API GLM-4.6

CometAPI
AnnaOct 16, 2025
API GLM-4.6

GLM-4.6 es el último lanzamiento importante de la familia GLM de Z.ai (anteriormente Zhipu AI): un lenguaje grande de cuarta generación Modelo MoE (mezcla de expertos) sintonizado para Flujos de trabajo de agentes, razonamiento de contexto largo y codificación del mundo realEl lanzamiento enfatiza la integración práctica de agentes y herramientas, una gran ventana de contextoy disponibilidad de peso abierto para implementación local.

Características principales

  • Contexto largo - nativo Ficha de 200K ventana contextual (ampliada de 128K). ()
  • Codificación y capacidad de agencia — se comercializaron mejoras en tareas de codificación del mundo real y una mejor invocación de herramientas para los agentes.
  • Eficiencia — informó ~30% menos de consumo de tokens vs GLM-4.5 en las pruebas de Z.ai.
  • Despliegue y cuantificación —Se anunció por primera vez la integración de FP8 e Int4 para chips Cambricon; soporte nativo de FP8 en Moore Threads a través de vLLM.
  • Tamaño del modelo y tipo de tensor — los artefactos publicados indican una parámetro ~357B modelo (tensores BF16/F32) en Hugging Face.

Detalles técnicos

Modalidades y formatos. GLM-4.6 es un solo texto LLM (modalidades de entrada y salida: texto). Longitud del contexto = 200 000 tokens; salida máxima = 128K tokens.

Cuantización y soporte de hardware. El equipo informa Cuantización FP8/Int4 en chips Cambricon y FP8 nativo ejecución en GPU Moore Threads usando vLLM para inferencia, importante para reducir el costo de inferencia y permitir implementaciones locales y en la nube.

Herramientas e integraciones. GLM-4.6 se distribuye a través de la API de Z.ai, redes de proveedores externos (por ejemplo, CometAPI) y se integra en agentes de codificación (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Detalles técnicos

Modalidades y formatos. GLM-4.6 es un solo texto LLM (modalidades de entrada y salida: texto). Longitud del contexto = 200 000 tokens; salida máxima = 128K tokens.

Cuantización y soporte de hardware. El equipo informa Cuantización FP8/Int4 en chips Cambricon y FP8 nativo ejecución en GPU Moore Threads usando vLLM para inferencia, importante para reducir el costo de inferencia y permitir implementaciones locales y en la nube.

Herramientas e integraciones. GLM-4.6 se distribuye a través de la API de Z.ai, redes de proveedores externos (por ejemplo, CometAPI) y se integra en agentes de codificación (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Rendimiento de referencia

  • Evaluaciones publicadas: GLM-4.6 se probó en ocho puntos de referencia públicos que cubren agentes, razonamiento y codificación y muestra claras ganancias sobre GLM-4.5En pruebas de codificación del mundo real evaluadas por humanos (CC-Bench extendido), GLM-4.6 utiliza ~15% menos tokens vs GLM-4.5 y publica un ~48.6% de tasa de victorias vs Anthropic Soneto de Claude 4 (casi paridad en muchas tablas de clasificación).
  • posicionamiento: Los resultados afirman que GLM-4.6 es competitivo con los principales modelos nacionales e internacionales (los ejemplos citados incluyen DeepSeek-V3.1 y Claude Sonnet 4).

API GLM-4.6

Limitaciones y riesgos

  • Alucinaciones y errores: Al igual que todos los LLM actuales, GLM-4.6 puede cometer, y de hecho comete, errores factuales. La documentación de Z.ai advierte explícitamente que los resultados pueden contener errores. Los usuarios deben aplicar la verificación y recuperación/RAG para el contenido crítico.
  • Complejidad del modelo y coste del servicio: Un contexto de 200K y salidas muy grandes aumentan drásticamente las demandas de memoria y latencia y pueden incrementar los costos de inferencia; se requiere ingeniería cuantificada/de inferencia para ejecutar a escala.
  • Brechas de dominio: Si bien GLM-4.6 informa un sólido rendimiento de agente/codificación, algunos informes públicos señalan que aún se retrasa en ciertas versiones de modelos competitivos en microbenchmarks específicos (p. ej., algunas métricas de codificación frente a Sonnet 4.5). Evalúe cada tarea antes de reemplazar los modelos de producción.
  • Seguridad y política: Los pesos abiertos aumentan la accesibilidad pero también plantean cuestiones de gestión (las mitigaciones, las barreras de seguridad y los equipos rojos siguen siendo responsabilidad del usuario).

Casos de uso

  • Sistemas agentes y orquestación de herramientas: trazas de agente largas, planificación de múltiples herramientas, invocación dinámica de herramientas; el ajuste agente del modelo es un argumento de venta clave.
  • Asistentes de codificación del mundo real: Generación de código multiturno, revisión de código y asistentes IDE interactivos (integrados en Claude Code, Cline, Roo Code—según Z.ai). Mejoras en la eficiencia de los tokens hacerlo atractivo para planes de desarrolladores de uso intensivo.
  • Flujos de trabajo de documentos largos: resumen, síntesis de múltiples documentos, largas revisiones técnicas y legales debido a la ventana de 200K.
  • Creación de contenidos y personajes virtuales: diálogos extendidos, mantenimiento consistente de la personalidad en escenarios de múltiples turnos.

Cómo se compara GLM-4.6 con otros modelos

  • GLM-4.5 → GLM-4.6: cambio radical en tamaño del contexto (128K → 200K) y Eficiencia del token (aproximadamente un 15 % menos de tokens en CC-Bench); uso mejorado del agente/herramienta.
  • GLM-4.6 frente a Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Informes de Z.ai casi paridad en varias tablas de clasificación y una tasa de éxito de aproximadamente el 48.6 % en las tareas de codificación reales de CC-Bench (es decir, una competencia reñida, con algunos microbenchmarks donde Sonnet aún lidera). Para muchos equipos de ingeniería, GLM-4.6 se posiciona como una alternativa rentable.
  • GLM-4.6 frente a otros modelos de contexto largo (DeepSeek, variantes de Gemini, familia GPT-4): GLM-4.6 enfatiza los flujos de trabajo de codificación de contexto amplio y agente; las fortalezas relativas dependen de la métrica (eficiencia de tokens/integración de agentes vs. precisión de síntesis de código sin procesar o canales de seguridad). La selección empírica debe basarse en las tareas.

Lanzamiento del último modelo estrella de Zhipu AI, el GLM-4.6: 355 000 millones de parámetros totales y 32 000 millones de activos. Supera al GLM-4.5 en todas sus capacidades principales.

  • Codificación: se alinea con Soneto de Claude 4, el mejor en China.
  • Contexto: Ampliado a 200K (desde 128K).
  • Razonamiento: mejorado, admite llamada de herramientas durante la inferencia.
  • Búsqueda: Llamada de herramientas mejorada y rendimiento del agente.
  • Escritura: Se adapta mejor a las preferencias humanas en cuanto a estilo, legibilidad y juego de roles.
  • Multilingüe: Traducción entre idiomas mejorada.

Como llamar GLM–**4.**6 API de CometAPI

GLM‑4.6 Precios de API en CometAPI: 20 % de descuento sobre el precio oficial.

  • Tokens de entrada: $0.64 millones de tokens
  • Tokens de salida: $2.56/M tokens

Pasos requeridos

  • Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
  • Accede a tu Consola CometAPI.
  • Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.

API GLM-4.6

Método de uso

  1. Seleccione la opción "glm-4.6Punto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad.
  2. Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
  3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
  4. . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración fluida. Detalles clave para Documento API:

Integración de API y ejemplos

A continuación se muestra un Python Fragmento que muestra cómo invocar GLM‑4.6 mediante la API de CometAPI. Reemplazar <API_KEY>  y  <PROMPT> en consecuencia:

import requests

API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer <API_KEY>",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "glm-4.6",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user",   "content": "<PROMPT>"}
    ],
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

Parámetros clave:

  • modelo: Especifica la variante GLM‑4.6
  • tokens_max:Controla la longitud de salida
  • temperatura:Ajusta la creatividad frente al determinismo

Vea también Soneto de Claude 4.5

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