات التي تستفيد من نموذج واحد عبر الطرائق.
يدعم glm-4.6v ما يصل إلى نافذة سياق رمز 131K — كبيرة بما يكفي للمستندات الطويلة والمحادثات الموسعة في طلب واحد.
ضمن مجموعة تتبع HotON.ai، تعد glm-4.6v أرخص من نماذج 50% من حيث سعر الإدخال وتصنف #271 من 521 من حيث الكفاءة الإجمالية.
نعم — يعد gpt-4.1-nano خيارًا أقل تكلفة في $0.40 لكل مليون رمز مميز للمخرج، بينما لا يزال يغطي حالات استخدام متعدد الوسائط مماثلة. قارنهم جنبًا إلى جنب على HotON.ai.
الأسعار حقيقية (عبر كتالوج TestKey، الذي يتم تحديثه يوميًا). الجودة (Arena Elo) حقيقية حيث يتم تصنيف النموذج على LMArena. السرعة والتوافر والكفاءة هي تقديرات نموذجية.