Z.AI

GLM-4.6

RaisonnementPoids ouverts
Intelligence
18,5
Rang 277 sur 768 modèles mesurés
Coding
45,8
Rang 135 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
34,9 t/s
Rang 409 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,963 $
Rang 407 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés

GLM-4.6 (Reasoning) obtient 18,5 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 277e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont JT-35B-Flash (18,7), KAT-Coder-Pro V1 (18,6) et MiniMax-M2 (18,6). À 0,963 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est plus cher que MiniMax-M2 (0,525 $). Avec 34,9 t/s en sortie, il est plus lent que MiniMax-M2 (118 t/s).

Indices Artificial Analysis
Raisonnement
Intelligence18,5
Rang 277 sur 768 modèles mesurés
Coding45,8
Rang 135 sur 299 modèles mesurés
Math86,0
Rang 44 sur 270 modèles mesurés
Niveaux de raisonnement
Chaque point est un niveau de raisonnement de ce modèle : plus de réflexion améliore souvent le score, mais coûte plus cher. Sélectionnez un point pour ouvrir ce niveau.
Intelligence Indexplus efficace ↗Prix / 1M tokens
Benchmarks standard
MMLU Pro82,9 %
Rang 62 sur 349 modèles mesurés
GPQA Diamond78,0 %
Rang 229 sur 620 modèles mesurés
HLE14,5 %
Rang 280 sur 681 modèles mesurés
LiveCodeBench69,5 %
Rang 72 sur 343 modèles mesurés
AIME 202586,0 %
Rang 44 sur 270 modèles mesurés
IFBench43,4 %
Rang 237 sur 451 modèles mesurés
AA-LCR54,0 %
Rang 327 sur 592 modèles mesurés
TerminalBench Hard25,0 %
Rang 145 sur 432 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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