GLM-4.6 เป็นรุ่นหลักล่าสุดในตระกูล GLM ของ Z.ai (เดิมชื่อ Zhipu AI): รุ่นที่ 4 ภาษาขนาดใหญ่ แบบจำลอง MoE (การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ) ปรับแต่งสำหรับ เวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทน การใช้เหตุผลในบริบทระยะยาว และการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริงการเปิดตัวนี้เน้นย้ำถึงการบูรณาการตัวแทน/เครื่องมือในทางปฏิบัติ ซึ่งเป็น... หน้าต่างบริบทและความพร้อมใช้งานของน้ำหนักแบบเปิดสำหรับการใช้งานในพื้นที่
หัวข้อสำคัญ
- บริบทยาว - พื้นเมือง โทเค็น 200K หน้าต่างบริบท (ขยายจาก 128K) ()
- ความสามารถในการเข้ารหัสและตัวแทน — การปรับปรุงด้านการตลาดสำหรับงานการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริงและการเรียกใช้เครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับตัวแทน
- อย่างมีประสิทธิภาพ — รายงาน การใช้โทเค็นลดลง ~30% เทียบกับ GLM-4.5 ในการทดสอบของ Z.ai
- การปรับใช้และการวัดปริมาณ — ประกาศการรวม FP8 และ Int4 ครั้งแรกสำหรับชิป Cambricon; รองรับ FP8 ดั้งเดิมบน Moore Threads ผ่าน vLLM
- ขนาดโมเดลและประเภทเทนเซอร์ — สิ่งประดิษฐ์ที่เผยแพร่บ่งชี้ว่า ~พารามิเตอร์ 357B โมเดล (เทนเซอร์ BF16 / F32) บนใบหน้ากอด
รายละเอียดทางเทคนิค
รูปแบบและรูปแบบ GLM-4.6 เป็น ข้อความเท่านั้น LLM (โหมดอินพุตและเอาต์พุต: ข้อความ) ความยาวบริบท = 200K โทเค็น; เอาท์พุตสูงสุด = 128K โทเค็น.
การวัดปริมาณและการสนับสนุนฮาร์ดแวร์ ทีมงานรายงาน การหาปริมาณ FP8/Int4 บนชิปแคมบริคอนและ FP8 ดั้งเดิม การดำเนินการบน GPU ของ Moore Threads โดยใช้ vLLM สำหรับการอนุมาน ซึ่งมีความสำคัญต่อการลดต้นทุนการอนุมาน และอนุญาตให้มีการปรับใช้คลาวด์ภายในสถานที่และภายในประเทศ
เครื่องมือและการบูรณาการ GLM-4.6 เผยแพร่ผ่าน API ของ Z.ai, เครือข่ายผู้ให้บริการบุคคลที่สาม (เช่น CometAPI) และรวมเข้าในตัวแทนการเข้ารหัส (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code)
รายละเอียดทางเทคนิค
รูปแบบและรูปแบบ GLM-4.6 เป็น ข้อความเท่านั้น LLM (โหมดอินพุตและเอาต์พุต: ข้อความ) ความยาวบริบท = 200K โทเค็น; เอาท์พุตสูงสุด = 128K โทเค็น.
การวัดปริมาณและการสนับสนุนฮาร์ดแวร์ ทีมงานรายงาน การหาปริมาณ FP8/Int4 บนชิปแคมบริคอนและ FP8 ดั้งเดิม การดำเนินการบน GPU ของ Moore Threads โดยใช้ vLLM สำหรับการอนุมาน ซึ่งมีความสำคัญต่อการลดต้นทุนการอนุมาน และอนุญาตให้มีการปรับใช้คลาวด์ภายในสถานที่และภายในประเทศ
เครื่องมือและการบูรณาการ GLM-4.6 เผยแพร่ผ่าน API ของ Z.ai, เครือข่ายผู้ให้บริการบุคคลที่สาม (เช่น CometAPI) และรวมเข้าในตัวแทนการเข้ารหัส (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code)
ประสิทธิภาพมาตรฐาน
- การประเมินผลที่เผยแพร่: GLM-4.6 ได้รับการทดสอบตามเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะ 8 รายการ ครอบคลุมถึงตัวแทน การใช้เหตุผล และการเข้ารหัส และแสดง กำไรที่ชัดเจนกว่า GLM-4.5ในการทดสอบการเข้ารหัสในโลกแห่งความเป็นจริงที่ประเมินโดยมนุษย์ (CC-Bench ขยาย) GLM-4.6 ใช้ โทเค็นลดลง ~15% เทียบกับ GLM-4.5 และโพสต์ อัตราการชนะ ~48.6% เทียบกับ Anthropic คล็อด ซอนเนต์ 4 (เกือบจะเท่าเทียมบนกระดานผู้นำหลายแห่ง)
- การวางตำแหน่ง: ผลลัพธ์อ้างว่า GLM-4.6 สามารถแข่งขันกับโมเดลชั้นนำในประเทศและต่างประเทศได้ (ตัวอย่างที่อ้างถึง ได้แก่ DeepSeek-V3.1 และ Claude Sonnet 4)

ข้อจำกัดและความเสี่ยง
- อาการประสาทหลอนและความผิดพลาด: เช่นเดียวกับ LLM ฉบับปัจจุบันทั้งหมด GLM-4.6 สามารถและทำให้เกิดข้อผิดพลาดเกี่ยวกับข้อเท็จจริงได้จริง เอกสารของ Z.ai เตือนอย่างชัดเจนว่าผลลัพธ์อาจมีข้อผิดพลาด ผู้ใช้ควรใช้การตรวจสอบและดึงข้อมูล/RAG สำหรับเนื้อหาที่สำคัญ
- ความซับซ้อนของโมเดลและต้นทุนการให้บริการ: บริบท 200K และเอาต์พุตขนาดใหญ่ทำให้ความต้องการหน่วยความจำและเวลาแฝงเพิ่มขึ้นอย่างมาก และอาจทำให้ต้นทุนการอนุมานเพิ่มขึ้น จำเป็นต้องมีการวิศวกรรมเชิงปริมาณ/การอนุมานเพื่อทำงานในระดับขนาดใหญ่
- ช่องว่างโดเมน: ในขณะที่ GLM-4.6 รายงานประสิทธิภาพตัวแทน/การเข้ารหัสที่แข็งแกร่ง รายงานสาธารณะบางฉบับระบุว่ายังคง ล่าช้าในบางเวอร์ชัน ของโมเดลที่แข่งขันกันในไมโครเบนช์มาร์กเฉพาะ (เช่น เมตริกการเข้ารหัสบางตัวเทียบกับ Sonnet 4.5) ประเมินแต่ละงานก่อนที่จะเปลี่ยนโมเดลการผลิต
- ความปลอดภัยและนโยบาย: น้ำหนักที่เปิดกว้างจะเพิ่มการเข้าถึงได้แต่ยังก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการบริหารจัดการ (การบรรเทาผลกระทบ ราวกันตก และการทำทีมสีแดงยังคงเป็นความรับผิดชอบของผู้ใช้)
ใช้กรณี
- ระบบตัวแทนและการประสานงานเครื่องมือ: การติดตามตัวแทนที่ยาวนาน การวางแผนเครื่องมือหลายตัว การเรียกใช้เครื่องมือแบบไดนามิก การปรับแต่งตัวแทนของโมเดลถือเป็นจุดขายที่สำคัญ
- ผู้ช่วยการเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง: การสร้างโค้ดหลายรอบ การตรวจสอบโค้ด และผู้ช่วย IDE แบบโต้ตอบ (รวมอยู่ใน Claude Code, Cline, Roo Code—ตาม Z.ai) การปรับปรุงประสิทธิภาพโทเค็น ทำให้มีความน่าสนใจสำหรับแผนการพัฒนาที่มีการใช้งานหนัก
- เวิร์กโฟลว์เอกสารยาว: การสรุป การสังเคราะห์เอกสารหลายฉบับ การตรวจสอบทางกฎหมาย/เทคนิคที่ยาวนานเนื่องจากหน้าต่างขนาด 200 รายการ
- การสร้างเนื้อหาและตัวละครเสมือน: บทสนทนาที่ขยายความ การรักษาบุคลิกให้สอดคล้องกันในสถานการณ์หลายเทิร์น
GLM-4.6 เปรียบเทียบกับรุ่นอื่นอย่างไร
- GLM-4.5 → GLM-4.6: การเปลี่ยนแปลงขั้นตอนใน ขนาดบริบท (128K → 200K) และ ประสิทธิภาพโทเค็น (~15% โทเค็นน้อยลงบน CC-Bench); ปรับปรุงการใช้ตัวแทน/เครื่องมือ
- GLM-4.6 เทียบกับ Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: รายงานโดย Z.ai ใกล้จะเท่าเทียมบนกระดานผู้นำหลายรายการ และอัตราการชนะ ~48.6% ในงานเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริงของ CC-Bench (กล่าวคือ การแข่งขันที่สูสี โดยมีไมโครเบนช์มาร์กบางส่วนที่ Sonnet ยังคงเป็นผู้นำ) สำหรับทีมวิศวกรรมจำนวนมาก GLM-4.6 ถือเป็นทางเลือกที่คุ้มต้นทุน
- GLM-4.6 เทียบกับโมเดลบริบทยาวอื่นๆ (DeepSeek, ตัวแปร Gemini, ตระกูล GPT-4): GLM-4.6 เน้นย้ำถึงบริบทขนาดใหญ่และเวิร์กโฟลว์การเข้ารหัสแบบเอเจนต์ จุดแข็งที่สัมพันธ์กันขึ้นอยู่กับตัวชี้วัด (ประสิทธิภาพโทเค็น/การรวมเอเจนต์ เทียบกับความแม่นยำในการสังเคราะห์โค้ดดิบ หรือขั้นตอนความปลอดภัย) การเลือกเชิงประจักษ์ควรขับเคลื่อนโดยงาน
Zhipu AI เปิดตัว GLM-4.6 รุ่นเรือธงรุ่นล่าสุด: พารามิเตอร์รวม 355B พารามิเตอร์ใช้งาน 32B เหนือกว่า GLM-4.5 ในทุกความสามารถหลัก
- การเข้ารหัส: สอดคล้องกับ คล็อด ซอนเนต์ 4ดีที่สุดในประเทศจีน
- บริบท: ขยายเป็น 200K (จาก 128K)
- เหตุผล: ปรับปรุงแล้ว รองรับการเรียกใช้เครื่องมือระหว่างการอนุมาน
- การค้นหา: ปรับปรุงการเรียกใช้เครื่องมือและประสิทธิภาพของตัวแทน
- การเขียน: สอดคล้องกับความชอบของมนุษย์มากขึ้นทั้งในด้านรูปแบบ ความสามารถในการอ่าน และการเล่นตามบทบาท
- หลายภาษา: เพิ่มประสิทธิภาพการแปลข้ามภาษา
วิธีการโทร GLM-**4.**6 API จาก CometAPI
GLM‑4.6 ราคา API ใน CometAPI ลด 20% จากราคาอย่างเป็นทางการ:
- โทเค็นอินพุต: โทเค็น $0.64 ล้าน
- โทเค็นเอาต์พุต: $2.56/ M โทเค็น
ขั้นตอนที่ต้องดำเนินการ
- เข้าสู่ระบบเพื่อ โคเมตาปิดอทคอม. หากคุณยังไม่ได้เป็นผู้ใช้ของเรา กรุณาลงทะเบียนก่อน
- ลงชื่อเข้าใช้ของคุณ คอนโซล CometAPI.
- รับรหัส API ของข้อมูลรับรองการเข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก "เพิ่มโทเค็น" ที่โทเค็น API ในศูนย์ส่วนบุคคล รับรหัสโทเค็น: sk-xxxxx และส่ง

ใช้วิธีการ
- เลือก“
glm-4.6” จุดสิ้นสุดในการส่งคำขอ API และกำหนดเนื้อหาคำขอ วิธีการคำขอและเนื้อหาคำขอได้รับจากเอกสาร API ของเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบ Apifox เพื่อความสะดวกของคุณอีกด้วย - แทนที่ ด้วยคีย์ CometAPI จริงจากบัญชีของคุณ
- แทรกคำถามหรือคำขอของคุณลงในช่องเนื้อหา—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบสนอง
- ประมวลผลการตอบสนองของ API เพื่อรับคำตอบที่สร้างขึ้น
CometAPI มอบ REST API ที่เข้ากันได้อย่างสมบูรณ์ เพื่อการย้ายข้อมูลที่ราบรื่น รายละเอียดสำคัญ เอกสาร API:
- URL ฐาน: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- ชื่อรุ่น: "
glm-4.6" - รับรองความถูกต้อง:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYส่วนหัว - ชนิดของเนื้อหา:
application/json.
การรวม API และตัวอย่าง
ด้านล่างคือ หลาม ตัวอย่างที่สาธิตวิธีเรียกใช้ GLM‑4.6 ผ่าน API ของ CometAPI แทนที่ <API_KEY> และ <PROMPT> ตามนั้น:
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())
พารามิเตอร์สำคัญ:
- แบบ: ระบุรุ่น GLM‑4.6
- max_tokens: ควบคุมความยาวเอาต์พุต
- อุณหภูมิ:ปรับความคิดสร้างสรรค์กับการกำหนดล่วงหน้า
ดูสิ่งนี้ด้วย คล็อด ซอนเนต์ 4.5
