GLM-4.6:
Chinas fortschrittlichstes KI-Programmiermodell
GLM-4.6 ist das Flaggschiffmodell von Zhipu AI mit insgesamt 355 Milliarden Parametern und 32 Milliarden aktivierten Parametern. Es bietet außergewöhnliche Programmierfähigkeiten, die mit Claude Sonnet 4 mithalten können, verfügt über ein 200K-Kontextfenster für die Bearbeitung komplexer Aufgaben, eine verbesserte intelligente Suche und eine überlegene mehrsprachige Übersetzung. Entwickelt für Entwickler, Unternehmen und Kreative, die nach modernster KI-Leistung suchen.
Was ist GLM-4.6?
GLM-4.6 ist das neueste Flaggschiffmodell von Zhipu AI, das im Jahr 2025 auf den Markt kam und insgesamt 355 Milliarden Parameter mit 32 Milliarden aktivierten Parametern bietet. GLM-4.6 basiert auf der fortschrittlichen MoE-Architektur (Mixture of Experts) und stellt einen bedeutenden Sprung in den KI-Fähigkeiten dar, der GLM-4.5 in allen Kernkompetenzen übertrifft. Es zeichnet sich durch Code-Generierung, tiefes Schlussfolgern, intelligente Suche und mehrsprachige Übersetzung aus und ist damit das führende inländische KI-Modell für professionelle Anwendungen.
Fortschrittliche Programmierfähigkeiten, die mit Claude Sonnet 4 mithalten
200K-Kontextfenster für komplexe Code- und Agentenaufgaben
Verbessertes Schlussfolgern mit Unterstützung für den Modus des tiefen Denkens
Überlegene intelligente Suche und Tool-Aufruf
Mehrsprachige Übersetzung optimiert für kleine Sprachen
Verbesserte Schreibqualität und Rollenspielszenarien
Funktionsaufruf mit Tool-Integration
Strukturierte JSON-Ausgabe für die Systemintegration
Hauptmerkmale von GLM-4.6
GLM-4.6 kombiniert modernste KI-Technologie mit praktischen Funktionen für Entwickler und Unternehmen.
Fortschrittliche Programmierung
Branchenführende Code-Generierung, die auf Claude Sonnet 4 abgestimmt ist. Unterstützt Python, JavaScript, Java und mehr mit schönen Frontend-Layouts und logischer Struktur.
Tiefes Schlussfolgern
Erweiterte Schlussfolgerungsfähigkeiten mit Modus für tiefes Denken. Bietet umfassende Analysen und unterstützt Tool-Aufrufe während der Schlussfolgerungsprozesse.
Intelligente Suche
Gestärkter Tool-Aufruf und Leistung des Suchagenten. Besseres Verständnis der Absicht, Tool-Abruf und Ergebnisintegration für tiefgreifende Forschungsszenarien.
Mehrsprachige Übersetzung
Optimierte Übersetzung für kleine Sprachen (Französisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch). Perfekt für soziale Medien, E-Commerce-Inhalte und grenzüberschreitende Anwendungen.
Langes Kontextfenster
200K-Token-Kontextfenster, erweitert von 128K. Behandelt längere Codedateien, Dokumente und komplexe mehrstufige Agentenaufgaben mit Leichtigkeit.
Kreatives Schreiben
Verbesserte Schreibqualität in Stil, Lesbarkeit und Rollenspiel. Unterstützt Romane, Drehbücher, Werbetexte mit natürlichem Ausdruck und emotionaler Kontrolle.
Funktionsaufruf
Leistungsstarke Tool-Aufruffunktionen mit MCP-Unterstützung. Flexibles Aufrufen externer Tools und Datenquellen zur Erweiterung der Anwendungsszenarien.
Strukturierte Ausgabe
Native JSON-Formatierungsunterstützung für strukturierte Datenausgabe. Nahtlose Integration mit Systemen und APIs für automatisierte Workflows.
So schreiben Sie effektive GLM-4.6 Prompts
Meistern Sie Prompt-Engineering, um das volle Potenzial von GLM-4.6 auszuschöpfen. Lernen Sie Techniken für Codierung, Übersetzung und intelligente Agentenaufgaben.
Wesentliche Prompt-Elemente
Aufgabenbeschreibung
Geben Sie klar an, was Sie erreichen möchten. Seien Sie spezifisch in Bezug auf Ziel, Kontext und erwartetes Ergebnis.
Technischer Kontext
Geben Sie Programmiersprache, Framework, Bibliotheken und technischen Stack für Codierungsaufgaben an.
Codierstil & Konventionen
Definieren Sie Codierstandards, Namenskonventionen und Architekturmuster, die Sie bevorzugen.
Übersetzungsanforderungen
Geben Sie für Übersetzungsaufgaben Quell-/Zielsprachen, Ton, Formalität und kulturellen Kontext an.
Ausgabeformat
Geben Sie die gewünschte Ausgabestruktur an, ob Code, JSON, Markdown oder formatierter Text.
Einschränkungen & Anforderungen
Definieren Sie Einschränkungen, Abhängigkeiten, Leistungsanforderungen oder spezifische Anforderungen, die zu berücksichtigen sind.
Profi-Tipps für bessere Ergebnisse
Seien Sie spezifisch für die Codierung
Anstatt 'ein Formular erstellen' versuchen Sie 'Erstellen Sie ein mehrstufiges Registrierungsformular mit E-Mail-Validierung, Kennwortstärkemessgerät und reibungslosen Übergängen zwischen den Schritten mithilfe von React Hook Form'
Stellen Sie Kontext für die Übersetzung bereit
Geben Sie Zielgruppe, Plattform und kulturellen Kontext an. Zum Beispiel: 'Übersetzen Sie für japanische Gen-Z-Benutzer auf Instagram, verwenden Sie eine lockere Sprache mit Trendausdrücken'
Gliedern Sie komplexe Aufgaben auf
Skizzieren Sie für Agentenaufgaben den Workflow Schritt für Schritt. Aktivieren Sie den Modus für tiefes Denken für komplexe Probleme, die ein umfassendes Denken und eine umfassende Analyse erfordern
Nutzen Sie den Funktionsaufruf
Beschreiben Sie die verfügbaren Tools und wann Sie sie verwenden sollen. Geben Sie für Suchaufgaben an, welche APIs aufgerufen werden sollen und wie Ergebnisse für zusammenhängende Antworten integriert werden können
Gute vs. Bessere Prompts
"Schreibe eine Login-Funktion"
"Erstellen Sie eine sichere Login-Funktion in TypeScript mit JWT-Authentifizierung, bcrypt-Passworthashing, Ratenbegrenzung (5 Versuche pro 15 Minuten) und geben Sie ordnungsgemäße Fehlermeldungen für ungültige Anmeldeinformationen, abgelaufene Token oder gesperrte Konten zurück. Fügen Sie TypeScript-Typen und JSDoc-Kommentare hinzu."
"Übersetze das ins Japanische"
"Übersetzen Sie den folgenden Marketingtext für ein technisch versiertes Publikum im Alter von 25 bis 35 Jahren ins Japanische. Behalten Sie einen professionellen, aber zugänglichen Ton bei, verwenden Sie modernes japanisches Geschäftsjapanisch (vermeiden Sie übermäßig formelles Keigo) und passen Sie alle kulturellen Bezüge an, um bei japanischen Verbrauchern Anklang zu finden. Text: [Ihr Text]"
"Erstelle ein Dashboard"
"Erstellen Sie ein responsives Admin-Dashboard mit React 18, TypeScript und Tailwind CSS. Beinhaltet: (1) Seitenleistennavigation mit einziehbarem Menü, (2) Obere Leiste mit Benutzerprofil und Benachrichtigungen, (3) Hauptinhaltsbereich mit Rasterlayout für Karten, die KPIs anzeigen, (4) Diagramme mit Recharts zur Datenvisualisierung, (5) Dunkelmodusunterstützung, (6) Mobile-responsiv mit Hamburger-Menü. Befolgen Sie moderne Komponentenmuster mit ordnungsgemäßen TypeScript-Typen."
GLM Versionshistorie
Verfolgen Sie die Entwicklung der GLM-Modelle von Zhipu AI, wobei jede Version bahnbrechende Fortschritte in den Bereichen Codierung, Argumentation und mehrsprachige Fähigkeiten mit sich bringt.
Ein bedeutender Durchbruch, der das Flaggschiffmodell von Zhipu AI repräsentiert. GLM-4.6 übertrifft GLM-4.5 in allen Kernfunktionen mit einer revolutionären Codierungsleistung, erweitertem Kontext, verbesserter Suche und überlegener mehrsprachiger Übersetzung. Mit insgesamt 355 Milliarden Parametern und 32 Milliarden aktivierten Parametern setzt es neue Maßstäbe für inländische KI-Modelle in professionellen Anwendungen.
Key Improvements:
- •Fortschrittliche Codierungsfähigkeiten auf dem Niveau von Claude Sonnet 4 - das führende Modell im Inland
- •Erweiterter Kontextfenster von 128.000 auf 200.000 Token
- •Verbesserte Argumentation mit Deep-Thinking-Modus, der den Aufruf von Tools während der Inferenz unterstützt
- •Verbesserte intelligente Suche und Tool-Abruf für eine bessere Agentenleistung
- •Optimierte mehrsprachige Übersetzung für kleine Sprachen (Französisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch)
- •Verbesserte Schreibqualität in Bezug auf Stil, Lesbarkeit und Rollenspielszenarien
- •30 % Token-Effizienzsteigerung im Vergleich zu GLM-4.5
- •Schöne Frontend-Code-Generierung mit erweiterten Layouts
- •MCP-Unterstützung für flexible Integration von externen Tools und Datenquellen
- •Native JSON-Formatierung für strukturierte Ausgabe
- •Überlegene Leistung in der Büroautomation und PPT-Erstellung
- •Verbesserte Fähigkeiten zur sprachübergreifenden Aufgabenbearbeitung
Performance:
200K Kontext, 128K maximale Ausgabe, Claude Sonnet 4-ähnliche Codierung, Top-Ergebnisse in AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
GLM-4.6 Leistungs-Benchmarks
GLM-4.6 Leistungskennzahlen basierend auf umfassenden Tests über 8 maßgebliche Benchmarks.
| Benchmark | Score | Description |
|---|---|---|
| AIME 25 | Führend | Fortgeschrittenes mathematisches Denken |
| GPQA | Spitzenklasse | Fragenbeantwortung auf Hochschulniveau |
| LCB v6 | Exzellent | Benchmark für lange Kontexte |
| HLE | Überlegen | Bewertung auf menschlichem Niveau |
| SWE-Bench Verified | Hervorragend | Reale Softwareentwicklung |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Realitätsnahe Programmierungsszenarien |
| Token Efficiency | 30% Weniger | Verglichen mit GLM-4.5 |
| Context Window | 200K | Erweitert von 128K Token |
Kennzahlen basieren auf GLM-4.6-Tests im Jahr 2025. Leistung auf Augenhöhe mit Claude Sonnet 4, führend unter den inländischen Modellen. Alle Testabläufe sind öffentlich zur Überprüfung verfügbar.
GLM-4.6 Anwendungsfälle
Entdecken Sie, wie Fachleute GLM-4.6 für innovative KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen nutzen.
KI-Programmierung & Entwicklung
Deckt Python, JavaScript, Java und gängige Sprachen ab. Schöner Frontend-Code, vernünftige Layouts und logische Struktur. Native Unterstützung für Agentenaufgaben mit starker autonomer Planung.
Intelligente Büroautomation
Deutlich verbesserte PPT-Erstellung und Büroautomation. Generieren Sie fortschrittliche, schöne Layouts und erhalten Sie gleichzeitig die Inhaltsintegrität und Ausdrucksgenauigkeit.
Mehrsprachige Übersetzung
Optimiert für kleine Sprachen und informelle Kontexte. Perfekt für soziale Medien, E-Commerce und kurze Dramenübersetzungen mit Stilübertragung und Lokalisierung.
Inhaltserstellung
Unterstützt vielfältige Content-Produktionen, einschließlich Romane, Drehbücher und Werbetexte. Natürlicher Ausdruck durch Kontexterweiterung und Emotionskontrolle.
Virtuelle Charaktere & Chatbots
Beibehaltung eines konsistenten Tons und Verhaltens über mehrere Züge in Dialogen. Ideal für virtuelle Assistenten, soziale KI und Markenpersonifizierung mit authentischer Interaktion.
Intelligente Suche & Forschung
Verbessertes Verständnis der Benutzerabsicht, Tool-Abruf und Ergebnisfusion. Unterstützt tiefgreifende Forschungsszenarien mit aufschlussreichen Antworten und umfassender Analyse.
Unternehmenslösungen
Erstellen Sie intelligente Kundendienste, Wissensdatenbanken und Geschäftsprozessautomatisierungssysteme. Zuverlässige Leistung mit Datensicherheit und Compliance-Unterstützung.
Bildung & Training
Erstellen Sie personalisierte Lerninhalte, beantworten Sie Schülerfragen und generieren Sie Lehrmaterialien. Passen Sie sich an verschiedene Lernstile und Niveaus an.
So verwenden Sie GLM-4.6
Nutzen Sie ab sofort die leistungsstarken Funktionen von GLM-4.6 für Ihre Codierungs-, Übersetzungs- und intelligenten Agentenaufgaben.
Definieren Sie Ihre Aufgabe
Beschreiben Sie klar, was Sie mit Kontext erreichen möchten
Erstellen Sie Ihren Prompt
Verwenden Sie detaillierte Prompts mit technischen Daten und Anforderungen
Funktionen aktivieren
Aktivieren Sie bei Bedarf tiefes Denken, Funktionsaufruf oder strukturierte Ausgabe
Überprüfen & Iterieren
Verfeinern Sie die Ergebnisse und iterieren Sie basierend auf der Ausgabequalität
Tipps für beste Ergebnisse
- •Geben Sie für Codierungsaufgaben den genauen Tech-Stack, die Bibliotheken und die Codierungsstandards an, die Sie befolgen möchten
- •Verwenden Sie den Modus für tiefes Denken für komplexe Probleme, die ein umfassendes Denken und eine umfassende Analyse erfordern
- •Nutzen Sie das 200K-Kontextfenster für lange Code-Reviews, Dokumentenanalysen oder mehrstufige Agenten-Workflows
- •Geben Sie für die Übersetzung kulturellen Kontext und Zielgruppe an, um natürliche, lokalisierte Ergebnisse zu erhalten
- •Aktivieren Sie den Funktionsaufruf, wenn Sie externe Tools, APIs oder Datenquellen integrieren müssen
- •Fordern Sie eine strukturierte JSON-Ausgabe für eine nahtlose Systemintegration und automatisierte Verarbeitung an
GLM-4.6 ist für professionelle Anwendungen mit Zuverlässigkeit und Leistung auf Enterprise-Niveau konzipiert. Verfügbar über die Zhipu AI API-Plattform.
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie über GLM-4.6 wissen müssen, von den Funktionen bis zum Zugriff und der Integration.
Wie schneidet GLM-4.6 im Vergleich zu anderen KI-Modellen ab?
GLM-4.6 konkurriert mit Claude Sonnet 4 in den Codierungsfähigkeiten und ist führend unter den chinesischen Modellen. In einem echten Codierumfeld wurden (Claude Code mit 74 Aufgaben) überlegene Ergebnisse erzielt und gleichzeitig 30 % weniger Token als GLM-4.5 verbraucht. Es zeichnet sich in umfassenden Benchmarks wie AIME, GPQA, LCB v6 und SWE-Bench Verified aus.
Was macht GLM-4.6 für Codierungsaufgaben so besonders?
GLM-4.6 bietet eine branchenführende Codegenerierung, die Python, JavaScript, Java und mehr abdeckt. Es produziert schönen Frontend-Code mit vernünftigen Layouts, behält die logische Struktur bei und bietet native Unterstützung für Agentenaufgaben mit starken autonomen Planungs- und Tool-Aufruffähigkeiten. Das 200K-Kontextfenster ermöglicht die Bearbeitung komplexer Codebasen und Multi-Datei-Projekte.
Kann GLM-4.6 mehrsprachige Übersetzungen verarbeiten?
Ja, GLM-4.6 ist für mehrsprachige Übersetzungen optimiert, insbesondere für kleine Sprachen wie Französisch, Russisch, Japanisch und Koreanisch. Es zeichnet sich in informellen Kontexten wie Social-Media-Inhalten, E-Commerce-Inhalten und der Übersetzung von kurzen Dramen aus und bietet Stilübertragung und lokalisierte Formulierungen für grenzüberschreitende Anwendungen.
Was ist der Modus für tiefes Denken?
Der Modus für tiefes Denken ermöglicht es GLM-4.6, umfassende Schlussfolgerungen zu ziehen und komplexe Probleme zu analysieren. Es kann während des Schlussfolgerungsprozesses Tools aufrufen, um tiefere Einblicke und gründlichere Lösungen zu erhalten. Dies ist besonders nützlich für anspruchsvolle technische Probleme, Forschungsaufgaben und strategische Planungsaufgaben.
Wie greife ich auf GLM-4.6 zu?
GLM-4.6 ist über die Zhipu AI-API-Plattform unter open.bigmodel.cn verfügbar. Sie können über API-Aufrufe darauf zugreifen, es in Ihre Anwendungen integrieren oder es über unterstützte Entwicklungstools wie Claude Code, Cline und andere gängige Programmierumgebungen verwenden.
Wie groß ist das Kontextfenster?
GLM-4.6 bietet ein 200K-Token-Kontextfenster, das von 128K bei GLM-4.5 erweitert wurde. Auf diese Weise können Sie mit längeren Codedateien, umfangreichen Dokumenten und komplexen mehrstufigen Agentenaufgaben arbeiten. Die maximale Ausgabe beträgt 128K Token, die sich für die Generierung umfassender Inhalte eignen.
Unterstützt GLM-4.6 den Funktionsaufruf?
Ja, GLM-4.6 verfügt über leistungsstarke Funktionsaufruffunktionen mit MCP-Unterstützung (Model Context Protocol). Sie können flexibel externe Tools, APIs und Datenquellen aufrufen, um Anwendungsbereiche zu erweitern. Es zeichnet sich durch Tool-Abruf, Parameterextraktion und Ergebnisintegration aus.
Ist GLM-4.6 für Unternehmensanwendungen geeignet?
Absolut. GLM-4.6 wurde für den professionellen Einsatz in Unternehmen mit zuverlässiger Leistung, Datensicherheit und Compliance-Unterstützung entwickelt. Es ist ideal für den Aufbau intelligenter Kundendienste, Wissensdatenbanken, Geschäftsprozessautomatisierung und unternehmenskritische Anwendungen, die eine gleichbleibende Qualität erfordern.
Bereit, GLM-4.6 zu erleben?
Schließen Sie sich Entwicklern und Unternehmen an, die GLM-4.6 für fortschrittliche KI-Codierung, intelligente Suche und mehrsprachige Anwendungen nutzen.