Context Window
—
Preço Input/1M
$0.30
Preço Output/1M
$0.90
Parâmetros
—
Velocidade
65 tok/s
Latência (TTFT)
994ms
Resultados do GLM-4.6V (Non-reasoning) nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 3.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Coding | 64.2 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| LiveCodeBench | 41.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| SciCode | 27.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 11.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Data Analysis | 46.4 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 75.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Language | 49.7 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 12.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Math | 62.5 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| AIME 2025 | 26.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Math Index | 26.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Global | 40.1 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| AA Intelligence Index | 11.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 75.2 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| GPQA Diamond | 56.6 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| LiveBench Reasoning | 37.2 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| IFBench | 28.0 | 100.0 | — |
| HLE | 4.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 31.0 | 100.0 | — |
O GLM-4.6V (Non-reasoning) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Z.ai, classificado como modelo de text. Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Z.ai.
O GLM-4.6V (Non-reasoning) é cobrado por uso, com preço de US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 0.9/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do GLM-4.6V (Non-reasoning) em reais fica em torno de R$ 1.85/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O GLM-4.6V (Non-reasoning) foi avaliado em 20 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Data Analysis, Knowledge, Language, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O GLM-4.6V (Non-reasoning) é especializado em text, oferecendo capacidades avançadas para criação e processamento de conteúdo text.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o GLM-4.6V (Non-reasoning) compete diretamente com modelos de nível similar. A Z.ai compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O GLM-4.6V (Non-reasoning) suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
O GLM-4.6V (Non-reasoning) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Z.ai. É um modelo do tipo text.
O GLM-4.6V (Non-reasoning) custa US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 0.9/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o GLM-4.6V (Non-reasoning), suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o GLM-4.6V (Non-reasoning) obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 3/100, LiveBench Coding: 64.24/100, LiveCodeBench: 41.1/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o GLM-4.6V (Non-reasoning) é um modelo proprietário da Z.ai. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 21 de junho de 2026 • Ver metodologia →