圖片

與 GLM-4.5 相比，GLM-4.6 帶來了幾項關鍵改進：

• 更長的上下文窗口：上下文窗口已從 128K 擴展到 200K 個標記，使模型能夠處理更復雜的代理任務。
• 卓越的編碼性能：該模型在代碼基準測試中取得更高的分數，并在 Claude Code、Cline、Roo Code 和 Kilo Code 等應用程序中展現出更佳的實際性能，包括在生成視覺精美的前端頁面方面的改進。
• 高級推理： GLM-4.6推理性能明顯提升，并支持推理過程中的工具使用，整體能力更強。
• 更強大的代理： GLM-4.6 在工具使用和基于搜索的代理方面表現出更強大的性能，并且在代理框架內更有效地集成。
• 精致的寫作：在風格和可讀性上更符合人類的偏好，并且在角色扮演場景中表現得更自然。

通過八個公開的基準測試評估了 GLM-4.6，涵蓋了代理、推理和編碼等多個方面。結果顯示，GLM-4.6 的性能明顯優于 GLM-4.5，并且與DeepSeek-V3.1-Terminus和Claude Sonnet 4等國內外領先的模型相比也更具競爭力。

推理

GLM-4.5 和 GLM-4.6 都使用相同的推理方法。可參考github了解更多詳細信息。

• ??https://github.com/zai-org/GLM-4.5??

推薦評估參數

對于一般評估，建議使用1.0 的采樣溫度。

對于代碼相關的評估任務（例如LCB），進一步建議設置：

• top_p = 0.95
• top_k = 40

相關鏈接

• 主頁：https://chat.z.ai
• 論文：https://arxiv.org/pdf/2508.06471
• 官方文檔：https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/Gv3swM0Yci7w7Zke9E0crhU7n7D

使用教程

在 Z.ai API 平臺上調用 GLM-4.6 API

Z.ai API 平臺提供兩種 GLM-4.6 模型。完整的 API 文檔和集成指南，參閱https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.6。此外，開發者也可以通過 OpenRouter 訪問這兩種模型。

將 GLM-4.6 與編碼代理一起使用

GLM-4.6 現在可用于編碼代理（Claude Code、Kilo Code、Roo Code、Cline 等）。

• 對于GLM 編碼計劃訂閱者將自動升級到 GLM-4.6。如果之前已自定義應用程序配置（例如?~/.claude/settings.json在 Claude Code 中），只需將模型名稱更新為“glm-4.6”即可完成升級。
• 對于新用戶：GLM 編碼計劃提供 Claude 級別的性能，但價格卻低得多——只需七分之一的價格，即可獲得三倍的使用配額。

立即開始構建：https://z.ai/subscribe。

在 Z.ai 上與 GLM-4.6 聊天

可通過Z.ai選擇 GLM-4.6 模型選項訪問 GLM-4.6。

在本地提供 GLM-4.6

GLM-4.6 的模型權重已在HuggingFace和ModelScope上公開發布。對于本地部署，GLM-4.6 支持包括 vLLM 和 SGLang 在內的推理框架。完整的部署說明可在上方 GitHub 倉庫中找到。

本文轉載自??AIGC Studio??，作者：AIGC Studio