Z.ai: GLM 4.6V

GLM 4.6V è un grande modello multimodale di Z.ai, elencato su api14 con l'id modello z-ai/glm-4.6v. Si colloca nella categoria testo, e Z.ai lo descrive come costruito per la comprensione visiva ad alta fedeltà e il ragionamento su contesti lunghi attraverso immagini, documenti e media misti. È stato rilasciato dal provider l'8 dicembre 2025.

Il modello accetta immagini, testo e video come input e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 131072 token, e l'output massimo è di 32768 token. Z.ai osserva che gestisce layout di pagina complessi e lavora su contesti lunghi fino a 128K token, il che lo rende adatto a materiale in cui la struttura visiva conta quanto le parole. Poiché l'output è solo testo, è un modello di lettura e ragionamento piuttosto che un generatore di immagini o video.

Gli usi pratici derivano direttamente da questa combinazione. Puoi inviare documenti scansionati o pagine fotografate e chiedere che i contenuti vengano estratti, riassunti o ristrutturati tenendo conto del layout. Screenshot e catture di interfacce possono essere trasformati in descrizioni scritte o verificati rispetto alle aspettative. L'input video supporta attività come il riassunto, la risposta a domande su ciò che accade in una clip, o l'estrazione di note strutturate da materiale registrato. Input lunghi di media misti si prestano alla ricerca su documenti raccolti, report multi pagina e archivi in cui desideri un'unica passata di ragionamento invece di una ricucitura pezzo per pezzo.

Lo chiami tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello z-ai/glm-4.6v. I parametri di richiesta supportati sono frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k e top_p. La chiamata di strumenti e l'output strutturato sono quindi disponibili tramite tools, tool_choice e response_format, e i parametri reasoning e include_reasoning ti permettono di controllare come viene esposto il ragionamento. Il campionamento può essere regolato con temperature, top_p, top_k, seed, i parametri di penalità e le sequenze di stop, mentre max_tokens limita la lunghezza della risposta.

Se il tuo compito non coinvolge immagini, documenti o video, un modello solo testo può essere più semplice ed economico da eseguire, poiché il percorso di input multimodale esiste per il lavoro visivo e sui media misti. Gli input video e immagine dipendono anche da ciò che devi effettivamente estrarre; per la generazione di testo puro su input lunghi, le capacità visive non aggiungono nulla. Altrimenti, la combinazione di un contesto di 131072 token, un output massimo di 32768 token e il supporto agli strumenti copre la maggior parte dei carichi di lavoro di analisi di documenti, screenshot e video.