GLM-4.6 Z.ai'nin (eski adıyla Zhipu AI) GLM ailesinin en son büyük sürümüdür: 4. nesil, büyük dil desteğine sahip MoE (Uzman Karışımı) modeli için ayarlanmış aracı iş akışları, uzun bağlamlı akıl yürütme ve gerçek dünya kodlamasıSürüm, çok büyük bir uygulama olan pratik ajan/araç entegrasyonunu vurguluyor bağlam penceresive yerel dağıtım için açık ağırlık kullanılabilirliği.
anahtar özellikler
- Uzun bağlam - yerli 200K jeton bağlam penceresi (128K'dan genişletildi). ()
- Kodlama ve aracılık yeteneği — Gerçek dünya kodlama görevlerinde pazarlanan iyileştirmeler ve aracılar için daha iyi araç çağırma.
- verim — bildirildi ~%30 daha düşük token tüketimi Z.ai'nin testlerinde GLM-4.5'e karşı.
- Dağıtım ve niceleme — Cambricon yongaları için ilk olarak FP8 ve Int4 entegrasyonu duyuruldu; vLLM aracılığıyla Moore Threads üzerinde yerel FP8 desteği.
- Model boyutu ve tensör türü — yayınlanmış eserler şunu gösteriyor ~357B-parametresi Hugging Face'de model (BF16 / F32 tensörleri).
Teknik detaylar
Modaliteler ve formatlar. GLM-4.6 bir salt metin LLM (girdi ve çıktı biçimleri: metin). Bağlam uzunluğu = 200K belirteç; maksimum çıktı = 128K token.
Nicemleme ve donanım desteği. Takım raporları FP8/Int4 kantizasyonu Cambricon yongaları ve yerel FP8 vLLM kullanarak çıkarım için Moore Threads GPU'larında yürütme — çıkarım maliyetini düşürmek ve şirket içi ve yerel bulut dağıtımlarına olanak sağlamak için önemlidir.
Araçlar ve entegrasyonlar. GLM-4.6, Z.ai'nin API'si, üçüncü taraf sağlayıcı ağları (örneğin CometAPI) aracılığıyla dağıtılır ve kodlama aracılarına (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code) entegre edilir.
Teknik detaylar
Modaliteler ve formatlar. GLM-4.6 bir salt metin LLM (girdi ve çıktı biçimleri: metin). Bağlam uzunluğu = 200K belirteç; maksimum çıktı = 128K token.
Nicemleme ve donanım desteği. Takım raporları FP8/Int4 kantizasyonu Cambricon yongaları ve yerel FP8 vLLM kullanarak çıkarım için Moore Threads GPU'larında yürütme — çıkarım maliyetini düşürmek ve şirket içi ve yerel bulut dağıtımlarına olanak sağlamak için önemlidir.
Araçlar ve entegrasyonlar. GLM-4.6, Z.ai'nin API'si, üçüncü taraf sağlayıcı ağları (örneğin CometAPI) aracılığıyla dağıtılır ve kodlama aracılarına (Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code) entegre edilir.
Karşılaştırma performansı
- Yayımlanan değerlendirmeler: GLM-4.6, aracılar, akıl yürütme ve kodlamayı kapsayan sekiz genel kıyaslamada test edildi ve şunları gösterdi: GLM-4.5'e göre net kazanımlarİnsan tarafından değerlendirilen, gerçek dünya kodlama testlerinde (genişletilmiş CC-Bench), GLM-4.6 şunları kullanır: ~%15 daha az token vs GLM-4.5 ve gönderiler ~%48.6 kazanma oranı vs Anthropic'in Claude Sone 4 (birçok liderlik tablosunda neredeyse eşit).
- Konumlandırma: Sonuçlar GLM-4.6'nın önde gelen yerel ve uluslararası modellerle rekabet edebildiğini iddia ediyor (verilen örnekler arasında DeepSeek-V3.1 ve Claude Sonnet 4 yer alıyor).
Sınırlamalar ve riskler
- Halüsinasyonlar ve hatalar: Mevcut tüm LLM'ler gibi, GLM-4.6 da olgusal hatalar yapabilir ve yapmaktadır; Z.ai'nin belgeleri, çıktıların hatalar içerebileceği konusunda açıkça uyarıda bulunmaktadır. Kullanıcılar, kritik içerikler için doğrulama ve geri alma/RAG uygulamalıdır.
- Model karmaşıklığı ve hizmet maliyeti: 200K bağlam ve çok büyük çıktılar, bellek ve gecikme taleplerini önemli ölçüde artırır ve çıkarım maliyetlerini yükseltebilir; ölçekte çalışmak için niceliksel/çıkarımsal mühendislik gerekir.
- Alan boşlukları: GLM-4.6 güçlü bir ajan/kodlama performansı bildirirken, bazı kamu raporları hala belirli sürümlerde gecikmeler var Belirli mikro kıyaslamalarda (örneğin, bazı kodlama ölçümleri ile Sonnet 4.5 karşılaştırması) rekabet eden modellerin karşılaştırması. Üretim modellerini değiştirmeden önce görev başına değerlendirin.
- Güvenlik ve politika: Açık ağırlıklar erişilebilirliği artırır ancak aynı zamanda yönetim sorularını da gündeme getirir (azaltma önlemleri, sınırlamalar ve kırmızı takım oluşturma kullanıcının sorumluluğundadır).
Kullanım durumları
- Aracı sistemler ve araç orkestrasyonu: uzun ajan izleri, çoklu araç planlaması, dinamik araç çağrısı; modelin ajansal ayarı önemli bir satış noktasıdır.
- Gerçek dünya kodlama yardımcıları: çoklu tur kod üretimi, kod incelemesi ve etkileşimli IDE yardımcıları (Claude Code, Cline, Roo Code'a entegre edilmiştir—per Z.ai). Jeton verimliliği iyileştirmeleri Yoğun kullanımlı geliştirici planları için cazip hale getirmek.
- Uzun belge iş akışları: Özetleme, çoklu belge sentezi, 200K penceresi nedeniyle uzun hukuki/teknik incelemeler.
- İçerik oluşturma ve sanal karakterler: genişletilmiş diyaloglar, çok turlu senaryolarda tutarlı kişilik bakımı.
GLM-4.6'nın diğer modellerle karşılaştırılması
- GLM-4.5 → GLM-4.6: adım değişikliği bağlam boyutu (128K → 200K) ve token verimliliği (CC-Bench'te yaklaşık %15 daha az token); geliştirilmiş ajan/araç kullanımı.
- GLM-4.6 ve Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5: Z.ai raporları birkaç liderlik tablosunda neredeyse eşit ve CC-Bench gerçek dünya kodlama görevlerinde yaklaşık %48.6'lık bir kazanma oranı (yani, bazı mikro kıyaslamalarda Sonnet'in hâlâ lider olduğu yakın rekabet). Birçok mühendislik ekibi için GLM-4.6, uygun maliyetli bir alternatif olarak konumlandırılıyor.
- GLM-4.6 ve diğer uzun bağlamlı modeller (DeepSeek, Gemini varyantları, GPT-4 ailesi): GLM-4.6, geniş bağlam ve etken kodlama iş akışlarını vurgular; göreceli güçler metriklere (token verimliliği/etken entegrasyonu ile ham kod sentezi doğruluğu veya güvenlik hatları) bağlıdır. Deneysel seçim görev odaklı olmalıdır.
Zhipu AI'nın en yeni amiral gemisi modeli GLM-4.6 piyasaya sürüldü: Toplam 355 milyar parametre, 32 milyar aktif. Tüm temel yetenekleriyle GLM-4.5'i geride bırakıyor.
- Kodlama: Uyumlu Claude Sone 4, Çin'in en iyisi.
- Bağlam: 200K'ya genişletildi (128K'dan).
- Muhakeme: Geliştirildi, çıkarım sırasında araç çağırmayı destekliyor.
- Arama: Geliştirilmiş araç çağırma ve aracı performansı.
- Yazma: Stil, okunabilirlik ve rol yapma açısından insan tercihleriyle daha iyi uyum sağlar.
- Çok dilli: Diller arası çeviri güçlendirildi.
Nasıl aranır GLM-**4.**CometAPI'den 6 API
GLM‑4.6 CometAPI'de API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:
- Giriş Jetonları: 0.64 milyon jeton
- Çıktı Tokenları: 2.56$/M token
Gerekli Adımlar
- Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun.
- oturum senin CometAPI konsolu.
- Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
Kullanım Yöntemi
- "Seçin
glm-4.6” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API belgesinden elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar. - Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
- Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
- . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.
CometAPI, sorunsuz geçiş için tamamen uyumlu bir REST API sağlar. Temel ayrıntılar API belgesi:
- Temel URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Model İsimleri: "
glm-4.6" - Kimlik doğrulama:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYbaşlık - İçerik türü:
application/json.
API Entegrasyonu ve Örnekler
Aşağıda ise Python GLM‑4.6'nın CometAPI API'si aracılığıyla nasıl çağrılacağını gösteren kod parçası. Değiştir <API_KEY> ve <PROMPT> buna göre:
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())
Anahtar Parametreler:
- model: GLM‑4.6 varyantını belirtir
- max_tokens: Çıkış uzunluğunu kontrol eder
- sıcaklık: Yaratıcılığı determinizme karşı ayarlar
Ayrıca bakınız Claude Sone 4.5