Home/Models/Zhipu AI/GLM 4.6
Z

GLM 4.6

Wejście:$0.96/M
Wyjście:$3.84/M
Kontekst:200,000
Maks. wyjście:128,000
Najnowszy flagowy model Zhipu, GLM-4.6, wydany: łączna liczba parametrów 355B, liczba aktywnych parametrów 32B. Ogólne kluczowe możliwości przewyższają GLM-4.5. Kodowanie: porównywalne z Claude Sonnet 4, najlepsze w Chinach. Kontekst: rozszerzony do 200K (pierwotnie 128K). Wnioskowanie: ulepszone, obsługuje wywołania Tool. Wyszukiwanie: zoptymalizowano Tool i framework agentowy. Pisanie: bardziej dopasowane do preferencji ludzi, stylu pisania i odgrywania ról. Wielojęzyczność: zwiększona skuteczność tłumaczenia.
Nowy
Użycie komercyjne
Playground
Przegląd
Funkcje
Cennik
API

GLM-4.6 to najnowsze główne wydanie w rodzinie GLM firmy Z.ai (wcześniej Zhipu AI): czwartej generacji duży model językowy typu MoE (Mixture-of-Experts) dostrojony pod agentowe przepływy pracy, wnioskowanie na długim kontekście i programowanie w realnych warunkach. Wydanie akcentuje praktyczną integrację agentów/narzędzi, bardzo duże okno kontekstowe oraz dostępność otwartych wag do lokalnego wdrażania.

Kluczowe funkcje

  • Długi kontekst — natywne okno kontekstowe 200K tokenów (rozszerzone ze 128K). (docs.z.ai)
  • Zdolności programistyczne i agentowe — promowane usprawnienia w realnych zadaniach programistycznych oraz lepsze wywoływanie narzędzi przez agentów.
  • Wydajność — zgłaszane ~30% niższe zużycie tokenów vs GLM-4.5 w testach Z.ai.
  • Wdrożenie i kwantyzacja — po raz pierwszy ogłoszona integracja FP8 i Int4 dla układów Cambricon; natywne wsparcie FP8 na Moore Threads przez vLLM.
  • Rozmiar modelu i typ tensora — opublikowane artefakty wskazują na model o ~357B parametrów (tensory BF16 / F32) na Hugging Face.

Szczegóły techniczne

Modalności i formaty. GLM-4.6 jest wyłącznie tekstowym LLM (modalności wejścia i wyjścia: tekst). Długość kontekstu = 200K tokenów; maksymalny wynik = 128K tokenów.

Kwantyzacja i wsparcie sprzętowe. Zespół zgłasza kwantyzację FP8/Int4 na układach Cambricon oraz natywne FP8 na GPU Moore Threads z użyciem vLLM do wnioskowania — istotne dla obniżenia kosztów wnioskowania i umożliwienia wdrożeń on-prem oraz w krajowych chmurach.

Narzędzia i integracje. GLM-4.6 jest dystrybuowany przez API Z.ai, sieci dostawców zewnętrznych (np. CometAPI) oraz zintegrowany z agentami programistycznymi (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Szczegóły techniczne

Modalności i formaty. GLM-4.6 jest wyłącznie tekstowym LLM (modalności wejścia i wyjścia: tekst). Długość kontekstu = 200K tokenów; maksymalny wynik = 128K tokenów.

Kwantyzacja i wsparcie sprzętowe. Zespół zgłasza kwantyzację FP8/Int4 na układach Cambricon oraz natywne FP8 na GPU Moore Threads z użyciem vLLM do wnioskowania — istotne dla obniżenia kosztów wnioskowania i umożliwienia wdrożeń on-prem oraz w krajowych chmurach.

Narzędzia i integracje. GLM-4.6 jest dystrybuowany przez API Z.ai, sieci dostawców zewnętrznych (np. CometAPI) oraz zintegrowany z agentami programistycznymi (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).

Wyniki benchmarków

  • Opublikowane ewaluacje: GLM-4.6 został przetestowany na ośmiu publicznych benchmarkach obejmujących agentów, wnioskowanie i programowanie i wykazuje wyraźne zyski względem GLM-4.5. W ocenianych przez ludzi, rzeczywistych testach programistycznych (rozszerzony CC-Bench), GLM-4.6 używa ~15% mniej tokenów vs GLM-4.5 i osiąga ~48.6% wskaźnik wygranych względem Claude Sonnet 4 firmy Anthropic (niemal parytet na wielu listach wyników).
  • Pozycjonowanie: wyniki wskazują, że GLM-4.6 jest konkurencyjny względem czołowych modeli krajowych i międzynarodowych (przykłady obejmują DeepSeek-V3.1 i Claude Sonnet 4).

obraz

Ograniczenia i ryzyka

  • Halucynacje i błędy: jak wszystkie obecne LLM, GLM-4.6 może popełniać błędy faktograficzne — dokumentacja Z.ai wyraźnie ostrzega, że wyniki mogą zawierać pomyłki. Użytkownicy powinni stosować weryfikację i retrieval/RAG dla treści krytycznych.
  • Złożoność modelu i koszt obsługi: kontekst 200K i bardzo duże wyniki znacząco zwiększają wymagania dotyczące pamięci i opóźnień oraz mogą podnieść koszty wnioskowania; aby działać na skalę, wymagana jest kwantyzacja/inżynieria wnioskowania.
  • Luki domenowe: mimo że GLM-4.6 raportuje mocną wydajność agentową/programistyczną, niektóre publiczne raporty wskazują, że nadal ustępuje pewnym wersjom modeli konkurencyjnych w określonych mikrobenchmarkach (np. niektórym metrykom programistycznym względem Sonnet 4.5). Oceń na poziomie zadania przed zastąpieniem modeli produkcyjnych.
  • Bezpieczeństwo i polityki: otwarte wagi zwiększają dostępność, ale rodzą też pytania o nadzór (mitigacje, guardrails i red-teaming pozostają odpowiedzialnością użytkownika).

Zastosowania

  • Systemy agentowe i orkiestracja narzędzi: długie ślady agentów, planowanie z wieloma narzędziami, dynamiczne wywoływanie narzędzi; strojenie agentowe modelu jest kluczową zaletą.
  • Asystenci programistyczni do realnych zastosowań: wieloturowa generacja kodu, przeglądy kodu i interaktywni asystenci IDE (zintegrowani w Claude Code, Cline, Roo Code — wg Z.ai). Usprawnienia efektywności tokenowej czynią go atrakcyjnym dla planów deweloperskich o dużym użyciu.
  • Przepływy pracy z długimi dokumentami: streszczanie, synteza wielodokumentowa, długie przeglądy prawne/techniczne dzięki oknu kontekstowemu 200K.
  • Tworzenie treści i postacie wirtualne: wydłużone dialogi, spójne utrzymanie persony w scenariuszach wieloturowych.

Jak GLM-4.6 wypada na tle innych modeli

  • GLM-4.5 → GLM-4.6: skokowa zmiana rozmiaru kontekstu (128K → 200K) i efektywności tokenowej (~15% mniej tokenów na CC-Bench); ulepszone użycie agentów/narzędzi.
  • GLM-4.6 vs Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Z.ai raportuje niemal parytet na kilku listach wyników oraz ~48.6% wskaźnik wygranych na rzeczywistych zadaniach programistycznych CC-Bench (bliska konkurencja, z niektórymi mikrobenchmarkami, w których Sonnet nadal prowadzi). Dla wielu zespołów inżynieryjnych GLM-4.6 pozycjonowany jest jako opłacalna alternatywa.
  • GLM-4.6 vs inne modele długiego kontekstu (DeepSeek, warianty Gemini, rodzina GPT-4): GLM-4.6 akcentuje duży kontekst i agentowe przepływy pracy programistyczne; względne mocne strony zależą od metryki (efektywność tokenów/integracja agentów vs czysta dokładność syntezy kodu lub mechanizmy bezpieczeństwa). Wybór empiryczny powinien być zadaniowy.

Zhipu AI’s latest flagship model GLM-4.6 released: 355B total params, 32B active. Surpasses GLM-4.5 in all core capabilities.

  • Programowanie: Porównywalny z Claude Sonnet 4, najlepszy w Chinach.
  • Kontekst: Rozszerzony do 200K (z 128K).
  • Wnioskowanie: Ulepszone, wspiera wywoływanie narzędzi podczas wnioskowania.
  • Wyszukiwanie: Ulepszone wywoływanie narzędzi i wydajność agentów.
  • Pisanie: Lepiej dostosowane do ludzkich preferencji w zakresie stylu, czytelności i odgrywania ról.
  • Wielojęzyczność: Wzmocnione tłumaczenie międzyjęzykowe.

Najczęściej zadawane pytania

What are the context window and output limits for GLM-4-6?

GLM-4-6 supports a 200,000 token context window (extended from 128K in GLM-4.5) with up to 128,000 output tokens, enabling extensive document analysis and long-form generation.

How does GLM-4-6 compare to Claude Sonnet 4 in coding?

According to Zhipu, GLM-4-6's coding capabilities align with Claude Sonnet 4, making it the best coding model among Chinese domestic models.

Does GLM-4-6 support tool calling and agent workflows?

Yes, GLM-4-6 features improved inference capabilities with enhanced Tool calls support and an optimized agent framework for complex multi-step task automation.

What is the architecture of GLM-4-6?

GLM-4-6 is a Mixture-of-Experts model with 355B total parameters and 32B active parameters, balancing capability with efficiency.

What makes GLM-4-6 different from GLM-4.5?

GLM-4-6 offers extended context (200K vs 128K), improved reasoning and tool calling, enhanced writing aligned with human preferences, better multilingual translation, and optimized role-playing.

Is GLM-4-6 suitable for enterprise Chinese language applications?

Yes, GLM-4-6 is particularly strong for Chinese language tasks including translation, content writing, and conversational AI, with enhanced multilingual capabilities.

When should I choose GLM-4-6 over GPT-5.2 or Claude?

Choose GLM-4-6 for Chinese-first applications, cost-effective 200K context needs, or when you need a strong domestic AI alternative with coding capabilities comparable to frontier models.

Funkcje dla GLM 4.6

Poznaj kluczowe funkcje GLM 4.6, zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i użyteczności. Odkryj, jak te możliwości mogą przynieść korzyści Twoim projektom i poprawić doświadczenie użytkownika.

Cennik dla GLM 4.6

Poznaj konkurencyjne ceny dla GLM 4.6, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak GLM 4.6 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.
Cena Comet (USD / M Tokens)Oficjalna cena (USD / M Tokens)Zniżka
Wejście:$0.96/M
Wyjście:$3.84/M
Wejście:$1.2/M
Wyjście:$4.8/M
-20%

Przykładowy kod i API dla GLM 4.6

GLM-4.6 to najnowsze główne wydanie w rodzinie GLM firmy Z.ai (dawniej Zhipu AI): duży model językowy czwartej generacji typu MoE (Mixture-of-Experts), dostrojony do przepływów pracy opartych na agentach, rozumowania w długim kontekście oraz kodowania w rzeczywistych zastosowaniach. Wydanie kładzie nacisk na praktyczną integrację agentów/narzędzi, bardzo duże okno kontekstu oraz dostępność otwartych wag do lokalnego wdrożenia.
Python
JavaScript
Curl
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)

Więcej modeli