GLM-4.6 API

CometAPI
AnnaOct 16, 2025
GLM-4.6 API

GLM-4.6 是 Z.ai（原智浦 AI）GLM 系列的最新主要版本：第四代大型語言 MoE（混合專家）模型 調整 代理工作流程、長上下文推理和現實世界編碼。該版本強調實用的代理/工具集成，這是一個非常大的 上下文窗口以及開放重量可用性以供本地部署。

主要特徵

  • 長情境 - 本國的 200K 代幣 上下文視窗（從 128K 擴充）。 ()
  • 編碼和代理能力 — 推銷現實世界編碼任務的改進和代理更好的工具呼叫。
  • 效率 — 報道 代幣消耗降低約 30% 與 Z.ai 測試中的 GLM-4.5 相比。
  • 部署與量化 — 首次宣布 Cambricon 晶片的 FP8 和 Int4 整合；透過 vLLM 在 Moore Threads 上提供原生 FP8 支援。
  • 模型大小和張量類型 — 已發表的文物表明 ~357B 參數 Hugging Face 上的模型（BF16 / F32 張量）。

技術細節

方式和格式。 GLM-4.6 是一個 純文字 LLM（輸入與輸出模式：文字）。 上下文長度 = 200K 個標記; 最大輸出 = 128K 代幣.

量化和硬體支援。 該團隊報告 FP8/Int4量化 在 Cambricon 晶片上 原生 FP8 使用 vLLM 在 Moore Threads GPU 上執行推理——這對於降低推理成本和允許本地和國內雲端部署非常重要。

工具和整合。 GLM-4.6 透過 Z.ai 的 API、第三方供應商網路（如 CometAPI）進行分發，並整合到編碼代理程式（Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Code）中。

技術細節

方式和格式。 GLM-4.6 是一個 純文字 LLM（輸入與輸出模式：文字）。 上下文長度 = 200K 個標記; 最大輸出 = 128K 代幣.

量化和硬體支援。 該團隊報告 FP8/Int4量化 在 Cambricon 晶片上 原生 FP8 使用 vLLM 在 Moore Threads GPU 上執行推理——這對於降低推理成本和允許本地和國內雲端部署非常重要。

工具和整合。 GLM-4.6 透過 Z.ai 的 API、第三方供應商網路（如 CometAPI）進行分發，並整合到編碼代理程式（Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Code）中。

基準性能

  • 已發表的評估： GLM-4.6 在八個公共基準上進行了測試，涵蓋代理、推理和編碼，並顯示 較 GLM-4.5 有明顯提升在人工評估的真實世界編碼測試（擴展的 CC-Bench）中，GLM-4.6 使用 代幣減少約 15% 與 GLM-4.5 相比並發布了 勝率約 48.6% 與 Anthropic 的對比 克勞德十四行詩 4 （在許多排行榜上幾乎持平）。
  • 定位： 結果顯示 GLM-4.6 可與國內外領先的模型相媲美（例如 DeepSeek-V3.1 和 Claude Sonnet 4）。

GLM-4.6 API

局限性和風險

  • 幻覺與錯誤： 與所有現行的法學碩士 (LLM) 一樣，GLM-4.6 也可能會犯下事實錯誤——Z.ai 的文檔明確警告輸出可能包含錯誤。使用者應針對關鍵內容進行驗證和檢索/RAG。
  • 模型複雜度與服務成本： 200K 上下文和非常大的輸出大大增加了記憶體和延遲需求，並可能提高推理成本；需要量化/推理工程才能大規模運行。
  • 領域差距： 雖然 GLM-4.6 報告了強大的代理/編碼性能，但一些公開報告指出它仍然 落後於某些版本 在特定微基準測試中比較競爭模型（例如，某些編碼指標與 Sonnet 4.5 的比較）。在替換生產模型之前，請評估每個任務的效能。
  • 安全與政策： 開放權重增加了可訪問性，但也引發了管理問題（緩解、護欄和紅隊仍然是用戶的責任）。

使用場景

  • 代理系統和工具編排： 長代理追蹤、多工具規劃、動態工具呼叫；該模型的代理調整是一個關鍵賣點。
  • 現實世界的編碼助理： 多圈程式碼產生、程式碼審查和互動式 IDE 助理（整合在 Claude Code、Cline、Roo Code 中——根據 Z.ai）。 代幣效率改進 使其對重度使用的開發者計劃具有吸引力。
  • 長文件工作流程： 由於 200K 窗口，需要進行總結、多文檔綜合、長時間的法律/技術審查。
  • 內容創作與虛擬角色： 擴展對話，在多回合場景中保持一致的角色維護。

GLM-4.6 與其他模型的比較

  • GLM-4.5 → GLM-4.6： 階躍變化 上下文大小（128K → 200K） 代幣效率（CC-Bench 上代幣減少約 15%）；改進代理/工具的使用。
  • GLM-4.6 與 Claude Sonnet 4 / Sonnet 4.5： Z.ai 報告 在多個排行榜上接近持平 在 CC-Bench 真實編碼任務中，勝率約為 48.6%（競爭激烈，但 Sonnet 在某些微基準測試中仍然領先）。對於許多工程團隊來說，GLM-4.6 被定位為一種經濟高效的替代方案。
  • GLM-4.6 與其他長上下文模型（DeepSeek、Gemini 變異、GPT-4 系列）的比較： GLM-4.6 強調大上下文和代理程式編碼工作流程；相對優勢取決於指標（令牌效率/代理整合 vs 原始程式碼合成精度或安全流程）。經驗選擇應以任務為驅動。

智普AI最新旗艦機型GLM-4.6發表：總參數355B，有效參數32B，各核心能力全面超越GLM-4.5。

  • 編碼：與 克勞德十四行詩 4，中國最佳。
  • 上下文：擴展到 200K（從 128K）。
  • 推理：改進，支持推理時調用工具。
  • 搜尋：增強工具呼叫和代理效能。
  • 寫作：在風格、可讀性和角色扮演方面更符合人類的偏好。
  • 多語言：增強跨語言翻譯。

如何致電 GLM - **4.**CometAPI 的 6 個 API

GLM‑4.6 CometAPI 中的 API 定價，比官方價格便宜 20%：

  • 輸入代幣：0.64萬美元代幣
  • 輸出代幣：2.56 美元/百萬代幣

所需步驟

  • 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊。
  • 登錄你的 CometAPI 控制台.
  • 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。

GLM-4.6 API

使用方法

  1. 選擇“glm-4.6「端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法和請求體可從我們網站的 API 文件取得。為了方便您使用，我們網站也提供了 Apifox 測試。
  2. 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
  3. 將您的問題或請求插入內容欄位 - 這是模型將會回應的內容。
  4. 。處理 API 回應以取得產生的答案。

CometAPI 提供完全相容的 REST API，以實現無縫遷移。關鍵細節如下： API 文件:

API 整合和範例

下面是一個 蟒蛇 程式碼片段示範如何透過 CometAPI 的 API 呼叫 GLM-4.6。替換 <API_KEY>   <PROMPT> 因此：

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())

關鍵參數:

  • 模型：指定 GLM-4.6 變體
  • 最大令牌數：控制輸出長度
  • 溫度：調整創造力與決定論

也可以看看 克勞德十四行詩 4.5

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