GLM-4.6 API

CometAPI
AnnaOct 16, 2025
GLM-4.6 API

GLM-4.6 是 Z.ai（原 Zhipu AI）GLM 家族的最新重大版本：一款面向智能体工作流、长上下文推理与真实世界编码调优的第四代大型语言MoE（专家混合）模型。此次发布强调实用的智能体/工具集成、超大的上下文窗口，以及开放权重以便本地部署。

关键特性

  • 长上下文 — 原生 200K token 上下文窗口（由 128K 扩展）。()
  • 编码与智能体能力 — 在真实世界编码任务与智能体的工具调用方面宣称有所提升。
  • 效率 — 据 Z.ai 的测试，相比 GLM-4.5，token 消耗降低约 ~30%。
  • 部署与量化 — 首次宣布在 Cambricon 芯片上实现 FP8 与 Int4 集成；通过 vLLM 在 Moore Threads 上原生支持 FP8。
  • 模型规模与张量类型 — 已发布的工件显示在 Hugging Face 上提供 ~357B 参数的模型（BF16 / F32 张量）。

技术细节

模态与格式。 GLM-4.6 是一款纯文本 LLM（输入与输出模态：文本）。上下文长度 = 200K tokens；最大输出 = 128K tokens。

量化与硬件支持。 团队报告在 Cambricon 芯片上实现 FP8/Int4 量化，并通过 vLLM 在 Moore Threads GPU 上实现原生 FP8推理——这对于降低推理成本并支持本地及国内云部署很重要。

工具与集成。 GLM-4.6 通过 Z.ai 的 API、第三方供应商网络（如 CometAPI）分发，并集成到编码智能体（Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Code）中。

技术细节

模态与格式。 GLM-4.6 是一款纯文本 LLM（输入与输出模态：文本）。上下文长度 = 200K tokens；最大输出 = 128K tokens。

量化与硬件支持。 团队报告在 Cambricon 芯片上实现 FP8/Int4 量化，并通过 vLLM 在 Moore Threads GPU 上实现原生 FP8推理——这对于降低推理成本并支持本地及国内云部署很重要。

工具与集成。 GLM-4.6 通过 Z.ai 的 API、第三方供应商网络（如 CometAPI）分发，并集成到编码智能体（Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Code）中。

基准测试表现

  • 公开评测： GLM-4.6 在覆盖智能体、推理与编码的八个公开基准上进行测试，显示出相较 GLM-4.5 的明显提升。在人工评估的真实世界编码测试（扩展版 CC-Bench）中，GLM-4.6 相比 GLM-4.5 使用约少 ~15% 的 tokens，并对 Anthropic 的Claude Sonnet 4 取得约 ~48.6% 的胜率（在许多排行榜上接近持平）。
  • 定位： 结果声称 GLM-4.6 与国内外领先模型具有竞争力（示例包括 DeepSeek-V3.1 与 Claude Sonnet 4）。

GLM-4.6 API

限制与风险

  • 幻觉与错误： 与所有当前 LLM 一样，GLM-4.6 也可能产生事实性错误——Z.ai 的文档明确提示输出可能包含错误。对于关键内容，用户应进行核验并结合检索/RAG。
  • 模型复杂度与服务成本： 200K 上下文与超大输出会显著增加内存与时延需求，并可能提高推理成本；需要量化/推理工程来支撑规模化运行。
  • 领域差距： 尽管 GLM-4.6 在智能体/编码方面报告强势表现，但有公开报告指出其在某些微基准上仍落后于某些版本的竞品（例如部分编码指标对比 Sonnet 4.5）。在替换生产模型前，应按任务逐项评估。
  • 安全与政策： 开放权重提升了可获得性，同时也带来治理问题（缓解措施、防护与红队测试仍由用户负责）。

使用场景

  • 智能体系统与工具编排： 支持较长的智能体轨迹、多工具规划与动态工具调用；模型的智能体调优是关键卖点。
  • 真实世界编码助手： 多轮代码生成、代码评审与交互式 IDE 助手（据 Z.ai 集成到 Claude Code、Cline、Roo Code）。token 效率提升使其对高频使用的开发者方案更具吸引力。
  • 长文档工作流： 利用 200K 窗口进行摘要、多文档综合、长篇法律/技术审阅。
  • 内容创作与虚拟角色： 扩展对话、多轮场景中的一致人设维持。

GLM-4.6 与其他模型的比较

  • GLM-4.5 → GLM-4.6： 上下文规模跃迁（128K → 200K）与token 效率（在 CC-Bench 上少用约 ~15% 的 tokens）；智能体/工具使用能力增强。
  • GLM-4.6 vs Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5： Z.ai 报告称在多个排行榜上接近持平，并在 CC-Bench 真实世界编码任务中约 48.6% 胜率（总体接近，但在部分微基准上 Sonnet 仍领先）。对许多工程团队而言，GLM-4.6 被定位为具成本效率的替代方案。
  • GLM-4.6 vs 其他长上下文模型（DeepSeek、Gemini 变体、GPT-4 系列）： GLM-4.6 强调大上下文与智能体编码工作流；相对优势取决于指标（token 效率/智能体集成 vs 纯代码生成准确率或安全流水线）。应以任务驱动进行经验性选择。

Zhipu AI 的最新旗舰模型 GLM-4.6 发布：355B 总参数，32B 活跃参数。在所有核心能力上超越 GLM-4.5。

  • 编码：与 Claude Sonnet 4 对齐，中国最佳。
  • 上下文：由 128K 扩展至 200K。
  • 推理：提升，支持推理过程中的工具调用。
  • 搜索：增强的工具调用与智能体性能。
  • 写作：在风格、可读性与角色扮演上更贴合人类偏好。
  • 多语种：跨语言翻译能力提升。

如何调用 GLM–**4.**6 API（来自 CometAPI）

GLM‑4.6 在 CometAPI 的 API 定价，较官方价格优惠 20%：

  • 输入 Tokens：$0.64 M tokens
  • 输出 Tokens：$2.56/ M tokens

必要步骤

  • 登录 cometapi.com。如果你还不是我们的用户，请先注册。
  • 登录你的 CometAPI console。
  • 获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，得到令牌密钥：sk-xxxxx 并提交。

GLM-4.6 API

使用方法

  1. 选择 “glm-4.6” 端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们的网站 API 文档获得。我们的网站也提供 Apifox 测试以便使用。
  2. 将 <YOUR_API_KEY> 替换为你账号中的实际 CometAPI key。
  3. 将你的问题或请求插入到 content 字段——模型将对其进行响应。
  4. . 处理 API 响应以获取生成的答案。

CometAPI 提供完全兼容的 REST API——实现无缝迁移。关键细节见 API doc：

API 集成与示例

下面是一个通过 CometAPI 调用 GLM‑4.6 的 Python 代码片段。请相应替换 <API_KEY> 与 <PROMPT>：

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())

关键参数:

  • model: 指定 GLM‑4.6 变体
  • max_tokens: 控制输出长度
  • temperature: 调节创造性与确定性

另请参见 Claude Sonnet 4.5

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