Z.ai: GLM 4.6V z-ai/glm-4.6v

Модель Z.ai: GLM 4.6V от ZAI (семейство glm-4) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

30 ₽

за 1 млн входных токенов

90 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Z.ai: GLM 4.6V

Задачи глубокого визуального понимания и анализа сложных документов, где требуется совместная обработка изображений, видео и длинного текстового контекста.

GLM-4.6V — мультимодальная модель из семейства GLM-4 от ZAI, ориентированная на глубокое понимание визуального контента и работу с длинными контекстами. Модель принимает на вход изображения, видео и текст, а на выходе формирует развёрнутые текстовые ответы. Окно контекста в 131 072 токена позволяет обрабатывать объёмные документы, многостраничные PDF и смешанные медиаматериалы без потери связности.

Ключевая особенность GLM-4.6V — встроенный механизм внутреннего рассуждения (chain-of-thought на уровне инференса), который помогает модели справляться со сложными задачами: анализом таблиц, интерпретацией схем, извлечением структурированных данных из документов со сложной вёрсткой. Семейство GLM-4 разрабатывается командой Tsinghua University / Zhipu AI и известно сильными результатами на задачах понимания китайского и английского языков, а также мультимодального анализа.

Модель подходит для сценариев, где требуется совместная обработка текста и визуальных данных: от автоматизации документооборота до анализа видеоконтента. Поддержка видеовхода выделяет GLM-4.6V среди многих конкурентов, ограниченных только статичными изображениями.

Когда брать эту модель

✓ Анализ документов со сложной вёрсткой: таблицы, схемы, смешанные макеты
✓ Обработка и понимание видеоконтента с текстовым описанием происходящего
✓ Извлечение структурированных данных из отсканированных или визуальных материалов
✓ Длинноконтекстные задачи с одновременным использованием текста и изображений
✓ Мультиязычные проекты с акцентом на китайский и английский языки

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Загрузи многостраничный финансовый отчёт в формате PDF и попроси модель извлечь все числовые показатели из таблиц, объяснить динамику и выявить аномалии в данных.

Использование Z.ai: GLM 4.6V через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-4.6v",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.6v",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-4.6v",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);