在人工智慧快速發展的世界中，每個新的大型語言模型（LLM）的發布都不僅僅代表著數值版本的提升，它還標誌著推理、編碼能力和人機協作方面的進步。 2025年9月下旬， 智浦AI（Z.ai） 亮相 GLM-4.6通用語言模型系列的最新成員。基於 GLM-4.5 的強大架構和推理基礎，此次更新進一步完善了此模型的功能，包括： 代理推理、編碼智能和長上下文理解，同時保持開放，對開發人員和企業均適用。
GLM-4.6 是什麼？
GLM-4.6 是 GLM（通用語言模型）系列的一個主要版本，旨在平衡高容量推理能力與實際的開發者工作流程。概括而言，此版本針對三個緊密相關的用例：(1) 高階程式碼產生和程式碼推理；(2) 需要模型理解超長輸入的擴展上下文任務；以及 (3) 模型必須規劃、呼叫工具並協調多步驟流程的代理工作流程。此模型提供多種適用於雲端 API 和社群模型中心的變體，支援託管和自架部署模式。
實際上，GLM-4.6 被定位為「開發者優先」的旗艦產品：它的改進不僅體現在原始基準測試數據上，還體現在能夠顯著改變開發者構建助手、代碼助手以及文檔或知識驅動型代理方式的功能上。預計該版本將重點關注工具使用的指令調優、程式碼品質和調試的細粒度改進，以及支援超長上下文且效能不會線性下降的基礎設施選擇。
GLM-4.6 旨在解決什麼問題？
- 透過支援更長的有效上下文窗口，減少處理長程式碼庫和大型文件的摩擦。
- 提高程式碼產生和偵錯的可靠性，產生更符合語言習慣、可測試的輸出。
- 透過有針對性的指導和強化式調整來提高代理行為（規劃、工具使用和多步驟任務執行）的穩健性。
從 GLM-4.5 到 GLM-4.6，實務上有哪些變化？
- 上下文縮放：128K 跳到 200K 代幣 對使用者而言，這是最大的使用者體驗/架構變更：長文件、整個程式碼庫或擴充的代理記錄現在可以作為單一上下文視窗處理。這減少了許多工作流程對臨時分塊或昂貴的檢索循環的需求。
- 編碼與真實世界評估： Z.ai 擴展了 CC-Bench（他們的編碼和完成基準），增加了更難的實際任務軌跡，並報告 GLM-4.6 能夠完成以下任務： 代幣減少約 15% 比 GLM-4.5 更勝一籌，同時提升了複雜多輪工程任務的成功率。這標誌著在應用程式編碼場景中，令牌效率更高，原始能力也得到提升。 Z.ai
- 代理和工具整合： GLM-4.6 包括對工具呼叫和搜尋代理的更好的支援模式——這對於依賴模型來協調網路搜尋、程式碼執行或其他微服務的產品來說非常重要。
GLM-4.6 的主要特點是什麼？
1. 將上下文視窗擴展到 200 萬個令牌
GLM-4.6 最引人注目的特點之一是 大規模擴展上下文窗口. 從上一代的 128K 擴展到 200K 代幣GLM-4.6 可以在單一會話中處理整本書、複雜的多文件資料集或數小時的對話。這項擴展不僅增強了理解力，也使 對長輸入進行一致推理 — 文件摘要、法律分析和軟體工程工作流程的重大飛躍。
2. 改進的編碼智能
智普AI內部 CC-Bench 基準測試是一套現實世界的程式設計任務，顯示 GLM-4.6 實現了 編碼準確性和效率顯著提高。此模型可以產生語法正確、邏輯合理的程式碼，同時使用 代幣減少約 15% 比同等任務的 GLM-4.5 更有效率。這種顯著的效率意味著更快、更便宜地完成任務，同時又不犧牲品質——這是企業部署的關鍵因素。
3. 高級推理與工具集成
除了原始文字生成之外，GLM-4.6 還 工具增強推理它已針對多步驟規劃和協調外部系統（從資料庫到搜尋工具再到執行環境）進行了訓練和調整。在實踐中，這意味著 GLM-4.6 可以充當 自主人工智慧代理，決定何時呼叫外部 API、如何解釋結果以及如何在會話之間保持任務的連續性。
4. 增強自然語言對齊
透過持續的強化學習和偏好優化，GLM-4.6 實現了 更流暢的對話流程、更好的風格匹配和更強的安全一致性。該模型會根據上下文調整其語氣和結構——無論是正式文件、教育輔導還是創意寫作——從而提高用戶信任度和可讀性。
什麼架構支援 GLM-4.6？
GLM-4.6 是混合專家模型嗎？
推理方法連續性： GLM 團隊表示，GLM-4.5 和 GLM-4.6 共享相同的基礎推理流程，從而能夠以最小的摩擦升級現有的部署設定。這降低了已使用 GLM-4.x 的團隊的營運風險——擴展參數和模型設計選擇強調代理推理、編碼和高效推理的專業化。 GLM-4.5 報告對此系列的 MoE 策略和訓練方案（多階段預訓練、專家模型迭代、用於對齊的強化學習）進行了最清晰的公開描述；GLM-4.6 在調整上下文長度和特定任務能力的同時，也運用了這些經驗。
工程師實用架構筆記
- 參數足跡與激活計算： 較大的參數總數（數千億）不會直接轉化為每個請求的等效激活成本——MoE 意味著每個令牌序列只有一部分專家激活，從而為許多工作負載提供更有利的成本/吞吐量權衡。
- 令牌精度和格式： 公共權重以 BF16 和 F32 格式分佈，並且社區量化（GGUF、4-/8-/位元）正在迅速出現；這些允許團隊在不同的硬體配置上運行 GLM-4.6。
- 推理堆疊相容性： Z.ai 將 vLLM 和其他現代 LLM 運行時記錄為相容的推理後端，這使得 GLM-4.6 適用於雲端和本地部署。
基準效能：GLM-4.6 的表現如何？
報告了哪些基準？
Z.ai 透過一系列 八個公共基準 涵蓋代理任務、推理和編碼。他們還擴展了 CC-Bench（一個在 Docker 隔離環境中運行的人工評估、真實任務編碼基準測試），以便更好地模擬生產工程任務（前端開發、測試、演算法問題求解）。在這些任務上，GLM-4.6 比 GLM-4.5 表現出持續的改進。
編碼性能
- 真實任務勝利： 在 CC-Bench 人工評估中，GLM-4.6 達到了 接近平價 與 Anthropic 的 Claude Sonnet 4 在多回合任務中正面交鋒——Z.ai 報告稱 贏率48.6％ 在 Docker 隔離的人工評判評估中（解讀：在他們精選的資料集上，GLM-4.6 與 Claude Sonnet 4 的得分接近 50/50）。同時，GLM-4.6 在其任務上的表現優於許多國內開放模型（例如 DeepSeek 變體）。
- 代幣效率： Z.ai 報告 代幣減少約 15% 與 CC-Bench 軌跡中的 GLM-4.5 相比，用於完成任務——這對延遲和成本都很重要。
推理和數學
GLM-4.6 聲稱其推理能力和工具使用性能均比 GLM-4.5 有所提升。 GLM-4.5 強調混合「思考」和直接回覆模式，而 GLM-4.6 則提升了多步驟推理的穩健性，尤其是在與搜尋或執行工具整合時。
Z.ai 的公開資訊將 GLM-4.6 定位為 與國際、國內領先車款競爭 在各自選擇的基準測試中，GLM-4.6 的表現與 Claude Sonnet 4 相當，並且在程式碼/代理任務中超越了某些國內替代產品，例如 DeepSeek 的變體。但在某些特定於編碼的子基準測試中**，GLM-4.6 仍然落後於 Claude Sonnet 4.5（Anthropic 的最新版本），這使得兩者之間的競爭更加激烈，而非完全佔據主導地位。
如何存取 GLM-4.6
- 1. 透過Z.ai平台： 開發人員可以透過以下方式直接存取 GLM-4.6 Z.ai 的 API or **聊天介面（chat.z.ai）**這些託管服務無需本地部署即可快速進行實驗和整合。 API 支援標準文字補全和結構化工具呼叫模式－這對於代理程式工作流程至關重要。
- 2.打開Hugging Face和ModelScope上的權重： 對於那些喜歡局部控制的用戶，智浦AI已經發布了GLM-4.6模型文件 擁抱臉 模型範圍，包括 safetensors 版本 BF16 F32 精度。社群開發人員已經製作了量化的GGUF版本，可以在消費級GPU上進行推理。
- 3.集成框架： GLM-4.6 與主流推理引擎無縫集成，例如 法學碩士, 西格朗和 LM部署，使其能夠適應現代服務堆疊。這種多功能性使企業能夠選擇 雲, 邊緣和 本地部署 取決於合規性或延遲要求。
CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。
最新的整合 GLM-4.6 很快就會出現在 CometAPI 上，敬請期待！在我們完成 GLM 4.6 模型上傳的同時，您可以在模型頁面上探索我們的其他模型，或在 AI Playground 中嘗試它們。
開發人員可以訪問 GLM-4.5 API 透過 CometAPI， 最新型號版本 始終與官方網站同步更新。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
準備出發了嗎？ → 立即註冊 CometAPI !
結論 — 為什麼 GLM-4.6 現在很重要
GLM-4.6 是 GLM 產品線中的一個重要里程碑，因為它將實用的開發者改進（更長的上下文視窗、有針對性的編碼和代理優化以及切實的基準測試提升）與許多組織所需的開放性和生態系統靈活性完美結合。對於建立程式碼助理、長文件代理或工具化自動化的團隊來說，GLM-4.6 值得作為首選方案進行評估。