ENRussian
English Chinese French German Portuguese Spanish Russian
авторизоватьсяАвторизоваться
Попробуйте бесплатно
qwen-bg
max-ico04
200 тыс.
В
Вне
max-ico02
Чат
max-ico03
запрещать
GLM-4.6
Эффективность и универсальность этой модели делают ее идеальной для разработчиков и предприятий, стремящихся внедрять передовые приложения искусственного интеллекта с экономическими преимуществами и улучшенной производительностью.
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.
Text to Speech
Javascript
Python 
                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'zhipu/glm-4.6',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();
                                
                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zhipu/glm-4.6",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")
Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.
Получить ключ API Изучите модели
qwenmax-bg
изображение
GLM-4.6

Подробная информация о товаре

✨ Обзор API GLM-4.6

GLM-4.6 — это продвинутая большая языковая модель, разработанная Жипу АИ (ныне Z.ai)Он обладает самым современным набором параметров — 355 миллиардов. Архитектура смешанного экспертного взаимодействия (MoE)Оптимизированная для широкого спектра задач, включая сложные рассуждения, программирование, написание текстов и многоходовые диалоги, модель GLM-4.6 предлагает расширенные возможности. контекстное окно в 200 000 токеновЭта модель демонстрирует лучшие в отрасли показатели производительности, особенно в задачах программирования и работы с агентами, что делает ее лучшим выбором для разработчиков и предприятий, стремящихся к эффективности и универсальности.

⚙️ Технические характеристики

  • Архитектура модели: Параметр 355B «Смесь экспертов» (MoE)
  • Способ ввода: Текст
  • Способ вывода: Текст
  • Размер контекстного окна: 200 000 токенов (расширено со 128 000 в GLM-4.5)
  • Максимальное количество выходных токенов: 128 000 токенов
  • Эффективность: Примерно Использование токенов на 30% эффективнее. чем предыдущие версии
  • Поддерживаемые языки программирования: Python, JavaScript, Java (для задач программирования)

📈 Показатели производительности

Модель GLM-4.6 прошла строгую оценку на авторитетных тестовых наборах данных, продемонстрировав конкурентоспособные или превосходящие результаты по сравнению с ведущими моделями:

  • Реальные тесты программирования: Превосходит аналогичные отечественные модели в 74 сценариях программирования, демонстрируя более высокую корректность и производительность кода.
  • Сравнительная эффективность: Для получения эквивалентного результата требуется примерно на 30% меньше токенов, что снижает затраты и потребность в ресурсах.
  • Результаты сравнительных тестов: По результатам многодоменных тестов NLP, таких как AIME, GPQA, LCB v6 и SWE-Bench Verified, результаты сопоставимы с Claude Sonnet 4 и 4.6.
  • Задачи на рассуждение и задачи, связанные с действиями агентов: Высокие показатели в принятии решений и выполнении задач с использованием вспомогательных инструментов, часто сопоставимые или превосходящие результаты конкурентов в сравнительных тестах.
  • Контекстуальное понимание: Расширенный контекст позволяет добиться превосходных результатов при выполнении задач, требующих глубокого анализа документов и сложных инструкций.
Тесты производительности GLM-4.6

Изображение: Тесты производительности GLM-4.6

💡 Основные характеристики и возможности

  • Расширенная обработка контекста: С массивным Окно токенов 200KGLM-4.6 способен выполнять детальное понимание длинных текстов, решать многоэтапные задачи и вести связные, продолжительные диалоги.
  • Превосходная производительность программирования: Превосходит GLM-4.5 и многих отечественных конкурентов в 74 практических тестах по программированию в среде Claude Code. Отлично справляется с фронтенд-разработкой, организацией кода и автономным планированием.
  • Развитие навыков логического мышления и принятия решений: Расширенные возможности использования инструментов во время вывода позволяют создавать более эффективные системы автономных агентов и выполнять задачи на основе поиска.
  • Генерация естественного языка: Создаёт тексты с улучшенным соответствием стилистическим предпочтениям человека, превосходно подходит для ролевых игр, создания контента (романы, сценарии, реклама) и многоходовых диалогов.
Основные характеристики и возможности GLM-4.6

Изображение: GLM-4.6. Основные характеристики и возможности.

💰 Ценообразование API GLM-4.6

  • Вход: 0,63 доллара
  • Выход: 2,31 доллара
  • Кэшировано: 0,1155 долл.

🚀 Варианты использования GLM-4.6

  • Анализ документов в длинном контексте и подведение итогов
  • Сложные многоступенчатые рассуждения и решение проблем
  • Программирование в реальных условиях и генерация кода на нескольких языках.
  • Создание контента на естественном языке включая литературное творчество и сценарии.
  • Чат-боты с продолжительными, связными многоэтапными диалогами.
  • Агентные системы с использованием инструментов и автономным принятием решений
  • Применение в крупномасштабном промышленном производстве требующие моделей, эффективных с точки зрения использования токенов

💻 Пример кода

В этом разделе обычно размещается интерактивный фрагмент кода для интеграции API, например:

import openai from openai import OpenAI # Для Zhipu AI (Z.ai) GLM-4.6 client = OpenAI( api_key= "ВАШ_API_КЛЮЧ" , base_url= "https://api.z.ai/v1" , # Пример базового URL ) completion = client.chat.completions.create( model= "zhipu/glm-4.6" , messages=[ { "role" : "system" , "content" : "Вы полезный помощник." }, { "role" : "user" , "content" : "Объясняет большие языковые модели простыми словами." } ] ) print (completion.choices[0].message.content)

⚖️ Сравнение с другими моделями

Против. ГЛМ-4.5: GLM-4.6 демонстрирует заметное улучшение точности генерации кода и сохраняет стабильное преимущество в обработке сверхдлинных контекстных входных данных, при этом обеспечивая высокую производительность агентных задач, близкую к GLM-4.5.

Против. OpenAI GPT-4.5: GLM-4.6 сокращает разрыв в точности рассуждений и многошаговых задач, используя гораздо большее контекстное окно; однако GPT-4.5 по-прежнему лидирует по точности выполнения задач на некоторых стандартизированных тестах.

Против. Клод, 4-й сонет: Хотя модель Claude 4 Sonnet превосходит другие модели по эффективности кодирования и работы с несколькими агентами, модель GLM-4.6 соответствует или превосходит её по способности к агентному мышлению и пониманию длинных документов, что делает её более подходящей для приложений с расширенным контекстом.

Против. Gemini 2.5 Pro: GLM-4.6 сочетает в себе расширенные возможности логического мышления и программирования с улучшенным пониманием длинных документов, в то время как Gemini 2.5 Pro больше ориентирован на оптимизацию отдельных показателей программирования и логического мышления.

🔗 Интеграция API

Доступно через API для ИИ/машинного обучения. Подробную документацию см. по ссылке: Документация по API GLM-4.6.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что представляет собой GLM-4.6 и какие существенные улучшения она предлагает?

GLM-4.6 — это последняя версия в серии моделей общего языка от Zhipu AI, отличающаяся существенными улучшениями в возможностях рассуждения, многоязычной производительности и специализированных знаниях предметной области. Ключевые улучшения включают в себя расширенное математическое и логическое рассуждение, улучшенную генерацию и понимание кода, расширенную многоязычную поддержку с превосходными возможностями китайского языка, а также повышенную эффективность обработки сложных многоэтапных задач.

В2: Как модель GLM-4.6 соотносится с другими ведущими языковыми моделями, такими как GPT-4 и Claude?

GLM-4.6 демонстрирует конкурентоспособные показатели по сравнению с моделями высшего уровня, особенно преуспевая в задачах, связанных с китайским языком, математическим мышлением и программированием. Хотя его сильные стороны могут отличаться от GPT-4 в задачах, связанных с творческим письмом, или от Claude в задачах, связанных с обеспечением безопасности, он часто соответствует или превосходит сопоставимые модели в технических областях и понимании азиатских языков. Его эффективная архитектура также обеспечивает экономические преимущества для многих корпоративных приложений.

Q3: В чём заключаются ключевые технические нововведения в архитектуре GLM-4.6?

В GLM-4.6 представлен ряд архитектурных инноваций: улучшенные механизмы внимания для более эффективной обработки длинного контекста, усовершенствованные методы обучения для математического и логического мышления, оптимизированная токенизация для повышения эффективности многоязычности, передовые подходы к тонкой настройке для специализированных областей, а также улучшенная эффективность параметров, обеспечивающая высокую производительность без необходимости экстремального масштабирования. Эти инновации способствуют сбалансированной производительности в различных задачах.

Q4: Для каких практических применений особенно хорошо подходит GLM-4.6?

GLM-4.6 превосходно подходит для: корпоративных приложений на азиатских рынках, требующих надежной поддержки китайского языка, технической документации и генерации кода, математического и научного анализа, образовательных инструментов для STEM-дисциплин, бизнес-аналитики и анализа данных, а также многоязычной автоматизации обслуживания клиентов. Благодаря сбалансированной производительности он универсален для решения как творческих, так и аналитических задач в различных отраслях.

В5: Как GLM-4.6 учитывает многоязычность и межкультурные особенности?

GLM-4.6 обладает расширенными многоязычными возможностями, особенно сильными в китайском и других азиатских языках, включая понимание культурного контекста, идиом и региональных особенностей. Модель демонстрирует эффективную межъязыковую трансферную обработку, обеспечивая результативность даже при неравномерном распределении обучающих данных по языкам. Это делает ее особенно ценной для глобальных компаний, работающих на азиатских рынках или нуждающихся в надежной многоязычной поддержке.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.
Попробуйте бесплатно
api-right-1
модель-bg02-1

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах
Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.