GLM-4.6V-Flash 的技術規格
| 項目 | |
|---|---|
| 模型家族 | GLM-4.6V 多模態模型家族 |
| 定位 | 免費、輕量級多模態模型 |
| 模型 | GLM-4.6V-Flash |
| CometAPI 列表名稱 | glm-4.6v-flash-free |
| 輸入類型 | 影片、圖片、文字、檔案 |
| 輸出類型 | 文字 |
| 上下文長度 | 128K tokens |
| 思考 | 可啟用或停用 |
| 函式呼叫 | 原生函式呼叫支援 |
| 語言 | 中文與英文 |
| 開源模型 | zai-org/GLM-4.6V-Flash（Hugging Face）；MIT 授權 |
什麼是 GLM-4.6V-Flash(Free)?
GLM-4.6V-Flash 是 Z.ai 的 GLM-4.6V 的免費版本。CometAPI 也提供免費使用；其 ID 為 glm-4.6v-flash-free。它是一個輕量級的多模態模型，旨在結合視覺理解、推理與工具使用。該模型可接受影片、圖片、文字與檔案作為輸入，輸出為文字，支援 128K-token 的上下文長度，並可切換深度思考模式的開啟或關閉。Z.ai 亦將原生函式呼叫支援描述為一項關鍵的架構特性，用以將視覺感知連接到可執行的動作。
GLM-4.6V Flash(Free) 的主要功能
- 128K 多模態上下文： 該模型針對 128K-token 的上下文長度進行訓練，能夠處理長篇的多模態輸入，例如與文字並行的文件與影片。
- 圖片、影片、檔案與文字理解： 輸入不僅限於一般文字；GLM-4.6V-Flash 被設計用來聯合理解視覺與文字資訊。
- 原生函式呼叫： 將函式呼叫整合進視覺模型，使視覺輸入不僅被當作描述內容，而能參與面向工具的工作流程。
- 可配置的思考： 可啟用或停用深度思考模式，提供推理深度與回應行為之間的實用權衡。
- 多模態文件理解： 在長上下文的工作流程中，模型可解讀富含格式的頁面，包括文字、版面、圖表、表格與圖形。
- 視覺編碼與代理工作流程： GLM-4.6V 家族支援以截圖驅動的前端重建/編輯與多模態代理場景；Flash 變體定位為該家族中的輕量級成員。
GLM-4.6V-Flash (Free) 的基準測試表現
已發布的模型卡報告如下評估結果：MMBench V1.1 86.9、MMStar 74.7、MMMU (Val) 71.1、MMMU-Pro 60.6、VideoMMU 70.1、MathVista 82.7、AI2D 89.2、OCRBench 84.7、Design2Code 69.8，以及 MMLongBench-128K 63.4。這些數據由模型發布方/模型卡提供，應結合具體的基準版本與評測設定一起解讀。
Z.ai 表示，9B 的 GLM-4.6V-Flash 在其公布的多模態評測對比中整體超過 Qwen3-VL-8B。同一份文件將完整的 GLM-4.6V 定位為更大的 106B 模型，而 GLM-4.6V-Flash 則是輕量/免費變體。
GLM-4.6V-Flash 與 GLM-4.6V 與 GLM-4.6V-FlashX
| 模型 | 定位 | 上下文 | 最佳適用 |
|---|---|---|---|
| GLM-4.6V-Flash | 免費、輕量級 | 128K | 對成本敏感的多模態應用、原型設計、本地/開源模型工作流程 |
| GLM-4.6V-FlashX | 輕量級、高速 | 128K | 更高速的多模態生產工作負載 |
| GLM-4.6V | 高效能旗艦 | 128K | 更高要求的多模態推理與代理工作負載 |
GLM-4.6V-Flash 的使用案例
GLM-4.6V-Flash 尤其適用於需要視覺理解而非僅依賴純文字模型的應用：文件與圖表分析、面向 OCR 的工作流程、截圖理解、影片問答、視覺定位、多模態程式輔助，以及工具驅動的代理。
GLM-4.6V-Flash 的限制與注意事項
該模型是 GLM-4.6V 家族中輕量的 9B 成員，因此不應自動視為與更大的 GLM-4.6V 旗艦等同。基準分數也會隨任務與評測協議而變化。用於生產決策時，應針對預期應用的實際輸入、工具呼叫流程、延遲與輸出約束進行測試，而非僅依賴匯總的基準排名。
如何在 CometAPI 上使用 GLM-4.6V-Flash API
由於 CometAPI 採用與 OpenAI 相容的介面，你可以用與 OpenAI SDK 相同的基本模式呼叫 glm-4.6v-flash-free。CometAPI 的文件中記載的基底 URL 是 https://api.cometapi.com/v1，其 REST 端點為 /v1/chat/completions。
步驟 1：取得 CometAPI API 金鑰
首先，登入你的 CometAPI 帳戶。若尚未註冊，請在 CometAPI 上註冊帳戶。登入後，開啟 API 權杖管理頁面並建立新的 API 金鑰。複製產生的金鑰並妥善保存，因為它將用於驗證你的 API 請求。
步驟 2：選擇 GLM-4.6V-Flash 模型
在建立 API 請求時，指定 CometAPI 的模型 ID glm-4.6v-flash-free。這是 GLM-4.6V-Flash 免費版本在 CometAPI 上的專用識別符。
該模型支援多模態請求，因此你可以用於涉及文字、圖片與其他受支援視覺輸入的任務。
步驟 3：配置 API 請求
將你的請求送至 CometAPI 的 chat completions 端點。使用 CometAPI 的 API 金鑰進行驗證，並將 model 欄位設為 glm-4.6v-flash-free。
在請求內容中，提供你希望 GLM-4.6V-Flash 處理的指令。對於純文字請求，提供一般文字提示；若為視覺分析，請在文字指令中附上圖片，讓模型能同時理解視覺資訊與問題。
步驟 4：送出請求
提交已配置好的請求至 CometAPI。CometAPI 會將請求轉發至 GLM-4.6V-Flash，並透過 API 返回模型回應。
回應包含生成的內容與相關回應資訊。你的應用可以擷取模型的答案，顯示給使用者或在程式中繼續處理。
步驟 5：處理並驗證回應
收到回應後，解析返回的內容並用於你的應用。對於多模態應用，請驗證模型對所提供圖片或其他視覺內容的理解是否符合你的工作流程需求。
用於生產環境時，亦需處理 API 錯誤、請求逾時與無效回應，以便在請求無法完成時，應用能夠優雅地恢復。
對於 CometAPI 請求，請使用：
glm-4.6v-flash-free
此模型 ID 與提供者的底層模型名稱不同。請確保你的請求嚴格使用 CometAPI 提供的模型 ID。