GLM-4.6V-Flash

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

GLM-4.6V-Flash — это облегчённая версия мультимодальной языковой модели семейства GLM-V с 9 миллиардами параметров, оптимизированная для локального развёртывания и приложений с низкой задержкой. Несмотря на компактный размер, модель сохраняет ключевые возможности старшей 106-миллиардной версии, включая контекстное окно в 128 тысяч токенов и поддержку нативного мультимодального вызова функций (Native Multimodal Function Calling) — инновации, которая впервые появилась в линейке GLM-V и позволяет передавать изображения, скриншоты и документы напрямую как параметры инструментов без промежуточного текстового преобразования. Конфигурация модели обеспечивает обработку ~150 страниц документов, 200 слайдов или часового видео в одном проходе.

Модель демонстрирует state-of-the-art результаты среди открытых моделей сопоставимого масштаба. На бенчмарке MMBench V1.1 Flash-версия достигает 86.9 баллов, на MathVista (математическое мультимодальное рассуждение) — 82.7, на OCRBench (распознавание текста в изображениях) — 84.7, а на AI2D (понимание научных диаграмм) — 89.2. Особенно впечатляющих результатов модель добивается в агентных задачах: 71.8 на WebVoyager (навигация в браузере) и 69.8 на Design2Code (воспроизведение UI в код), опережая значительно более крупные модели вроде Qwen2.5-VL-72B в задачах понимания длинных документов.

Сценарии использования модели включают: локальную обработку конфиденциальных документов (финансовые отчёты, медицинские записи) с анализом таблиц и графиков без; генерацию фронтенд-кода (точного HTML/CSS) из скриншотов интерфейсов с возможностью итеративного редактирования по текстовым командам; создание мультимодальных агентов для автоматизации задач вроде визуального поиска в интернете или обработки смешанных медиа-контентов (текст + изображения) для соцсетей. Благодаря лицензии MIT и поддержке inference-фреймворков vLLM и SGLang, модель готова к промышленному внедрению как в облачных, так и в edge-сценариях.


Дата анонса: 07.12.2025
Параметров: 11B
Контекст: 132K
Слоев: 40
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Z.ai
Версия Transformers: 5.0.0rc0
Лицензия: MIT

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с GLM-4.6V-Flash. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга GLM-4.6V-Flash

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 3,14 Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
4 85,77 ₽ 1,04 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 3,14 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 1,06 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 3,53 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 2,37 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 3,51 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 11,19 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 11,17 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 13,73 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 24,02 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 22,33 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 46,30 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 2,38 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 2,38 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 2,77 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 1,61 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,04 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 2,75 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 10,43 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 10,41 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 12,97 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 23,26 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 21,57 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 45,54 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 119,81 ₽ 2,10 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,34 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
131 072
tensor
4 139,96 ₽ 2,87 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,33 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 2,87 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 9,00 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 4,21 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 8,99 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 11,55 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 21,84 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 20,14 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 44,12 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.