ГЛМ-4.6 является последним крупным релизом в семействе GLM Z.ai (ранее Zhipu AI): 4-го поколения, широкоязыковой Модель MoE (смесь экспертов) настроен на агентные рабочие процессы, рассуждения в длинном контексте и кодирование в реальном миреВ релизе особое внимание уделяется практической интеграции агента/инструмента, очень большой контекстное окнои возможность открытого веса для локального развертывания.
Ключевые характеристики
- Длинный контекст - родной 200К токен Контекстное окно (расширено с 128 КБ). ()
- Кодирование и агентские возможности — реализованные улучшения в реальных задачах кодирования и улучшенный вызов инструментов для агентов.
- Эффективность — сообщили Потребление токенов снижено примерно на 30% против GLM-4.5 в тестах Z.ai.
- Развертывание и квантование — впервые анонсирована интеграция FP8 и Int4 для чипов Cambricon; встроенная поддержка FP8 в Moore Threads через vLLM.
- Размер модели и тип тензора — опубликованные артефакты указывают на ~357B-параметр модель (тензоры BF16 / F32) на Hugging Face.
Технические детали
Модальности и форматы. GLM-4.6 — это только текст Магистр права (модальности ввода и вывода: текст). Длина контекста = 200 тыс. токенов; максимальный выход = 128 тыс. токенов.
Квантование и аппаратная поддержка. Команда сообщает Квантование FP8/Int4 на чипсах Cambricon и нативный FP8 выполнение на графических процессорах Moore Threads с использованием vLLM для вывода — важно для снижения затрат на вывод и обеспечения возможности локальных и внутренних облачных развертываний.
Инструменты и интеграции. GLM-4.6 распространяется через API Z.ai, сети сторонних поставщиков (например, CometAPI) и интегрируется в агенты кодирования (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Технические детали
Модальности и форматы. GLM-4.6 — это только текст Магистр права (модальности ввода и вывода: текст). Длина контекста = 200 тыс. токенов; максимальный выход = 128 тыс. токенов.
Квантование и аппаратная поддержка. Команда сообщает Квантование FP8/Int4 на чипсах Cambricon и нативный FP8 выполнение на графических процессорах Moore Threads с использованием vLLM для вывода — важно для снижения затрат на вывод и обеспечения возможности локальных и внутренних облачных развертываний.
Инструменты и интеграции. GLM-4.6 распространяется через API Z.ai, сети сторонних поставщиков (например, CometAPI) и интегрируется в агенты кодирования (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code).
Контрольная производительность
- Опубликованные оценки: GLM-4.6 был протестирован на восьми общедоступных тестах, охватывающих агентов, рассуждения и кодирование, и показал, явный прирост по сравнению с GLM-4.5. В тестах по кодированию, оцениваемых людьми в реальных условиях (расширенный CC-Bench), GLM-4.6 использует ~на 15% меньше токенов против GLM-4.5 и посты ~48.6% процент побед против Anthropic's Клод Сонет 4 (почти паритет во многих таблицах лидеров).
- Позиционирование: Результаты показывают, что GLM-4.6 конкурентоспособен по сравнению с ведущими отечественными и международными моделями (в качестве примеров можно привести DeepSeek-V3.1 и Claude Sonnet 4).
Ограничения и риски
- Галлюцинации и ошибки: Как и все текущие LLM, GLM-4.6 может допускать фактические ошибки — документация Z.ai прямо предупреждает, что результаты могут содержать ошибки. Пользователям следует применять проверку и извлечение/RAG для критически важного контента.
- Сложность модели и стоимость обслуживания: Контекст в 200 КБ и очень большие выходные данные значительно увеличивают требования к памяти и задержке, а также могут повысить затраты на вывод; для работы в таком масштабе требуется квантованная/выводная инженерия.
- Пробелы в доменах: В то время как GLM-4.6 сообщает о высокой эффективности агента/кодирования, в некоторых публичных отчетах отмечается, что он все еще лагает в некоторых версиях конкурирующих моделей в конкретных микробенчмарках (например, некоторые метрики кодирования по сравнению с Sonnet 4.5). Оцените производительность каждой задачи перед заменой производственных моделей.
- Безопасность и политика: Открытые веса повышают доступность, но также поднимают вопросы управления (смягчение последствий, ограждения и предотвращение чрезвычайных ситуаций остаются обязанностью пользователя).
Use cases
- Агентные системы и оркестровка инструментов: Длительные агентские трассировки, многоинструментальное планирование, динамический вызов инструментов; настройка агента в модели является ключевым преимуществом.
- Реальные помощники по кодированию: многопоточная генерация кода, обзор кода и интерактивные помощники IDE (интегрированы в Claude Code, Cline, Roo Code — по версии Z.ai). Повышение эффективности токенов сделать его привлекательным для планов разработчиков с интенсивным использованием.
- Рабочие процессы с длинными документами: реферирование, синтез множества документов, длинные юридические/технические обзоры из-за окна в 200 КБ.
- Создание контента и виртуальных персонажей: развернутые диалоги, последовательное сохранение образа в многоходовых сценариях.
Сравнение GLM-4.6 с другими моделями
- ГЛМ-4.5 → ГЛМ-4.6: шаг изменения в размер контекста (128 КБ → 200 КБ) и Эффективность токенов (на ~15% меньше токенов на CC-Bench); улучшенное использование агентов/инструментов.
- GLM-4.6 против Клода Соннета 4 / Сонета 4.5: Отчеты Z.ai почти паритет в нескольких таблицах лидеров и примерно 48.6% побед в реальных задачах программирования CC-Bench (то есть, в условиях жесткой конкуренции, при этом в некоторых микробенчмарках Sonnet по-прежнему лидирует). Для многих команд разработчиков GLM-4.6 позиционируется как экономически выгодная альтернатива.
- GLM-4.6 в сравнении с другими моделями с длинным контекстом (DeepSeek, варианты Gemini, семейство GPT-4): GLM-4.6 делает акцент на обширных контекстных и агентных рабочих процессах кодирования; относительные преимущества зависят от метрики (эффективность токенов/интеграция агентов по сравнению с точностью синтеза исходного кода или безопасностью конвейеров). Эмпирический выбор должен быть ориентирован на задачу.
Выпущена новейшая флагманская модель Zhipu AI GLM-4.6: 355 млрд параметров, 32 млрд активных данных. Превосходит GLM-4.5 по всем основным возможностям.
- Кодирование: соответствует Клод Сонет 4, лучший в Китае.
- Контекст: расширен до 200К (со 128К).
- Рассуждение: улучшено, поддерживает вызов инструментов во время вывода.
- Поиск: улучшенный вызов инструментов и производительность агентов.
- Написание: лучше соответствует предпочтениям человека по стилю, читабельности и ролевой игре.
- Многоязычность: улучшенный межъязыковой перевод.
Как позвонить GLM–**4.**6 API от CometAPI
GLM‑4.6 Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:
- Входные токены: токенов на сумму 0.64 млн долларов США
- Выходные токены: $2.56/ млн токенов
Необходимые шаги
- Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
- Войдите в свой Консоль CometAPI.
- Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Используйте метод
- Выберите "
glm-4.6” конечная точка для отправки запроса API и установки тела запроса. Метод запроса и тело запроса получены из нашего веб-сайта API doc. Наш веб-сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства. - Заменять с вашим реальным ключом CometAPI из вашей учетной записи.
- Введите свой вопрос или запрос в поле «Контент» — на него ответит модель.
- . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API для беспроблемной миграции. Ключевые детали API документ:
- Базовый URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Название модели:
glm-4.6 - Аутентификация:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYзаголовок - Тип содержимого:
application/json.
Интеграция API и примеры
Ниже приведен Питон Фрагмент, демонстрирующий, как вызвать GLM‑4.6 через API CometAPI. Заменить <API_KEY> и <PROMPT> соответственно:
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())
Ключевые параметры:
- модель: Указывает вариант GLM‑4.6
- max_tokens: Управляет длиной выходного сигнала
- температура: Регулирует креативность против детерминизма
Смотрите также Клод Сонет 4.5