Hızla gelişen yapay zeka dünyasında, her yeni büyük dil modelinin (LLM) piyasaya sürülmesi, sayısal bir sürüm artışından daha fazlasını temsil ediyor; akıl yürütme, kodlama becerisi ve insan-makine iş birliğinde ilerlemenin bir göstergesi. Eylül 2025'in sonlarında, Zhipu AI (Z.ai) açıkladı GLM-4.6Genel Dil Modeli ailesinin en yeni üyesi. GLM-4.5'in sağlam mimarisi ve güçlü akıl yürütme temeli üzerine inşa edilen bu güncelleme, modelin yeteneklerini daha da iyileştiriyor. etken akıl yürütme, kodlama zekası ve uzun bağlam anlayışıgeliştiriciler ve işletmeler için açık ve erişilebilir kalırken.
GLM-4.6 nedir?
GLM-4.6, yüksek kapasiteli akıl yürütmeyi pratik geliştirici iş akışlarıyla dengelemek üzere tasarlanmış GLM (Genel Dil Modeli) serisinin önemli bir sürümüdür. Bu sürüm, üst düzeyde birbiriyle yakından ilişkili üç kullanım örneğini hedefler: (1) gelişmiş kod oluşturma ve kod hakkında akıl yürütme, (2) çok uzun girdiler arasında model anlayışı gerektiren genişletilmiş bağlam görevleri ve (3) modelin planlama, araç çağırma ve çok adımlı süreçleri düzenlemesi gereken aracı iş akışları. Model, bulut API'leri ve topluluk modeli merkezleri için tasarlanmış varyantlarda sunulur ve hem barındırılan hem de kendi kendine barındırılan dağıtım modellerine olanak tanır.
Pratikte, GLM-4.6 "önce geliştirici" odaklı bir amiral gemisi olarak konumlandırılmıştır: iyileştirmeleri yalnızca ham kıyaslama sayılarıyla ilgili değil, aynı zamanda geliştiricilerin yardımcıları, kod yardımcı pilotlarını ve belge veya bilgi odaklı aracıları oluşturma biçimlerini önemli ölçüde değiştiren yeteneklerle ilgilidir. Araç kullanımı için talimat ayarlamalarına, kod kalitesi ve hata ayıklama için ayrıntılı iyileştirmelere ve performansta doğrusal bir bozulma olmadan çok uzun bağlamlara olanak tanıyan altyapı seçeneklerine vurgu yapan bir sürüm bekleyin.
GLM-4.6 neyi çözmeyi amaçlıyor?
- Daha uzun ve etkili bağlam pencerelerini destekleyerek uzun kod tabanları ve büyük belgelerle çalışmanın getirdiği sürtünmeyi azaltın.
- Kod oluşturma ve hata ayıklamanın güvenilirliğini artırarak daha deyimsel, test edilebilir çıktılar üretin.
- Hedefli öğretim ve takviye tarzı ayarlama yoluyla, planlama, araç kullanımı ve çok adımlı görev yürütme gibi etken davranışların sağlamlığını artırın.
GLM-4.5'ten GLM-4.6'ya pratikte neler değişti?
- Bağlam ölçeklemesi: 128K atla 200 jeton Kullanıcılar için en büyük UX/mimari değişikliği: Uzun belgeler, tüm kod tabanları veya genişletilmiş aracı metinleri artık tek bir bağlam penceresi olarak işlenebilir. Bu, birçok iş akışı için özel parçalama veya pahalı alma döngülerine olan ihtiyacı azaltır.
- Kodlama ve gerçek dünya değerlendirmesi: Z.ai, daha zor, gerçek görev yörüngeleriyle genişletilmiş CC-Bench'i (kodlama ve tamamlama kıyaslaması) ve GLM-4.6'nın görevleri şu şekilde tamamladığını bildiriyor: ~%15 daha az token GLM-4.5'ten daha iyi performans gösterirken, karmaşık çok turlu mühendislik görevlerinde başarı oranlarını da artırıyor. Bu, uygulanan kodlama senaryolarında daha iyi token verimliliğinin yanı sıra ham yetenek iyileştirmelerine de işaret ediyor. Z.ai
- Aracı ve araç entegrasyonu: GLM-4.6, web aramasını, kod yürütmeyi veya diğer mikro hizmetleri düzenlemek için modele güvenen ürünler için önemli olan araç çağırma ve arama aracıları için daha iyi destek kalıpları içerir.
GLM-4.6’nın temel özellikleri nelerdir?
1. 200 Token'a Genişletilmiş Bağlam Penceresi
GLM-4.6'nın en çok ilgi çeken özelliklerinden biri de büyük ölçüde genişletilmiş bağlam penceresiÖnceki nesildeki 128K'dan genişletilerek 200 jetonGLM-4.6, tek bir oturumda tüm kitapları, karmaşık çok belgeli veri kümelerini veya saatlerce süren diyalogları işleyebilir. Bu genişleme yalnızca kavrayışı geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda uzun girdiler üzerinde tutarlı muhakeme — belge özetleme, hukuki analiz ve yazılım mühendisliği iş akışları için büyük bir sıçrama.
2. Gelişmiş Kodlama Zekası
Zhipu AI'nın dahili yapısı CC-Bench Gerçek dünya programlama görevlerinden oluşan bir dizi kıyaslama, GLM-4.6'nın şunları başardığını gösteriyor: kodlama doğruluğu ve verimliliğinde kayda değer gelişmelerModel, kullanırken sözdizimsel olarak doğru, mantıksal olarak sağlam kod üretebilir yaklaşık %15 daha az token Eşdeğer görevler için GLM-4.5'ten daha verimlidir. Bu token verimliliği, kurumsal dağıtım için hayati bir faktör olan kaliteden ödün vermeden daha hızlı ve daha ucuz tamamlamalar anlamına gelir.
3. Gelişmiş Akıl Yürütme ve Araç Entegrasyonu
Ham metin üretiminin ötesinde, GLM-4.6 şu alanlarda da parlıyor: araç destekli akıl yürütmeÇok adımlı planlama ve veritabanlarından arama araçlarına ve yürütme ortamlarına kadar harici sistemlerin düzenlenmesi için eğitilmiş ve hizalanmıştır. Pratikte bu, GLM-4.6'nın bir "beyin" görevi görebileceği anlamına gelir. otonom AI ajanı, harici API'leri ne zaman çağıracağınıza, sonuçların nasıl yorumlanacağına ve oturumlar arasında görev sürekliliğinin nasıl sağlanacağına karar verme.
4. Gelişmiş Doğal Dil Hizalaması
Sürekli takviyeli öğrenme ve tercih optimizasyonu sayesinde GLM-4.6 şunları sunar: daha akıcı konuşma akışı, daha iyi stil uyumu ve daha güçlü güvenlik uyumuModel, tonunu ve yapısını bağlama uyacak şekilde uyarlıyor; ister resmi dokümantasyon, ister eğitim amaçlı ders anlatımı, isterse yaratıcı yazarlık olsun, kullanıcı güvenini ve okunabilirliğini artırıyor.
GLM-4.6 hangi mimariyle destekleniyor?
GLM-4.6 bir Uzmanlar Karışımı modeli midir?
Çıkarım yöntemi sürekliliği: GLM ekibi, GLM-4.5 ve GLM-4.6'nın aynı temel çıkarım hattını paylaştığını ve mevcut dağıtım kurulumlarının minimum sürtüşmeyle yükseltilmesine olanak tanıdığını belirtiyor. Bu, halihazırda GLM-4.x kullanan ekipler için operasyonel riski azaltıyor; ölçekleme parametreleri ve model tasarım seçenekleri, etken akıl yürütme, kodlama ve verimli çıkarım için uzmanlaşmayı vurguluyor. GLM-4.5 raporu, ailenin MoE stratejisi ve eğitim rejiminin (çok aşamalı ön eğitim, uzman model yinelemesi, uyum için pekiştirmeli öğrenme) en açık kamuya açık tanımını sunuyor; GLM-4.6, bağlam uzunluğunu ve göreve özgü yetenekleri ayarlarken bu dersleri uyguluyor.
Mühendisler için pratik mimarlık notları
- Parametre ayak izi ve etkinleştirilmiş hesaplama: Büyük parametre toplamları (yüz milyarlarca) her istekte eşdeğer aktivasyon maliyetine doğrudan dönüşmez; MoE, her belirteç dizisi için yalnızca bir uzman alt kümesinin aktivasyon yapması anlamına gelir ve bu da birçok iş yükü için daha avantajlı bir maliyet/verim dengesi sağlar.
- Jeton hassasiyeti ve biçimleri: Genel ağırlıklar BF16 ve F32 formatlarında dağıtılıyor ve topluluk kantizasyonları (GGUF, 4-/8-/bit) hızla ortaya çıkıyor; bunlar ekiplerin GLM-4.6'yı çeşitli donanım profillerinde çalıştırmasına olanak sağlıyor.
- Çıkarım yığını uyumluluğu: Z.ai, vLLM ve diğer modern LLM çalışma zamanlarını uyumlu çıkarım arka uçları olarak belgelendirir ve bu da GLM-4.6'yı hem bulut hem de şirket içi dağıtımlar için uygulanabilir kılar.
Performans kıyaslaması: GLM-4.6 nasıl performans gösteriyor?
Hangi kıstaslar bildirildi?
Z.ai, GLM-4.6'yı bir dizi alanda değerlendirdi sekiz kamu ölçütü Aracılık görevleri, akıl yürütme ve kodlamayı kapsayan bir yaklaşım geliştirdiler. Ayrıca, üretim mühendisliği görevlerini (ön uç geliştirme, test etme, algoritmik problem çözme) daha iyi simüle etmek için CC-Bench'i (Docker'dan izole ortamlarda çalıştırılan, insan tarafından değerlendirilen, gerçek görev kodlama kıyaslaması) genişlettiler. Bu görevlerde GLM-4.6, GLM-4.5'e göre tutarlı iyileştirmeler gösterdi.
Kodlama performansı
- Gerçek görev kazanır: CC-Bench insan değerlendirmelerinde GLM-4.6'ya ulaşıldı yakın eşitlik Anthropic'in Claude Sonnet 4'ü ile başa baş, çok turlu görevlerde - Z.ai bildiriyor 48.6% win oranı Docker'dan izole edilmiş, insan tarafından değerlendirilen değerlendirmelerinde (yorum: Claude Sonnet 4 ile küratörlü setlerinde neredeyse 50/50). Aynı zamanda, GLM-4.6, görevlerinde bir dizi yerel açık modelden (örneğin, DeepSeek varyantları) daha iyi performans gösterdi.
- Jeton verimliliği: Z.ai raporları ~%15 daha az token CC-Bench yörüngelerinde GLM-4.5 ile karşılaştırıldığında görevleri tamamlamak için kullanılır; bu hem gecikme hem de maliyet açısından önemlidir.
Akıl yürütme ve matematik
GLM-4.6, GLM-4.5'e kıyasla gelişmiş muhakeme yeteneği ve daha güçlü araç kullanma performansı iddia ediyor. GLM-4.5 hibrit "düşünme" ve doğrudan yanıt modlarını vurgularken, GLM-4.6, özellikle arama veya yürütme araçlarıyla entegre edildiğinde, çok adımlı muhakeme için sağlamlığı artırıyor.
Z.ai'nin kamuya açık mesajlaşması GLM-4.6'yı şu şekilde konumlandırıyor: önde gelen uluslararası ve yerel modellerle rekabet edebilir Seçtikleri kıstaslarda (özellikle Claude Sonnet 4 ile rekabet edebilir ve kod/aracı görevlerinde DeepSeek varyantları gibi bazı yerel alternatifleri geride bırakabilir). Ancak bazı kodlamaya özgü alt kıstaslarda** GLM-4.6, Claude Sonnet 4.5'in (daha yeni bir Anthropic sürümü) gerisinde kalarak, ortamı açık ara bir hakimiyetten ziyade sıkı bir rekabet ortamına dönüştürüyor.
GLM-4.6'ya Nasıl Erişilir
- 1. Z.ai Platformu aracılığıyla: Geliştiriciler GLM-4.6'ya doğrudan şu şekilde erişebilirler: Z.ai'nin API'si or **sohbet arayüzü (chat.z.ai)**Bu barındırılan hizmetler, yerel dağıtım gerektirmeden hızlı deneme ve entegrasyona olanak tanır. API, hem standart metin tamamlama hem de aracı iş akışları için gerekli olan yapılandırılmış araç çağırma modlarını destekler.
- 2. Hugging Face ve ModelScope'ta Açık Ağırlıklar: Yerel kontrolü tercih edenler için Zhipu AI, GLM-4.6 model dosyalarını yayınladı Sarılma Yüz ve ModelKapsam, safetensör versiyonları dahil BF16 ve F32 Hassasiyet. Topluluk geliştiricileri, tüketici sınıfı GPU'larda çıkarım yapmayı mümkün kılan niceliksel GGUF sürümleri ürettiler.
- 3. Entegrasyon Çerçeveleri: GLM-4.6, aşağıdaki gibi önemli çıkarım motorlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur: vLLM, SGLang, ve LM DağıtımıModern servis raflarına uyum sağlamasına olanak tanır. Bu çok yönlülük, işletmelerin bulut, kenar, ve şirket içi dağıtım uyumluluk veya gecikme gereksinimlerine bağlı olarak.
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
En son entegrasyon olan GLM-4.6 yakında CometAPI'de görünecek, bu yüzden bizi izlemeye devam edin! GLM 4.6 Model yüklemesini sonlandırırken, Modeller sayfasındaki diğer modellerimizi keşfedin veya AI Playground'da deneyin.
Geliştiriciler erişebilir GLM‑4.5 API CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !
Sonuç — GLM-4.6'nın şimdi önemi nedir?
GLM-4.6, GLM serisinde önemli bir kilometre taşıdır çünkü daha uzun bağlam pencereleri, hedefli kodlama ve aracı optimizasyonları ve somut kıyaslama kazanımları gibi pratik geliştirici iyileştirmelerini, birçok kuruluşun istediği açıklık ve ekosistem esnekliğiyle bir araya getirir. Kod asistanları, uzun biçimli belge aracıları veya araç destekli otomasyonlar geliştiren ekipler için GLM-4.6, en iyi aday olarak değerlendirilmeye değerdir.