General Language Model - 4.6
支持
200K tokens
131072 tokens
聊天大模型
2025-09-30
705.48 GB
默认单位:$/100万 tokens;若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
| 模态 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 文本 | 0.6 美元/ 100 万 tokens | 2.2 美元/ 100 万 tokens |
Z.ai 正式发布其旗舰大模型 GLM-4.6。与前代 GLM-4.5 相比,这一代模型在上下文窗口、推理能力、智能体协作与代码生成等方面均实现了显著突破。尤其是 200K 超长上下文窗口 与 Claude 级别的代码性能,被认为是对国内外大模型竞争格局的一次强力冲击。
GLM-4.6 的发布不仅意味着性能的升级,更代表 Z.ai 在 智能体生态 和 真实场景任务执行力 上进一步逼近国际顶尖水平,展现出断层领先的潜力。
在过去的一年里,用户对大模型的需求已从「能对话」转向「能完成复杂任务」。GLM-4.5 虽然具备了 128K 的长上下文和基础的代码能力,但在 多轮任务执行、复杂前端开发 以及 工具调用链路 上仍存在瓶颈。
举例来说,在真实开发场景中,GLM-4.5 能生成代码片段,但在处理完整前端工程时容易出现上下文遗失和逻辑断裂。而在推理任务上,GLM-4.5 的表现仍不够稳定,尤其是在多步骤推导或跨领域知识整合时。
为了解决这些问题,GLM-4.6 引入了三大核心升级:
这意味着 GLM-4.6 不仅仅是一次常规更新,而是一次 面向“智能体时代”的架构升级。
GLM-4.6 的提升并非纸面文章,而是有坚实的实测数据支撑。Z.ai 团队在 8 个公开基准测试 上对 GLM-4.6 进行了评估,涵盖智能体、多步骤推理与代码生成等关键能力。
结果显示:
值得注意的是,GLM-4.6 在 Token 使用效率 上也取得突破:完成任务所需的 Token 数比 GLM-4.5 少约 15%,意味着用户在相同预算下可以完成更多工作。
<font color=red>红色高亮:GLM-4.6 在真实世界任务表现上几乎追平 Claude Sonnet 4,但价格仅为其七分之一。</font>
GLM-4.6 将上下文窗口从 128K 扩展到 200K tokens,这意味着它可以一次性理解整本书籍或完整代码库。
在法律行业,这种能力让模型能够基于整套合同草案提供修订意见;在软件开发中,它可以同时分析多个模块的依赖关系,从而生成更完整、更一致的项目代码。
不同于仅依赖静态知识的前代,GLM-4.6 支持在推理过程中调用工具和搜索。这让它在数据分析、算法设计等任务中能主动寻找外部信息,并基于结果进行多步逻辑推理。
例如,在科研写作场景中,GLM-4.6 能先调用搜索工具检索最新论文,再对比不同研究结论,最后整合成结构化综述,大幅减少人工干预。
GLM-4.6 在代码基准上的得分显著提高,尤其在 前端开发与复杂系统调试 中表现出色。
在 Cline 与 Roo Code 这类智能编程助手中,GLM-4.6 可以快速生成视觉效果精美的前端页面,并根据用户反馈进行迭代优化。同时,它对 跨语言任务 的支持也更强,能够在 Python、JavaScript、C++ 等多种语言之间进行无缝切换。
除了技术性能,GLM-4.6 在写作与角色扮演场景中也有提升。它能更好地对齐用户的写作偏好,在小说创作、对话模拟等场景中展现出 更流畅、更具人性化的表达。
用户可直接在 Z.ai API 平台 调用 GLM-4.6,官方提供了详细的开发文档:
👉 GLM-4.6 API 文档
同时,GLM-4.6 也可通过 OpenRouter 接入,方便开发者快速集成到现有系统。
GLM-4.6 已经全面接入 Claude Code、Kilo Code、Roo Code、Cline 等智能编程代理,用户只需在配置文件中将模型名称更新为 "glm-4.6" 即可完成升级。
对订阅了 GLM Coding Plan 的用户,系统将自动升级至 GLM-4.6。
相比 Claude,GLM Coding Plan 价格仅为 1/7,但提供 3 倍使用额度,在成本效率上优势明显。
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对于企业和研究机构,GLM-4.6 的模型权重已在 HuggingFace 和 ModelScope 公布,并支持 vLLM、SGLang 等推理框架。部署指南可在官方 GitHub 获取。
GLM-4.6 的发布标志着 Z.ai 在大模型竞争中迈出关键一步。它不仅在 长上下文、推理与代码生成 等硬核指标上显著提升,更在真实场景测试中表现接近国际一线水平。考虑到 价格优势 与 开放生态,GLM-4.6 无疑是当前市场上最具性价比的选择之一。
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