GLM-4.6:
Kinas mest avancerede AI-kodningsmodel
GLM-4.6 er Zhipu AI's flagskibsmodel med i alt 355 milliarder parametre og 32 milliarder aktiverede parametre. Den leverer exceptionelle kodningsevner, der kan måle sig med Claude Sonnet 4, har et 200K kontekstvindue til håndtering af komplekse opgaver, forbedret intelligent søgning og overlegen flersproget oversættelse. Designet til udviklere, virksomheder og skabere, der søger banebrydende AI-ydelse.
Hvad er GLM-4.6?
GLM-4.6 er Zhipu AI's seneste flagskibsmodel, der blev lanceret i 2025, med i alt 355 milliarder parametre og 32 milliarder aktiverede parametre. GLM-4.6 er bygget på avanceret MoE-arkitektur (Mixture of Experts) og repræsenterer et betydeligt spring i AI-kapacitet, der overgår GLM-4.5 på tværs af alle kernekompetencer. Den udmærker sig inden for kodegenerering, dybdegående ræsonnement, intelligent søgning og flersproget oversættelse, hvilket gør den til den førende indenlandske AI-model til professionelle applikationer.
Avancerede kodningsevner, der kan måle sig med Claude Sonnet 4
200K kontekstvindue til kompleks kode og agentopgaver
Forbedret ræsonnement med understøttelse af dyb tænkemåde
Overlegen intelligent søgning og værktøjskald
Flersproget oversættelse optimeret til små sprog
Forbedret skrivekvalitet og rollespilsscenarier
Funktionskald med værktøjsintegration
Struktureret JSON-output til systemintegration
Nøglefunktioner i GLM-4.6
GLM-4.6 kombinerer banebrydende AI-teknologi med praktiske funktioner til udviklere og virksomheder.
Avanceret kodning
Industriledende kodegenerering på linje med Claude Sonnet 4. Understøtter Python, JavaScript, Java og mere med smukke frontend-layouts og logisk struktur.
Dybdegående ræsonnement
Forbedrede ræsonnementsegenskaber med dyb tænkemåde. Giver omfattende analyse og understøtter værktøjskald under ræsonnementsprocesser.
Intelligent søgning
Styrket værktøjskald og søgeagentens ydeevne. Bedre forståelse af intentioner, værktøjshentning og resultatintegration til dybdegående forskningsscenarier.
Flersproget oversættelse
Optimeret oversættelse til små sprog (fransk, russisk, japansk, koreansk). Perfekt til sociale medier, e-handelsindhold og grænseoverskridende applikationer.
Langt kontekstvindue
200K token kontekstvindue udvidet fra 128K. Håndterer længere kodefiler, dokumenter og komplekse multi-trins agentopgaver med lethed.
Kreativ skrivning
Forbedret skrivekvalitet i stil, læsbarhed og rollespil. Understøtter romaner, manuskripter, tekstforfatning med naturligt udtryk og følelsesmæssig kontrol.
Funktionskald
Kraftfulde værktøjskaldsfunktioner med MCP-understøttelse. Fleksibel aktivering af eksterne værktøjer og datakilder for at udvide applikationsscenarier.
Struktureret output
Indbygget JSON-formateringsunderstøttelse til struktureret dataoutput. Integrer problemfrit med systemer og API'er for automatiserede arbejdsgange.
Sådan skriver du effektive GLM-4.6 Prompts
Mestre prompt engineering for at frigøre GLM-4.6's fulde potentiale. Lær teknikker til kodning, oversættelse og intelligente agentopgaver.
Væsentlige Prompt-elementer
Opgavebeskrivelse
Angiv tydeligt, hvad du vil opnå. Vær specifik omkring mål, kontekst og forventet resultat.
Teknisk kontekst
Angiv programmeringssprog, framework, biblioteker og teknisk stack til kodningsopgaver.
Kodestil og konventioner
Definér kodestandarder, navngivningskonventioner og arkitektoniske mønstre, du foretrækker.
Oversættelseskrav
For oversættelsesopgaver skal du angive kilde-/målsprog, tone, formalitet og kulturel kontekst.
Outputformat
Angiv den ønskede outputstruktur, uanset om det er kode, JSON, markdown eller formateret tekst.
Begrænsninger og krav
Definér begrænsninger, afhængigheder, ydelsesbehov eller specifikke krav, der skal overvejes.
Pro-tip til bedre resultater
Vær specifik for kodning
I stedet for 'opret en formular' kan du prøve 'opret en flertrins registreringsformular med e-mailvalidering, adgangskodestyrkemåler og glatte overgange mellem trin ved hjælp af React Hook Form'
Angiv Context for Oversættelse
Inkluder målgruppe, platform og kulturel kontekst. For eksempel: 'Oversæt til japanske Gen-Z-brugere på Instagram, brug afslappet sprog med trending udtryk'
Opdel komplekse opgaver
For agentopgaver skal du skitsere arbejdsgangen trin for trin. Aktiver dyb tænkemåde til komplekse problemer, der kræver omfattende ræsonnement og analyse
Udnyt Funktionskald
Beskriv tilgængelige værktøjer, og hvornår de skal bruges. For søgeopgaver skal du angive, hvilke API'er der skal kaldes, og hvordan resultaterne skal integreres for at få sammenhængende svar
Gode vs. bedre prompts
"Skriv en login-funktion"
"Opret en sikker login-funktion i TypeScript ved hjælp af JWT-godkendelse, bcrypt-adgangskode-hashing, hastighedsbegrænsning (5 forsøg pr. 15 minutter), og returnér korrekte fejlmeddelelser for ugyldige legitimationsoplysninger, udløbne tokens eller låste konti. Inkluder TypeScript-typer og JSDoc-kommentarer."
"Oversæt dette til japansk"
"Oversæt følgende marketingtekst til japansk til et teknisk kyndigt publikum i alderen 25-35 år. Bevar en professionel, men tilgængelig tone, brug moderne japansk forretningssprog (undgå overdreven formel keigo), og tilpas alle kulturelle referencer, så de giver genlyd hos japanske forbrugere. Tekst: [din tekst]"
"Byg et dashboard"
"Byg et responsivt administrationsdashboard ved hjælp af React 18, TypeScript og Tailwind CSS. Inkluder: (1) Sidebarmavigation med sammenklappeligt menu, (2) Topbar med brugerprofil og meddelelser, (3) Hovedindholdsområde med gridlayout til kort, der viser KPI'er, (4) Diagrammer ved hjælp af Recharts til datavisualisering, (5) Understøttelse af mørk tilstand, (6) Mobilresponsiv med hamburgermenu. Følg moderne komponentmønstre med korrekte TypeScript-typer."
GLM Versionshistorik
Følg udviklingen af Zhipu AIs GLM-modeller, hvor hver udgivelse bringer banebrydende fremskridt inden for kodning, ræsonnement og flersprogede evner.
Stort gennembrud, der repræsenterer Zhipu AIs flagskibsmodel. GLM-4.6 overgår GLM-4.5 på tværs af alle kernekompetencer med revolutionerende kodeydelse, udvidet kontekst, forbedret søgning og overlegen flersproget oversættelse. Med 355B samlede parametre og 32B aktiverede parametre sætter den nye standarder for indenlandske AI-modeller i professionelle applikationer.
Key Improvements:
- •Avancerede kodefunktioner på linje med Claude Sonnet 4 – førende indenlandske model
- •Udvidet kontekstvindue fra 128K til 200K tokens
- •Forbedret ræsonnement med dyb tænkningstilstand, der understøtter værktøjskald under inferens
- •Styrket intelligent søgning og værktøjsgenfinding for bedre agentydelse
- •Optimeret flersproget oversættelse for små sprog (fransk, russisk, japansk, koreansk)
- •Forbedret skrivekvalitet i stil, læsbarhed og rollespilsscenarier
- •30% token effektivitetsforbedring sammenlignet med GLM-4.5
- •Smuk frontend-kodegenerering med avancerede layouts
- •MCP-understøttelse af fleksibel ekstern værktøjs- og datakildeintegration
- •Indbygget JSON-formatering til struktureret output
- •Overlegen ydeevne inden for kontorautomatisering og PPT-generering
- •Forbedrede funktioner til behandling af opgaver på tværs af sprog
Performance:
200K kontekst, 128K maks. output, Claude Sonnet 4-justeret kodning, topscorer i AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
GLM-4.6 Ydelsesbenchmarks
GLM-4.6 ydelsesmålinger baseret på omfattende test på tværs af 8 autoritative benchmarks.
Benchmark | Score | Beskrivelse |
---|---|---|
AIME 25 | Førende | Avanceret matematisk ræsonnement |
GPQA | Topniveau | Spørgsmål og svar på kandidatniveau |
LCB v6 | Fremragende | Benchmark for lang kontekst |
HLE | Overlegen | Evaluering på menneskeligt niveau |
SWE-Bench Verified | Fremragende | Softwareudvikling i den virkelige verden |
Claude Code Tasks | 74/74 | Test af programmeringsscenarier i den virkelige verden |
Token Effektivitet | 30 % mindre | Sammenlignet med GLM-4.5 |
Kontekstvindue | 200K | Udvidet fra 128K tokens |
Målinger baseret på GLM-4.6-test i 2025. Ydelse på linje med Claude Sonnet 4, førende blandt indenlandske modeller. Alle testforløb er offentligt tilgængelige til verifikation.
GLM-4.6 Brugsscenarier
Opdag, hvordan fagfolk udnytter GLM-4.6 til innovative AI-applikationer på tværs af brancher.
AI-kodning og -udvikling
Dækker Python, JavaScript, Java og almindelige sprog. Smuk frontend-kode, rimelige layouts og logisk struktur. Indbygget understøttelse af agentopgaver med stærk autonom planlægning.
Smart Office-automatisering
Betydeligt forbedret PPT-oprettelse og office-automatisering. Generer avancerede, smukke layouts, samtidig med at indholdets integritet og udtryksnøjagtighed bevares.
Flersproget oversættelse
Optimeret til små sprog og uformelle kontekster. Perfekt til sociale medier, e-handel og kort dramaoversættelse med stiloverførsel og lokalisering.
Indholdsskabelse
Understøtter forskelligartet indholdsproduktion, herunder romaner, manuskripter og tekstforfatning. Naturligt udtryk gennem kontekstudvidelse og følelseskontrol.
Virtuelle karakterer og chatbots
Bevar en ensartet tone og adfærd på tværs af multi-turn dialoger. Ideel til virtuelle assistenter, social AI og brandpersonificering med autentisk interaktion.
Intelligent søgning og forskning
Forbedret forståelse af brugerintentioner, værktøjshentning og resultatfusion. Understøtter dybdegående forskningsscenarier med indsigtsfulde svar og omfattende analyser.
Virksomhedsløsninger
Opbyg intelligente kundeservicesystemer, vidensbaser og forretningsautomatiseringssystemer. Pålidelig ydeevne med datasikkerhed og compliance-support.
Uddannelse og træning
Skab personligt tilpasset læringsindhold, besvar elevspørgsmål og generer undervisningsmaterialer. Tilpas dig forskellige læringsstile og niveauer.
Sådan bruger du GLM-4.6
Begynd at udnytte GLM-4.6's kraftfulde egenskaber til dine kodnings-, oversættelses- og intelligente agentopgaver.
Definer din opgave
Beskriv tydeligt, hvad du vil opnå, med kontekst
Lav din prompt
Brug detaljerede prompts med tekniske specifikationer og krav
Aktiver funktioner
Aktiver dyb tænkning, funktionskald eller struktureret output efter behov
Gennemgå og gentag
Finjuster resultater og gentag baseret på outputkvalitet
Tip til de bedste resultater
- •For kodningsopgaver skal du angive nøjagtigt den tekniske stack, biblioteker og kodestandarder, du vil følge
- •Brug dyb tænkemåde til komplekse problemer, der kræver omfattende ræsonnement og analyse
- •Udnyt 200K-kontekstvinduet til lange kodegennemgange, dokumentanalyse eller multi-trins agent arbejdsgange
- •For oversættelse skal du angive kulturel kontekst og målgruppe for at få naturlige, lokaliserede resultater
- •Aktiver funktionskald, når du har brug for at integrere eksterne værktøjer, API'er eller datakilder
- •Anmod om struktureret JSON-output for problemfri systemintegration og automatiseret behandling
GLM-4.6 er designet til professionelle applikationer med pålidelighed og ydeevne i virksomhedsklassen. Tilgængelig via Zhipu AI's API-platform.
Ofte stillede spørgsmål
Alt, hvad du har brug for at vide om GLM-4.6, fra funktioner til adgang og integration.
Hvordan kan GLM-4.6 sammenlignes med andre AI-modeller?
GLM-4.6 kan måle sig med Claude Sonnet 4 i kodningsegenskaber og fører blandt de indenlandske kinesiske modeller. I ægte programmeringstests (Claude Code-miljø med 74 opgaver) opnåede GLM-4.6 overlegne resultater, samtidig med at den brugte 30 % færre tokens end GLM-4.5. Den udmærker sig i omfattende benchmarks, herunder AIME, GPQA, LCB v6 og SWE-Bench Verified.
Hvad gør GLM-4.6 speciel til kodningsopgaver?
GLM-4.6 tilbyder brancheførende kodegenerering, der dækker Python, JavaScript, Java og mere. Den producerer smuk frontend-kode med rimelige layouts, bevarer logisk struktur og giver indbygget understøttelse af agentopgaver med stærk autonom planlægning og værktøjskald. 200K-kontekstvinduet giver mulighed for at håndtere komplekse kodebaser og projekter med flere filer.
Kan GLM-4.6 håndtere flersproget oversættelse?
Ja, GLM-4.6 er optimeret til flersproget oversættelse, især små sprog som fransk, russisk, japansk og koreansk. Den udmærker sig i uformelle sammenhænge såsom sociale medier, e-handelsindhold og kort dramaoversættelse, og tilbyder stiloverførsel og lokaliseret udtryk til grænseoverskridende applikationer.
Hvad er dyb tænkemåde?
Dyb tænkemåde gør det muligt for GLM-4.6 at udføre omfattende ræsonnement og analyse af komplekse problemer. Den kan kalde værktøjer under ræsonnementsprocessen, hvilket giver dybere indsigt og mere grundige løsninger. Dette er især nyttigt til udfordrende tekniske problemer, forskningsopgaver og strategisk planlægning.
Hvordan får jeg adgang til GLM-4.6?
GLM-4.6 er tilgængelig via Zhipu AI's API-platform på open.bigmodel.cn. Du kan få adgang til den via API-kald, integrere den i dine applikationer eller bruge den via understøttede udviklingsværktøjer som Claude Code, Cline og andre almindelige programmeringsmiljøer.
Hvad er kontekstvinduets størrelse?
GLM-4.6 har et kontekstvindue på 200K tokener, udvidet fra GLM-4.5's 128K. Dette giver dig mulighed for at arbejde med længere kodefiler, omfattende dokumenter og komplekse multi-trins agentopgaver. Maksimal output er 128K tokens, velegnet til generering af omfattende indhold.
Understøtter GLM-4.6 funktionskald?
Ja, GLM-4.6 har kraftfulde funktionskaldsegenskaber med MCP-understøttelse (Model Context Protocol). Du kan fleksibelt aktivere eksterne værktøjer, API'er og datakilder for at udvide applikationsscenarier. Den er fremragende til værktøjshentning, parameterudtrækning og resultatintegration.
Er GLM-4.6 velegnet til virksomhedsapplikationer?
Absolut. GLM-4.6 er designet til professionel brug og virksomhedsbrug med pålidelig ydeevne, datasikkerhed og compliance-support. Den er ideel til at opbygge intelligent kundeservice, videnbaser, automatisering af virksomheder og missionskritiske applikationer, der kræver ensartet kvalitet.
Klar til at opleve GLM-4.6?
Slut dig til udviklere og virksomheder, der udnytter GLM-4.6 til avanceret AI-kodning, intelligent søgning og flersprogede applikationer.