GLM-4.5V

Fiche modèle · Zhipu AI · glm-4.5v

GLM-4.5V is a multimodal (vision-language) model based on GLM-4.5-Air (106B total, 12B active) that extends hybrid reasoning to images and video. It achieves state-of-the-art results across 40+ VLM benchmarks (image reasoning, video understanding, GUI tasks, chart/document parsing, grounding) while supporting a Thinking Mode switch for deep reasoning. Released under MIT with FP8/BF16 variants and tooling in Transformers, vLLM, and SGLang.

Fiches modèles

Identité

OrganisationZhipu AI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2025-08-11
Licencemit
Licence commercialeoui
Licence open sourceoui
Poids ouvertsoui
Auto-hébergement (DGX Spark)non — 108 Md > 107 Md
Modalitésimage|text|video
Fenêtre de contexte65 536
KV cache / token (Q8)94.2 ko/token
Paramètres totaux108 B
Paramètres actifs (session)12 B
Source des paramètres actifsweb : https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.5V
Curation des paramètres actifs2026-11-04
Prix par session—
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)—
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:41.318842Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:15.639640Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/glm-4.5v
Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non — hors DGX Spark (> 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Aucune donnée.

Scores par benchmark

Aucune donnée.

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04