GLM-4.6 é o mais recente lançamento importante da família GLM da Z.ai (anteriormente Zhipu AI): uma linguagem de grande porte de quarta geração Modelo MoE (Mistura de Especialistas) ajustado para fluxos de trabalho de agentes, raciocínio de contexto longo e codificação do mundo real. O lançamento enfatiza a integração prática de agentes/ferramentas, uma grande janela de contextoe disponibilidade de peso aberto para implantação local.
Características chave
- Contexto longo — nativo Token 200K janela de contexto (expandida de 128K). ()
- Capacidade de codificação e agente — melhorias comercializadas em tarefas de codificação do mundo real e melhor invocação de ferramentas para agentes.
- Avançada — relatado ~30% menos consumo de tokens vs GLM-4.5 nos testes da Z.ai.
- Implantação e quantização — primeira integração FP8 e Int4 anunciada para chips Cambricon; suporte nativo FP8 em Moore Threads via vLLM.
- Tamanho do modelo e tipo de tensor — artefatos publicados indicam uma Parâmetro ~357B modelo (tensores BF16 / F32) em Hugging Face.
Detalhes técnicos
Modalidades e formatos. GLM-4.6 é um somente texto LLM (modalidades de entrada e saída: texto). Comprimento do contexto = 200 mil tokens; saída máxima = 128 mil tokens.
Quantização e suporte de hardware. A equipe relata Quantização FP8/Int4 em chips Cambricon e FP8 nativo execução em GPUs Moore Threads usando vLLM para inferência — importante para reduzir o custo de inferência e permitir implantações em nuvem local e doméstica.
Ferramentas e integrações. O GLM-4.6 é distribuído pela API da Z.ai, redes de provedores terceirizados (por exemplo, CometAPI) e integrado em agentes de codificação (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Detalhes técnicos
Modalidades e formatos. GLM-4.6 é um somente texto LLM (modalidades de entrada e saída: texto). Comprimento do contexto = 200 mil tokens; saída máxima = 128 mil tokens.
Quantização e suporte de hardware. A equipe relata Quantização FP8/Int4 em chips Cambricon e FP8 nativo execução em GPUs Moore Threads usando vLLM para inferência — importante para reduzir o custo de inferência e permitir implantações em nuvem local e doméstica.
Ferramentas e integrações. O GLM-4.6 é distribuído pela API da Z.ai, redes de provedores terceirizados (por exemplo, CometAPI) e integrado em agentes de codificação (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Desempenho de referência
- Avaliações publicadas: O GLM-4.6 foi testado em oito benchmarks públicos que abrangem agentes, raciocínio e codificação e mostra ganhos claros sobre GLM-4.5. Em testes de codificação do mundo real avaliados por humanos (CC-Bench estendido), o GLM-4.6 usa ~15% menos tokens vs GLM-4.5 e posta um ~48.6% de taxa de vitória vs Antrópicos Soneto de Claude 4 (quase paridade em muitas tabelas de classificação).
- posicionamento: os resultados afirmam que o GLM-4.6 é competitivo com os principais modelos nacionais e internacionais (exemplos citados incluem DeepSeek-V3.1 e Claude Sonnet 4).
Limitações e riscos
- Alucinações e erros: Como todos os LLMs atuais, o GLM-4.6 pode e comete erros factuais — a documentação do Z.ai alerta explicitamente que os resultados podem conter erros. Os usuários devem aplicar verificação e recuperação/RAG para conteúdo crítico.
- Complexidade do modelo e custo de serviço: Contexto de 200K e saídas muito grandes aumentam drasticamente as demandas de memória e latência e podem aumentar os custos de inferência; engenharia quantizada/de inferência é necessária para execução em escala.
- Lacunas de domínio: enquanto o GLM-4.6 relata um forte desempenho de agente/codificação, alguns relatórios públicos observam que ele ainda atrasos em certas versões de modelos concorrentes em microbenchmarks específicos (por exemplo, algumas métricas de codificação vs. Sonnet 4.5). Avalie por tarefa antes de substituir modelos de produção.
- Segurança e política: Pesos abertos aumentam a acessibilidade, mas também levantam questões de administração (mitigações, proteções e equipes vermelhas continuam sendo de responsabilidade do usuário).
Os casos de uso
- Sistemas de agentes e orquestração de ferramentas: longos rastros de agentes, planejamento multiferramentas, invocação dinâmica de ferramentas; o ajuste de agente do modelo é um ponto de venda importante.
- Assistentes de codificação do mundo real: geração de código multi-turn, revisão de código e assistentes IDE interativos (integrados no Claude Code, Cline, Roo Code — conforme Z.ai). Melhorias na eficiência dos tokens torná-lo atraente para planos de desenvolvedores de uso intenso.
- Fluxos de trabalho de documentos longos: sumarização, síntese de múltiplos documentos, longas revisões jurídicas/técnicas devido à janela de 200K.
- Criação de conteúdo e personagens virtuais: diálogos estendidos, manutenção consistente da persona em cenários de múltiplas voltas.
Como o GLM-4.6 se compara a outros modelos
- GLM-4.5 → GLM-4.6: mudança de passo em tamanho do contexto (128K → 200K) e eficiência de tokens (~15% menos tokens no CC-Bench); melhor uso de agente/ferramenta.
- GLM-4.6 vs Claude Soneto 4 / Soneto 4.5: Relatórios Z.ai quase paridade em várias tabelas de classificação e uma taxa de sucesso de ~48.6% nas tarefas de codificação do mundo real do CC-Bench (ou seja, uma competição acirrada, com alguns microbenchmarks onde o Sonnet ainda lidera). Para muitas equipes de engenharia, o GLM-4.6 se posiciona como uma alternativa econômica.
- GLM-4.6 vs outros modelos de longo contexto (DeepSeek, variantes Gemini, família GPT-4): O GLM-4.6 enfatiza fluxos de trabalho de codificação de contexto amplo e agentes; os pontos fortes relativos dependem da métrica (eficiência do token/integração do agente vs. precisão da síntese do código bruto ou pipelines de segurança). A seleção empírica deve ser orientada por tarefas.
Lançamento do mais recente modelo GLM-4.6 da Zhipu AI: 355 bilhões de parâmetros no total, 32 bilhões ativos. Supera o GLM 4.5 em todos os recursos principais.
- Codificação: Alinha com Soneto de Claude 4, o melhor da China.
- Contexto: Expandido para 200K (de 128K).
- Raciocínio: Melhorado, suporta chamada de ferramenta durante inferência.
- Pesquisa: Chamada de ferramenta e desempenho do agente aprimorados.
- Escrita: Alinha-se melhor às preferências humanas em termos de estilo, legibilidade e interpretação de papéis.
- Multilíngue: tradução multilíngue otimizada.
Como ligar GLM-**4.**6 API da CometAPI
GLM‑4.6 Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:
- Tokens de entrada: US$ 0.64 milhões em tokens
- Tokens de saída: US$ 2.56/M tokens
Etapas Necessárias
- Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro.
- Faça login na sua Console CometAPI.
- Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.
Use o método
- Selecione a opção "
glm-4.6” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência. - Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
- Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
- . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para Doc API:
- URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Nomes de modelo: "
glm-4.6" - Autenticação:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYcabeçalho - Tipo de conteúdo:
application/json.
Integração de API e exemplos
Abaixo está uma Python trecho demonstrando como invocar o GLM‑4.6 por meio da API do CometAPI. Substituir <API_KEY> e <PROMPT> adequadamente:
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())
Parâmetros-chave:
- modelo: Especifica a variante GLM‑4.6
- max_tokens: Controla o comprimento da saída
- temperatura: Ajusta a criatividade versus o determinismo
Veja também Soneto de Claude 4.5