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GLM-4.6
该模型的高效性和多功能性使其成为开发人员和企业部署具有经济和性能优势的高级 AI 应用的理想选择。
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                                        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}")
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

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GLM-4.6

产品详情

✨ GLM-4.6 API概述

GLM-4.6 是由开发的高级大型语言模型 Zhipu AI (now Z.ai)它拥有最先进的3550亿个参数。 专家混合（MoE）架构GLM-4.6 针对包括复杂推理、编码、写作和多轮对话在内的各种任务进行了优化，并提供了扩展功能。 上下文窗口大小为 200,000 个词元该模型展现了业界领先的性能，尤其是在编程和代理任务方面，使其成为追求效率和多功能性的开发人员和企业的首选。

⚙️ 技术规格

  • 模型架构： 355B 参数混合专家组 (MoE)
  • 输入方式： 文本
  • 输出方式： 文本
  • 上下文窗口大小： 20万个Tokens （由 GLM-4.5 中的 128,000 扩展而来）
  • 最大输出Tokens数： 128,000 个Tokens
  • 效率： 大约 Tokens消耗效率提高 30%。 比以前的版本
  • 支持的编程语言： Python、JavaScript、Java（用于编程任务）

📈 性能基准

GLM-4.6 已通过权威基准测试的严格评估，结果表明其性能与领先模型相比具有竞争力或更优：

  • 真实世界的编程测试： 在 74 个编码场景中，其性能优于类似的国内型号，展现出更好的代码正确性和性能。
  • 比较效率： 在同等产出下，消耗的Tokens数量减少约 30%，从而降低成本和资源需求。
  • 基准测试结果： 在 AIME、GPQA、LCB v6 和 SWE-Bench Verified 等多领域 NLP 基准测试中，其性能与 Claude Sonnet 4 和 4.6 相当。
  • 推理与智能体任务： 在决策和工具辅助任务中表现出色，在基准测试中经常能与竞争对手匹敌或超越竞争对手。
  • 语境理解： 扩展的上下文信息能够显著提升需要深度文档分析和复杂指令的任务的性能。
GLM-4.6 性能基准测试

图片：GLM-4.6 性能基准测试

💡 主要特性和功能

  • 扩展上下文处理： 规模庞大 20万Tokens窗口GLM-4.6 能够进行详细的长篇文本理解、多步骤问题解决，并保持连贯、长时间的对话。
  • 卓越的编码性能： 在 Claude Code 环境下进行的 74 项实际编码测试中，性能优于 GLM-4.5 和许多国内竞争对手。在前端开发、代码组织和自主规划方面表现出色。
  • 高级推理和决策： 推理过程中增强的工具使用能力能够实现更好的自主代理框架和基于搜索的任务执行。
  • 自然语言生成： 生成的文本更符合人类的风格偏好，在角色扮演、内容创作（小说、剧本、广告）和多轮对话方面表现出色。
GLM-4.6 主要特性和功能

图片：GLM-4.6 主要特性和功能

💰 GLM-4.6 API 定价

  • 输入： 0.63美元
  • 输出： 2.31美元
  • 已缓存： 0.1155美元

🚀 GLM-4.6 的应用案例

  • 长语境文档分析 总结
  • 复杂的多步骤推理 以及解决问题
  • 现实世界编程 以及多种语言的代码生成
  • 自然语言内容创作 包括创意写作和剧本创作
  • 能够进行持续、连贯的多轮对话的聊天机器人
  • 智能体系统 利用工具和自主决策
  • 大批量工业规模应用 需要Tokens高效模型

💻 代码示例

本部分通常会包含一个用于 API 集成的交互式代码片段，例如：

import openai from openai import OpenAI # 用于智普AI (Z.ai) GLM-4.6 client = OpenAI( api_key= "YOUR_API_KEY" , base_url= "https://api.z.ai/v1" , # 示例基本URL ) completion = client.chat.completions.create( model= "zhipu/glm-4.6" , messages=[ { "role" : "system" , "content" : "您是一位乐于助人的助手。" }, { "role" : "user" , "content" : "用简单的术语解释大型语言模型。" } ] ) print (completion.choices[0].message.content)

⚖️ 与其他型号的比较

对比 GLM-4.5： GLM-4.6 在代码生成准确性方面有显著改进，并且在处理超长上下文输入方面保持了持续的优势，同时保持了接近 GLM-4.5 的强大代理任务性能。

对比 OpenAI GPT-4.5： GLM-4.6 利用其更大的上下文窗口缩小了推理和多步骤任务准确率方面的差距；然而，GPT-4.5 在一些标准化基准测试中仍然在原始任务精度方面领先。

对比 Claude 4 首十四行诗： 虽然 Claude 4 Sonnet 在编码和多智能体效率方面表现出色，但 GLM-4.6 在智能体推理和长文档理解方面与之匹敌或更胜一筹，使其更适合扩展上下文应用。

对比 Gemini 2.5 Pro： GLM-4.6 在高级推理和编码能力与增强的长篇文档理解能力之间取得了平衡，而 Gemini 2.5 Pro 则更专注于优化单个编码和推理基准。

🔗 API集成

可通过 AI/ML API 访问。详细文档请参阅： GLM-4.6 API 文档。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

问题1： GLM-4.6是什么？它有哪些显著的改进？

GLM-4.6 是智普人工智能通用语言模型系列的最新版本，在推理能力、多语言性能和专业领域知识方面均有显著提升。主要改进包括：更高级的数学和逻辑推理能力、更优的代码生成和理解能力、更强大的多语言支持（包括卓越的中文能力）以及处理复杂多步骤任务的效率提升。

Q2： GLM-4.6 与其他领先的语言模型（如 GPT-4 和 Claude）相比如何？

GLM-4.6 展现出与顶级模型相媲美的性能，尤其在中文任务、数学推理和编程应用方面表现出色。虽然它在创意写作方面可能与 GPT-4 或 Claude 在安全对齐方面有所不同，但在技术领域和亚洲语言理解方面，它通常能与同类模型相媲美甚至超越。其高效的架构也为许多企业应用带来了成本优势。

Q3： GLM-4.6架构的关键技术创新是什么？

GLM-4.6 引入了多项架构创新：增强的注意力机制以更好地处理长上下文信息；改进的训练技术以支持数学和逻辑推理；优化的分词以提高多语言效率；针对特定领域的高级微调方法；以及更高的参数效率，从而在无需极高规模的情况下实现强劲的性能。这些创新使其在各种任务中都能保持均衡的性能。

第四季度： GLM-4.6 特别适合哪些实际应用？

GLM-4.6 在以下领域表现卓越：需要强大中文支持的亚洲市场企业应用、技术文档和代码生成、数学和科学分析、STEM学科教育工具、商业智能和数据分析，以及多语言客户服务自动化。其均衡的性能使其能够胜任各行各业的创意和分析任务。

Q5： GLM-4.6 如何处理多语言和跨文化应用？

GLM-4.6 具备强大的多语言功能，尤其擅长中文和其他亚洲语言，能够理解文化背景、习语和地域差异。该模型展现出卓越的跨语言迁移学习能力，即使训练数据在不同语言间分布不均，也能保持高效的性能。这使其对在亚洲市场运营或需要强大多语言支持的全球企业而言尤为宝贵。

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