GLM-4.6 API

CometAPI
AnnaOct 16, 2025
GLM-4.6 API

GLM-4.6 er den nyeste store utgivelsen i Z.ais (tidligere Zhipu AI) GLM-familie: en fjerdegenerasjons, storspråklig MoE-modellen (blanding av eksperter) innstilt på agentarbeidsflyter, langkontekstresonnement og koding i den virkelige verdenUtgivelsen legger vekt på praktisk agent/verktøy-integrasjon, en veldig stor kontekstvindu, og åpen tilgjengelighet for lokal distribusjon.

Nøkkelegenskaper

  • Lang kontekst — innfødt 200 XNUMX token kontekstvindu (utvidet fra 128K). ()
  • Koding og agentfunksjonalitet – markedsførte forbedringer av kodeoppgaver i den virkelige verden og bedre verktøyaktivering for agenter.
  • Effektivitet: — rapportert ~30 % lavere tokenforbruk vs GLM-4.5 på Z.ais tester.
  • Implementering og kvantisering — først annonsert FP8- og Int4-integrasjon for Cambricon-brikker; innebygd FP8-støtte på Moore Threads via vLLM.
  • Modellstørrelse og tensortype — publiserte gjenstander indikerer en ~357B-parameter modell (BF16 / F32 tensorer) på Hugging Face.

Tekniske detaljer

Modaliteter og formater. GLM-4.6 er en kun tekst LLM (input- og output-modaliteter: tekst). Kontekstlengde = 200 000 tokens; maks utgang = 128 000 tokens.

Kvantisering og maskinvarestøtte. Teamet rapporterer FP8/Int4-kvantisering på Cambricon-brikker og innebygd FP8 utførelse på Moore Threads GPU-er ved bruk av vLLM for inferens – viktig for å senke inferenskostnader og tillate lokale og innenlandske skydistribusjoner.

Verktøy og integrasjoner. GLM-4.6 distribueres gjennom Z.ais API, tredjeparts leverandørnettverk (f.eks. CometAPI), og integreres i kodeagenter (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Tekniske detaljer

Modaliteter og formater. GLM-4.6 er en kun tekst LLM (input- og output-modaliteter: tekst). Kontekstlengde = 200 000 tokens; maks utgang = 128 000 tokens.

Kvantisering og maskinvarestøtte. Teamet rapporterer FP8/Int4-kvantisering på Cambricon-brikker og innebygd FP8 utførelse på Moore Threads GPU-er ved bruk av vLLM for inferens – viktig for å senke inferenskostnader og tillate lokale og innenlandske skydistribusjoner.

Verktøy og integrasjoner. GLM-4.6 distribueres gjennom Z.ais API, tredjeparts leverandørnettverk (f.eks. CometAPI), og integreres i kodeagenter (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Benchmark ytelse

  • Publiserte evalueringer: GLM-4.6 ble testet på åtte offentlige benchmarks som dekker agenter, resonnement og koding, og viser klare gevinster i forhold til GLM-4.5På menneskelig evaluerte, virkelige kodingstester (utvidet CC-Bench) bruker GLM-4.6 ~15 % færre tokens vs GLM-4.5 og legger ut en ~48.6 % seiersrate vs. Antropisk Claude Sonnet 4 (nesten paritet på mange resultattavler).
  • posisjonering: Resultatene hevder at GLM-4.6 er konkurransedyktig med ledende nasjonale og internasjonale modeller (eksempler som er nevnt inkluderer DeepSeek-V3.1 og Claude Sonnet 4).

GLM-4.6 API

Begrensninger og risikoer

  • Hallusinasjoner og feil: Som alle nåværende LLM-er kan og gjør GLM-4.6 faktiske feil – Z.ais dokumentasjon advarer eksplisitt om at utdata kan inneholde feil. Brukere bør bruke verifisering og henting/RAG for kritisk innhold.
  • Modellkompleksitet og serveringkostnad: 200K kontekst og svært store utganger øker minne- og latensbehovet dramatisk og kan øke inferenskostnadene; kvantisert/inferensteknikk er nødvendig for å kjøre i stor skala.
  • Domenehull: Selv om GLM-4.6 rapporterer sterk agent-/kodingsytelse, bemerker noen offentlige rapporter at den fortsatt henger etter i visse versjoner av konkurrerende modeller i spesifikke mikrobenchmarks (f.eks. noen kodingsmålinger vs. Sonnet 4.5). Vurder per oppgave før produksjonsmodeller erstattes.
  • Sikkerhet og retningslinjer: Åpne vekter øker tilgjengeligheten, men reiser også spørsmål om forvaltning (avbøtende tiltak, rekkverk og rødt teaming er fortsatt brukerens ansvar).

Bruksmåter

  • Agentiske systemer og verktøyorkestrering: lange agentspor, planlegging av flere verktøy, dynamisk verktøypåkalling; modellens agentjustering er et viktig salgsargument.
  • Kodeassistenter i den virkelige verden: flertrinns kodegenerering, kodegjennomgang og interaktive IDE-assistenter (integrert i Claude Code, Cline, Roo Code – per Z.ai). Forbedringer av tokeneffektivitet gjøre det attraktivt for utviklerplaner med stor bruk.
  • Arbeidsflyter for lange dokumenter: oppsummering, syntese av flere dokumenter, lange juridiske/tekniske gjennomganger på grunn av 200 000-vinduet.
  • Innholdsproduksjon og virtuelle figurer: utvidede dialoger, konsekvent personavedlikehold i scenarier med flere turner.

Hvordan GLM-4.6 sammenlignes med andre modeller

  • GLM-4.5 → GLM-4.6: trinnvis endring i kontekststørrelse (128K → 200K) og **tokeneffektivitet (~15 % færre tokens på CC-Bench)**forbedret bruk av agenter/verktøy.
  • GLM-4.6 mot Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Z.ai rapporterer nesten paritet på flere resultatlister og en seiersrate på ~48.6 % på CC-Bench-kodingsoppgaver i den virkelige verden (dvs. tett konkurranse, med noen mikrobenchmarks der Sonnet fortsatt leder). For mange ingeniørteam er GLM-4.6 posisjonert som et kostnadseffektivt alternativ.
  • GLM-4.6 vs. andre modeller med lang kontekst (DeepSeek, Gemini-varianter, GPT-4-familien): GLM-4.6 vektlegger store kontekstbaserte og agentiske kodingsarbeidsflyter; relative styrker avhenger av metrikker (tokeneffektivitet/agentintegrasjon vs. nøyaktighet i råkodesyntese eller sikkerhetspipeliner). Empirisk utvalg bør være oppgavedrevet.

Zhipu AIs nyeste flaggskipmodell GLM-4.6 utgitt: 355 milliarder parametere totalt, 32 milliarder aktive. Overgår GLM-4.5 i alle kjernefunksjoner.

  • Koding: Samsvarer med Claude Sonnet 4, best i Kina.
  • Kontekst: Utvidet til 200 000 (fra 128 000).
  • Resonnement: Forbedret, støtter verktøykall under inferens.
  • Søk: Forbedret verktøyanrop og agentytelse.
  • Skriving: Bedre samsvar med menneskelige preferanser når det gjelder stil, lesbarhet og rollespill.
  • Flerspråklig: Forbedret tverrspråklig oversettelse.

Hvordan ringe GLM-**4.**6 API fra CometAPI

GLM‑4.6 API-priser i CometAPI, 20 % avslag på den offisielle prisen:

  • Inndatatokener: $0.64 millioner tokener
  • Output tokens: $2.56/M tokens

Nødvendige trinn

  • Logg på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, vennligst registrer deg først.
  • Logg inn på din CometAPI-konsoll.
  • Få tilgangslegitimasjons-API-nøkkelen til grensesnittet. Klikk "Legg til token" ved API-tokenet i det personlige senteret, hent tokennøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

GLM-4.6 API

Bruk metoden

  1. Velg "glm-4.6” endepunkt for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten er hentet fra vårt API-dokument for nettstedet vårt. Vårt nettsted gir også Apifox-test for din bekvemmelighet.
  2. Erstatt med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din.
  3. Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i innholdsfeltet – det er dette modellen vil svare på.
  4. . Behandle API-svaret for å få det genererte svaret.

CometAPI tilbyr et fullt kompatibelt REST API – for sømløs migrering. Viktige detaljer for API-dok:

API-integrasjon og eksempler

Nedenfor er en Python kodebit som demonstrerer hvordan man starter GLM-4.6 via CometAPIs API. Erstatt <API_KEY> og <PROMPT> tilsvarende:

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())

Nøkkelparametere:

  • modell: Angir GLM‑4.6-varianten
  • max_tokensKontrollerer utgangslengden
  • temperaturJusterer kreativitet kontra determinisme

Se også Claude Sonnet 4.5

Les mer

500+ modeller i ett API

Opptil 20 % rabatt