GLM 4.6
Playground für GLM 4.6
Erkunden Sie GLM 4.6's Playground — eine interaktive Umgebung zum Testen von Modellen und Ausführen von Abfragen in Echtzeit. Probieren Sie Prompts aus, passen Sie Parameter an und iterieren Sie sofort, um die Entwicklung zu beschleunigen und Anwendungsfälle zu validieren.
GLM-4.6 ist das neueste Major-Release in Z.ai’s (früher Zhipu AI) GLM-Familie: ein großsprachiges MoE (Mixture-of-Experts-Modell) der 4. Generation, abgestimmt auf agentenbasierte Workflows, Langkontext-Schlussfolgern und praxisnahe Programmierung. Das Release betont praktische Agent-/Tool-Integration, ein sehr großes Kontextfenster sowie Open-Weights-Verfügbarkeit für lokale Bereitstellung.
Wichtige Funktionen
- Langer Kontext — natives 200K Token Kontextfenster (erweitert von 128K). (docs.z.ai)
- Coding & agentische Fähigkeiten — beworbene Verbesserungen bei praxisnahen Coding-Aufgaben und bessere Tool-Aufrufe für Agenten.
- Effizienz — laut Z.ai-Tests ~30% geringerer Token-Verbrauch gegenüber GLM-4.5.
- Bereitstellung & Quantisierung — erstmals angekündigte FP8- und Int4-Integration für Cambricon-Chips; native FP8-Unterstützung auf Moore Threads via vLLM.
- Modellgröße & Tensortyp — veröffentlichte Artefakte deuten auf ein ~357B-Parameter-Modell (BF16-/F32-Tensoren) auf Hugging Face hin.
Technische Details
Modalitäten & Formate. GLM-4.6 ist ein rein textbasiertes LLM (Eingabe- und Ausgabemodalitäten: Text). Kontextlänge = 200K Token; max. Ausgabe = 128K Token.
Quantisierung & Hardware-Unterstützung. Das Team meldet FP8/Int4-Quantisierung auf Cambricon-Chips und native FP8-Ausführung auf Moore Threads GPUs mit vLLM für Inferenz — wichtig zur Senkung der Inferenzkosten und für On-Premises- sowie inländische Cloud-Bereitstellungen.
Tooling & Integrationen. GLM-4.6 wird über die Z.ai-API, Netzwerke von Drittanbietern (z. B. CometAPI) bereitgestellt und ist in Coding-Agenten integriert (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Technische Details
Modalitäten & Formate. GLM-4.6 ist ein rein textbasiertes LLM (Eingabe- und Ausgabemodalitäten: Text). Kontextlänge = 200K Token; max. Ausgabe = 128K Token.
Quantisierung & Hardware-Unterstützung. Das Team meldet FP8/Int4-Quantisierung auf Cambricon-Chips und native FP8-Ausführung auf Moore Threads GPUs mit vLLM für Inferenz — wichtig zur Senkung der Inferenzkosten und für On-Premises- sowie inländische Cloud-Bereitstellungen.
Tooling & Integrationen. GLM-4.6 wird über die Z.ai-API, Netzwerke von Drittanbietern (z. B. CometAPI) bereitgestellt und ist in Coding-Agenten integriert (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Benchmark-Leistung
- Veröffentlichte Auswertungen: GLM-4.6 wurde auf acht öffentlichen Benchmarks zu Agenten, Reasoning und Coding getestet und zeigt klare Zugewinne gegenüber GLM-4.5. In menschlich bewerteten, praxisnahen Coding-Tests (erweiterter CC-Bench) verwendet GLM-4.6 ~15% weniger Token als GLM-4.5 und erzielt eine ~48.6% Win-Rate gegenüber Anthropic’s Claude Sonnet 4 (nahezu Gleichstand auf vielen Ranglisten).
- Positionierung: Die Ergebnisse behaupten, GLM-4.6 sei wettbewerbsfähig mit führenden inländischen und internationalen Modellen (genannte Beispiele: DeepSeek-V3.1 und Claude Sonnet 4).
Einschränkungen & Risiken
- Halluzinationen & Fehler: Wie alle aktuellen LLMs kann GLM-4.6 faktische Fehler machen — die Z.ai-Dokumentation warnt explizit, dass Ausgaben Fehler enthalten können. Nutzer sollten für kritische Inhalte Verifikation & Retrieval/RAG anwenden.
- Modellkomplexität & Betriebskosten: 200K Kontext und sehr große Ausgaben erhöhen Speicher- und Latenzanforderungen deutlich und können die Inferenzkosten steigern; Quantisierung/Inferenz-Engineering ist erforderlich für den Betrieb im großen Maßstab.
- Domänenlücken: Obwohl GLM-4.6 starke Agent-/Coding-Leistung meldet, weisen einige öffentliche Berichte darauf hin, dass es in bestimmten Mikrobenchmarks noch hinter einigen Versionen konkurrierender Modelle liegt (z. B. einige Coding-Metriken vs Sonnet 4.5). Aufgabenbezogen evaluieren, bevor Produktivmodelle ersetzt werden.
- Sicherheit & Richtlinien: Offene Gewichte erhöhen die Zugänglichkeit, werfen aber auch Fragen der Verantwortlichkeit auf (Gegenmaßnahmen, Leitplanken und Red-Teaming liegen in der Verantwortung der Nutzer).
Anwendungsfälle
- Agentische Systeme & Tool-Orchestrierung: lange Agenten-Traces, Multi-Tool-Planung, dynamische Tool-Aufrufe; das agentische Tuning des Modells ist ein zentrales Verkaufsargument.
- Praxisnahe Coding-Assistenten: mehrstufige Codegenerierung, Code-Review und interaktive IDE-Assistenten (integriert in Claude Code, Cline, Roo Code — laut Z.ai). Verbesserungen der Token-Effizienz machen es attraktiv für Entwicklerpläne mit hoher Nutzung.
- Workflows für lange Dokumente: Zusammenfassung, Synthese über mehrere Dokumente, lange rechtliche/technische Reviews dank des 200K-Fensters.
- Content-Erstellung & virtuelle Charaktere: ausgedehnte Dialoge, konsistente Pflege einer Persona in mehrstufigen Szenarien.
Vergleich von GLM-4.6 mit anderen Modellen
- GLM-4.5 → GLM-4.6: Sprung bei Kontextgröße (128K → 200K) und Token-Effizienz (~15% weniger Token auf CC-Bench); verbesserte Agent-/Tool-Nutzung.
- GLM-4.6 vs Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Z.ai berichtet nahezu Gleichstand auf mehreren Leaderboards und eine ~48.6% Win-Rate bei den CC-Bench-Coding-Aufgaben (also enge Konkurrenz, mit einigen Mikrobenchmarks, in denen Sonnet noch führt). Für viele Engineering-Teams ist GLM-4.6 als kosteneffiziente Alternative positioniert.
- GLM-4.6 vs andere Langkontext-Modelle (DeepSeek, Gemini-Varianten, GPT-4-Familie): GLM-4.6 betont großen Kontext & agentische Coding-Workflows; relative Stärken hängen von der Metrik ab (Token-Effizienz/Agent-Integration vs reine Code-Synthese-Genauigkeit oder Sicherheits-Pipelines). Die Auswahl sollte empirisch und aufgabengetrieben erfolgen.
Zhipu AI’s neuestes Flaggschiffmodell GLM-4.6 veröffentlicht: 355B Gesamtparameter, 32B aktiv. Übertrifft GLM-4.5 in allen Kernfähigkeiten.
- Coding: Auf Augenhöhe mit Claude Sonnet 4, bestes in China.
- Kontext: Erweitert auf 200K (von 128K).
- Reasoning: Verbessert, unterstützt Tool-Aufrufe während der Inferenz.
- Suche: Verbesserte Tool-Aufrufe und Agentenleistung.
- Schreiben: Bessere Ausrichtung an menschlichen Präferenzen bei Stil, Lesbarkeit und Rollenspiel.
- Mehrsprachig: Gestärkte Übersetzungen über Sprachgrenzen hinweg.
Funktionen für GLM 4.6
Entdecken Sie die wichtigsten Funktionen von GLM 4.6, die darauf ausgelegt sind, Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Erfahren Sie, wie diese Fähigkeiten Ihren Projekten zugutekommen und die Benutzererfahrung verbessern können.Preise für GLM 4.6
Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für GLM 4.6, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie GLM 4.6 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.| Comet-Preis (USD / M Tokens) | Offizieller Preis (USD / M Tokens) |
|---|---|
Eingabe:$0.64/M Ausgabe:$2.56/M | Eingabe:$0.80/M Ausgabe:$3.20/M |
Beispielcode und API für GLM 4.6
GLM-4.6 ist die neueste Hauptversion in der GLM-Familie von Z.ai (ehemals Zhipu AI): ein großsprachliches MoE (Mixture-of-Experts) Modell der 4. Generation, optimiert für agentenbasierte Workflows, Schlussfolgern mit langen Kontexten und praxisnahe Programmierung. Das Release legt den Schwerpunkt auf die praktische Integration von Agenten und Tools, ein sehr großes Kontextfenster sowie die Verfügbarkeit offener Gewichte für die lokale Bereitstellung.from openai import OpenAI
import os
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"
client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
completion = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)