GLM-4.6:
El modelo de codificación de IA más avanzado de China
GLM-4.6 es el modelo insignia de Zhipu AI con 355B parámetros totales y 32B parámetros activados. Ofrece capacidades de codificación excepcionales que rivalizan con Claude Sonnet 4, cuenta con una ventana de contexto de 200K para manejar tareas complejas, búsqueda inteligente mejorada y traducción multilingüe superior. Diseñado para desarrolladores, empresas y creadores que buscan un rendimiento de IA de vanguardia.
¿Qué es GLM-4.6?
GLM-4.6 es el último modelo insignia de Zhipu AI lanzado en 2025, con 355B parámetros totales con 32B parámetros activados. Construido sobre una arquitectura avanzada MoE (Mixture of Experts), GLM-4.6 representa un salto significativo en las capacidades de IA, superando a GLM-4.5 en todas las competencias centrales. Destaca en la generación de código, el razonamiento profundo, la búsqueda inteligente y la traducción multilingüe, lo que lo convierte en el modelo de IA nacional líder para aplicaciones profesionales.
Capacidades de codificación avanzada que rivalizan con Claude Sonnet 4
Ventana de contexto de 200K para código complejo y tareas de agente
Razonamiento mejorado con soporte para el modo de pensamiento profundo
Búsqueda inteligente y llamada a herramientas superiores
Traducción multilingüe optimizada para idiomas minoritarios
Calidad de escritura y escenarios de juego de roles mejorados
Llamada a funciones con integración de herramientas
Salida JSON estructurada para la integración del sistema
Características clave de GLM-4.6
GLM-4.6 combina tecnología de IA de vanguardia con características prácticas para desarrolladores y empresas.
Codificación avanzada
Generación de código líder en la industria alineada con Claude Sonnet 4. Admite Python, JavaScript, Java y más con hermosos diseños frontend y estructura lógica.
Razonamiento profundo
Capacidades de razonamiento mejoradas con modo de pensamiento profundo. Proporciona un análisis exhaustivo y admite la llamada a herramientas durante los procesos de razonamiento.
Búsqueda inteligente
Rendimiento fortalecido de llamada a herramientas y agente de búsqueda. Mejor comprensión de la intención, recuperación de herramientas e integración de resultados para escenarios de investigación profunda.
Traducción multilingüe
Traducción optimizada para lenguas minoritarias (francés, ruso, japonés, coreano). Perfecto para redes sociales, contenido de comercio electrónico y aplicaciones transfronterizas.
Ventana de contexto larga
Ventana de contexto de 200K tokens ampliada desde 128K. Maneja archivos de código, documentos y tareas de agentes de varios pasos complejos más largos con facilidad.
Escritura creativa
Calidad de escritura mejorada en estilo, legibilidad y juegos de rol. Admite novelas, guiones, redacción de textos con expresión natural y control emocional.
Llamada a funciones
Potentes capacidades de llamada a herramientas con soporte MCP. Invoca de manera flexible herramientas externas y fuentes de datos para ampliar los escenarios de aplicación.
Salida estructurada
Soporte nativo de formato JSON para salida de datos estructurados. Se integra a la perfección con sistemas y API para flujos de trabajo automatizados.
Cómo escribir indicaciones eficaces de GLM-4.6
Domina la ingeniería de prompts para desbloquear todo el potencial de GLM-4.6. Aprenda técnicas para codificar, traducir y tareas de agentes inteligentes.
Elementos de prompt esenciales
Descripción de la tarea
Indique claramente lo que quiere lograr. Sea específico sobre el objetivo, el contexto y el resultado esperado.
Contexto técnico
Especifique el lenguaje de programación, el marco de trabajo, las bibliotecas y la pila técnica para las tareas de codificación.
Estilo y convenciones de código
Defina los estándares de codificación, las convenciones de nomenclatura y los patrones arquitectónicos que prefiere.
Requisitos de traducción
Para las tareas de traducción, especifique los idiomas de origen/destino, el tono, la formalidad y el contexto cultural.
Formato de salida
Especifique la estructura de salida deseada, ya sea código, JSON, markdown o texto formateado.
Restricciones y requisitos
Defina limitaciones, dependencias, necesidades de rendimiento o requisitos específicos a considerar.
Consejos profesionales para obtener mejores resultados
Sea específico para la codificación
En lugar de 'crear un formulario', pruebe 'crear un formulario de registro de varios pasos con validación de correo electrónico, medidor de intensidad de contraseña y transiciones suaves entre pasos usando React Hook Form'
Proporcione contexto para la traducción
Incluya el público objetivo, la plataforma y el contexto cultural. Por ejemplo: 'Traducir para usuarios japoneses de la Generación Z en Instagram, usar un lenguaje informal con expresiones de moda'
Divida las tareas complejas
Para las tareas del agente, describa el flujo de trabajo paso a paso. Active el modo de pensamiento profundo para problemas complejos que requieran un razonamiento y un análisis exhaustivos
Aproveche la llamada a funciones
Describa las herramientas disponibles y cuándo usarlas. Para las tareas de búsqueda, especifique qué API llamar y cómo integrar los resultados para obtener respuestas coherentes
Prompts buenos vs. mejores
"Escribir una función de inicio de sesión"
"Crear una función de inicio de sesión segura en TypeScript utilizando la autenticación JWT, el hash de contraseña bcrypt, la limitación de velocidad (5 intentos por 15 minutos) y devolver mensajes de error adecuados para credenciales no válidas, tokens caducados o cuentas bloqueadas. Incluya tipos de TypeScript y comentarios JSDoc."
"Traducir esto al japonés"
"Traduzca el siguiente texto de marketing al japonés para un público experto en tecnología de entre 25 y 35 años. Mantenga un tono profesional pero accesible, use japonés comercial moderno (evitando el keigo demasiado formal) y adapte cualquier referencia cultural para que resuene con los consumidores japoneses. Texto: [su texto]"
"Crear un panel de control"
"Crear un panel de control de administrador receptivo con React 18, TypeScript y Tailwind CSS. Incluya: (1) Navegación de la barra lateral con menú plegable, (2) Barra superior con perfil de usuario y notificaciones, (3) Área de contenido principal con diseño de cuadrícula para tarjetas que muestran KPI, (4) Gráficos con Recharts para la visualización de datos, (5) Soporte de modo oscuro, (6) Diseño receptivo para dispositivos móviles con menú de hamburguesas. Siga los patrones de componentes modernos con tipos de TypeScript adecuados."
Historial de versiones de GLM
Sigue la evolución de los modelos GLM de Zhipu AI con cada lanzamiento, que ofrece avances innovadores en codificación, razonamiento y capacidades multilingües.
Importante avance que representa el modelo insignia de Zhipu AI. GLM-4.6 supera a GLM-4.5 en todas las capacidades centrales con un rendimiento de codificación revolucionario, contexto extendido, búsqueda mejorada y traducción multilingüe superior. Con 355B parámetros totales y 32B parámetros activados, establece nuevos estándares para los modelos de IA nacionales en aplicaciones profesionales.
Key Improvements:
- •Capacidades de codificación avanzadas alineadas con Claude Sonnet 4: modelo nacional líder
- •Ventana de contexto ampliada de 128K a 200K tokens
- •Razonamiento mejorado con modo de pensamiento profundo que admite la llamada a herramientas durante la inferencia
- •Búsqueda inteligente y recuperación de herramientas reforzadas para un mejor rendimiento del agente
- •Traducción multilingüe optimizada para idiomas pequeños (francés, ruso, japonés, coreano)
- •Calidad de escritura mejorada en estilo, legibilidad y escenarios de juego de roles
- •Mejora del 30% en la eficiencia de los tokens en comparación con GLM-4.5
- •Hermosa generación de código frontend con diseños avanzados
- •Soporte de MCP para la integración flexible de herramientas externas y fuentes de datos
- •Formato JSON nativo para una salida estructurada
- •Rendimiento superior en la automatización de oficinas y la generación de PPT
- •Capacidades mejoradas de procesamiento de tareas entre idiomas
Performance:
Contexto de 200K, salida máxima de 128K, codificación alineada con Claude Sonnet 4, las mejores puntuaciones en AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
Puntos de referencia de rendimiento de GLM-4.6
Métricas de rendimiento de GLM-4.6 basadas en pruebas exhaustivas en 8 puntos de referencia autorizados.
| Benchmark | Score | Description |
|---|---|---|
| AIME 25 | Liderando | Razonamiento matemático avanzado |
| GPQA | Nivel superior | Respuesta a preguntas de nivel de posgrado |
| LCB v6 | Excelente | Benchmark de contexto largo |
| HLE | Superior | Evaluación de nivel humano |
| SWE-Bench Verified | Sobresaliente | Ingeniería de software del mundo real |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Pruebas de escenarios de programación reales |
| Token Efficiency | 30% Menos | En comparación con GLM-4.5 |
| Context Window | 200K | Ampliado desde 128K tokens |
Métricas basadas en pruebas de GLM-4.6 en 2025. Rendimiento alineado con Claude Sonnet 4, líder entre los modelos nacionales. Todas las trayectorias de prueba disponibles públicamente para su verificación.
Casos de uso de GLM-4.6
Descubre cómo los profesionales aprovechan GLM-4.6 para aplicaciones innovadoras de IA en todas las industrias.
Codificación y desarrollo de IA
Cubre Python, JavaScript, Java y los lenguajes convencionales. Código frontend hermoso, diseños razonables y estructura lógica. Soporte nativo para tareas de agentes con una fuerte planificación autónoma.
Automatización de oficinas inteligentes
Creación de PPT y automatización de oficinas significativamente mejoradas. Genere diseños avanzados y hermosos manteniendo la integridad del contenido y la precisión de la expresión.
Traducción multilingüe
Optimizado para idiomas minoritarios y contextos informales. Perfecto para redes sociales, comercio electrónico y traducción de dramas cortos con transferencia de estilo y localización.
Creación de contenido
Admite la producción de contenido diverso, incluidas novelas, guiones y redacción de textos. Expresión natural a través de la expansión del contexto y el control de las emociones.
Personajes virtuales y chatbots
Mantenga un tono y un comportamiento coherentes en los diálogos de varios turnos. Ideal para asistentes virtuales, IA social y personificación de marca con interacción auténtica.
Búsqueda e investigación inteligente
Comprensión mejorada de la intención del usuario, recuperación de herramientas y fusión de resultados. Admite escenarios de investigación profunda con respuestas perspicaces y análisis integrales.
Soluciones empresariales
Cree sistemas inteligentes de servicio al cliente, bases de conocimiento y automatización de negocios. Rendimiento confiable con soporte de seguridad de datos y cumplimiento normativo.
Educación y formación
Cree contenido de aprendizaje personalizado, responda preguntas de los estudiantes y genere materiales educativos. Adáptese a diferentes estilos y niveles de aprendizaje.
Cómo usar GLM-4.6
Comience a aprovechar las potentes capacidades de GLM-4.6 para sus tareas de codificación, traducción y agentes inteligentes.
Defina su tarea
Describa claramente lo que quiere lograr con contexto.
Elabore Su Prompt
Use prompts detallados con especificaciones técnicas y requisitos
Habilitar funciones
Active el pensamiento profundo, la llamada a funciones o la salida estructurada según sea necesario
Revisar e iterar
Perfeccione los resultados e itere en función de la calidad de la salida
Consejos para obtener los mejores resultados
- •Para las tareas de codificación, especifique la pila tecnológica exacta, las bibliotecas y los estándares de codificación que desea seguir
- •Use el modo de pensamiento profundo para problemas complejos que requieran un razonamiento y un análisis exhaustivos
- •Aproveche la ventana de contexto de 200K para revisiones de código largas, análisis de documentos o flujos de trabajo de agentes de varios pasos
- •Para la traducción, proporcione contexto cultural y público objetivo para obtener resultados naturales y localizados
- •Habilite la llamada a funciones cuando necesite integrar herramientas externas, API o fuentes de datos
- •Solicitar salida JSON estructurada para una integración del sistema perfecta y un procesamiento automatizado
GLM-4.6 está diseñado para aplicaciones profesionales con fiabilidad y rendimiento de nivel empresarial. Disponible a través de la plataforma API de Zhipu AI.
Preguntas frecuentes
Todo lo que necesita saber sobre GLM-4.6, desde las capacidades hasta el acceso y la integración.
¿Cómo se compara GLM-4.6 con otros modelos de IA?
GLM-4.6 rivaliza con Claude Sonnet 4 en capacidades de codificación y lidera entre los modelos chinos nacionales. En pruebas de programación reales (entorno Claude Code con 74 tareas), GLM-4.6 logró resultados superiores al tiempo que utiliza un 30% menos de tokens que GLM-4.5. Destaca en puntos de referencia integrales, incluidos AIME, GPQA, LCB v6 y SWE-Bench Verified.
¿Qué hace que GLM-4.6 sea especial para las tareas de codificación?
GLM-4.6 ofrece una generación de código líder en la industria que cubre Python, JavaScript, Java y más. Produce un hermoso código frontend con diseños razonables, mantiene una estructura lógica y proporciona soporte nativo para tareas de agentes con una fuerte planificación autónoma y capacidades de llamada a herramientas. La ventana de contexto de 200K permite gestionar bases de código complejas y proyectos de varios archivos.
¿Puede GLM-4.6 manejar la traducción multilingüe?
Sí, GLM-4.6 está optimizado para la traducción multilingüe, especialmente los idiomas minoritarios como el francés, el ruso, el japonés y el coreano. Destaca en contextos informales, como redes sociales, contenido de comercio electrónico y traducción de dramas cortos, ofreciendo transferencia de estilo y expresión localizada para aplicaciones transfronterizas.
¿Qué es el modo de pensamiento profundo?
El modo de pensamiento profundo permite a GLM-4.6 realizar un razonamiento y análisis exhaustivos sobre problemas complejos. Puede llamar a herramientas durante el proceso de razonamiento, proporcionando información más profunda y soluciones más completas. Esto es particularmente útil para problemas técnicos desafiantes, tareas de investigación y planificación estratégica.
¿Cómo accedo a GLM-4.6?
GLM-4.6 está disponible a través de la plataforma API de Zhipu AI en open.bigmodel.cn. Puede acceder a él a través de llamadas API, integrarlo en sus aplicaciones o usarlo a través de herramientas de desarrollo compatibles como Claude Code, Cline y otros entornos de programación convencionales.
¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto?
GLM-4.6 cuenta con una ventana de contexto de tokens de 200K, ampliada desde los 128K de GLM-4.5. Esto le permite trabajar con archivos de código más largos, documentos extensos y tareas de agentes de varios pasos complejos. La salida máxima es de 128K tokens, adecuada para generar contenido completo.
¿GLM-4.6 admite la llamada a funciones?
Sí, GLM-4.6 tiene potentes capacidades de llamada a funciones con soporte MCP (Protocolo de contexto del modelo). Puede invocar de manera flexible herramientas externas, API y fuentes de datos para ampliar los escenarios de aplicación. Destaca en la recuperación de herramientas, la extracción de parámetros y la integración de resultados.
¿Es GLM-4.6 adecuado para aplicaciones empresariales?
Absolutamente. GLM-4.6 está diseñado para uso profesional y empresarial con un rendimiento fiable, seguridad de datos y soporte de cumplimiento normativo. Es ideal para construir un servicio al cliente inteligente, bases de conocimiento, automatización de negocios y aplicaciones de misión crítica que requieren una calidad constante.
¿Listo para experimentar GLM-4.6?
Únase a los desarrolladores y empresas que aprovechan GLM-4.6 para la codificación avanzada de IA, la búsqueda inteligente y las aplicaciones multilingües.