Seneste udgave - 2025

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.

Example: Opret en React-komponent til et brugerdashboard med diagrammer

Teknisk kontekst

Angiv programmeringssprog, framework, biblioteker og teknisk stack til kodningsopgaver.

Example: Brug React 18, TypeScript, Tailwind CSS og Recharts

Kodestil og konventioner

Definér kodestandarder, navngivningskonventioner og arkitektoniske mønstre, du foretrækker.

Example: Brug funktionelle komponenter, hooks, og følg Airbnb style guide

Oversættelseskrav

For oversættelsesopgaver skal du angive kilde-/målsprog, tone, formalitet og kulturel kontekst.

Example: Oversæt til afslappet fransk til sociale medier, bevar en venlig tone

Outputformat

Angiv den ønskede outputstruktur, uanset om det er kode, JSON, markdown eller formateret tekst.

Example: Returnér som JSON med felterne 'code', 'explanation' og 'usage'

Begrænsninger og krav

Definér begrænsninger, afhængigheder, ydelsesbehov eller specifikke krav, der skal overvejes.

Example: Skal understøtte mobil, tilgængelig (WCAG AA), og indlæses på under 2 sekunder

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

Grundlæggende prompt

"Skriv en login-funktion"

Forbedret prompt

"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."

Grundlæggende prompt

"Oversæt dette til japansk"

Forbedret prompt

"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]"

Grundlæggende prompt

"Byg et dashboard"

Forbedret prompt

"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.

BenchmarkScoreBeskrivelse
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.

1

Definer din opgave

Beskriv tydeligt, hvad du vil opnå, med kontekst

2

Lav din prompt

Brug detaljerede prompts med tekniske specifikationer og krav

3

Aktiver funktioner

Aktiver dyb tænkning, funktionskald eller struktureret output efter behov

4

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.