Z.ai: GLM 4.6V

GLM 4.6V är en stor multimodal modell från Z.ai, listad på api14 under modell-id z-ai/glm-4.6v. Den finns i kategorin text, och Z.ai beskriver den som byggd för visuell förståelse med hög återgivning och resonemang över långa kontexter i bilder, dokument och blandade medier. Den släpptes av leverantören den 8 december 2025.

Modellen tar emot bild, text och video som indata och returnerar text. Dess kontextfönster är 131072 tokens, och maximal utdata är 32768 tokens. Z.ai noterar att den hanterar komplexa sidlayouter och arbetar över långa kontexter som sträcker sig upp till 128K tokens, vilket gör den lämplig för material där den visuella strukturen betyder lika mycket som orden. Eftersom utdata endast är text är det en läs- och resonemangsmodell snarare än en generator av bilder eller video.

Praktiska användningsområden följer direkt av den blandningen. Du kan skicka skannade dokument eller fotograferade sidor och be om att innehållet extraheras, sammanfattas eller omstruktureras med hänsyn till layouten. Skärmbilder och gränssnittsbilder kan omvandlas till skriftliga beskrivningar eller kontrolleras mot förväntningar. Videoindata stöder uppgifter som sammanfattning, frågor och svar om vad som händer i ett klipp, eller att hämta strukturerade anteckningar från inspelat material. Långa indata med blandade medier passar för forskning över insamlade dokument, rapporter över flera sidor och arkiv där du vill ha en enda resonemangsomgång snarare än att sy ihop bit för bit.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id z-ai/glm-4.6v. De stödda begärandeparametrarna är frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k och top_p. Verktygsanrop och strukturerad utdata är därför tillgängliga via tools, tool_choice och response_format, och parametrarna reasoning och include_reasoning låter dig styra hur resonemanget visas. Sampling kan justeras med temperature, top_p, top_k, seed, straffparametrarna och stoppsekvenser, medan max_tokens begränsar svarslängden.

Om din uppgift inte involverar bilder, dokument eller video kan en textmodell vara enklare och billigare att köra, eftersom indatavägen för multimodalitet finns för visuellt arbete och arbete med blandade medier. Video- och bildindata beror också på vad du faktiskt behöver extrahera; för vanlig textgenerering över långa indata tillför de visuella funktionerna ingenting. I övrigt täcker kombinationen av ett kontextfönster på 131072 tokens, maximal utdata på 32768 tokens och verktygsstöd de flesta arbetsbelastningar för dokument-, skärmbilds- och videoanalys.