GLM-4.6 :
Le modèle de codage IA le plus avancé de Chine
GLM-4.6 est le modèle phare de Zhipu AI avec 355 milliards de paramètres totaux et 32 milliards de paramètres activés. Il offre des capacités de codage exceptionnelles rivalisant avec Claude Sonnet 4, dispose d'une fenêtre contextuelle de 200K pour gérer des tâches complexes, d'une recherche intelligente améliorée et d'une traduction multilingue supérieure. Conçu pour les développeurs, les entreprises et les créateurs à la recherche de performances IA de pointe.
Qu'est-ce que GLM-4.6 ?
GLM-4.6 est le dernier modèle phare de Zhipu AI lancé en 2025, comprenant 355 milliards de paramètres totaux avec 32 milliards de paramètres activés. Basé sur une architecture MoE (Mixture of Experts) avancée, GLM-4.6 représente un progrès significatif dans les capacités de l'IA, surpassant GLM-4.5 dans toutes les compétences de base. Il excelle dans la génération de code, le raisonnement approfondi, la recherche intelligente et la traduction multilingue, ce qui en fait le modèle d'IA national leader pour les applications professionnelles.
Capacités de codage avancées rivalisant avec Claude Sonnet 4
Fenêtre contextuelle de 200K pour le code complexe et les tâches d'agent
Raisonnement amélioré avec prise en charge du mode de pensée approfondie
Recherche intelligente et appel d'outils supérieurs
Traduction multilingue optimisée pour les petites langues
Qualité d'écriture et scénarios de jeu de rôle améliorés
Appel de fonction avec intégration d'outils
Sortie JSON structurée pour l'intégration du système
Principales caractéristiques de GLM-4.6
GLM-4.6 combine une technologie d'IA de pointe avec des fonctionnalités pratiques pour les développeurs et les entreprises.
Codage avancé
Génération de code de pointe alignée sur Claude Sonnet 4. Prend en charge Python, JavaScript, Java et plus encore avec de belles mises en page frontend et une structure logique.
Raisonnement approfondi
Capacités de raisonnement améliorées avec le mode de pensée approfondie. Fournit une analyse complète et prend en charge l'appel d'outils pendant les processus de raisonnement.
Recherche intelligente
Performances renforcées de l'appel d'outils et de l'agent de recherche. Meilleure compréhension de l'intention, récupération d'outils et intégration des résultats pour des scénarios de recherche approfondis.
Traduction multilingue
Traduction optimisée pour les petites langues (français, russe, japonais, coréen). Parfait pour les médias sociaux, le contenu de commerce électronique et les applications transfrontalières.
Fenêtre contextuelle longue
Fenêtre contextuelle de 200 000 jetons étendue à partir de 128 000. Gère plus facilement les fichiers de code, les documents et les tâches d'agent multi-étapes complexes.
Écriture créative
Qualité d'écriture améliorée en termes de style, de lisibilité et de jeu de rôle. Prend en charge les romans, les scripts, la rédaction avec une expression naturelle et un contrôle émotionnel.
Appel de Fonction
Fonctionnalités d'appel d'outils puissantes avec prise en charge MCP. Invoque de manière flexible des outils externes et des sources de données pour étendre les scénarios d'application.
Sortie structurée
Prise en charge du formatage JSON natif pour la sortie de données structurées. S'intègre de manière transparente aux systèmes et aux API pour les flux de travail automatisés.
Comment écrire des invites GLM-4.6 efficaces
Maîtrisez l'ingénierie des invites pour libérer tout le potentiel de GLM-4.6. Apprenez des techniques pour le codage, la traduction et les tâches d'agent intelligent.
Éléments d'invite essentiels
Description de la tâche
Indiquez clairement ce que vous voulez accomplir. Soyez précis sur l'objectif, le contexte et le résultat attendu.
Contexte technique
Spécifiez le langage de programmation, le framework, les bibliothèques et la pile technique pour les tâches de codage.
Style et conventions de code
Définissez les normes de codage, les conventions de dénomination et les modèles architecturaux que vous préférez.
Exigences de traduction
Pour les tâches de traduction, spécifiez les langues source/cible, le ton, le style et le contexte culturel.
Format de sortie
Spécifiez la structure de sortie souhaitée, qu'il s'agisse de code, de JSON, de markdown ou de texte formaté.
Contraintes et exigences
Définissez les limitations, les dépendances, les besoins en performances ou les exigences spécifiques à prendre en compte.
Conseils de pro pour de meilleurs résultats
Soyez précis pour le codage
Au lieu de « créer un formulaire », essayez « créer un formulaire d'inscription en plusieurs étapes avec validation par e-mail, indicateur de force du mot de passe et transitions fluides entre les étapes à l'aide de React Hook Form »
Fournissez un contexte pour la traduction
Incluez le public cible, la plateforme et le contexte culturel. Par exemple : « Traduire pour les utilisateurs japonais de la génération Z sur Instagram, utiliser un langage décontracté avec des expressions à la mode »
Décomposez les tâches complexes
Pour les tâches d'agent, décrivez le flux de travail étape par étape. Activez le mode de pensée approfondie pour les problèmes complexes nécessitant un raisonnement et une analyse complets
Tirez parti de l'appel de fonction
Décrivez les outils disponibles et quand les utiliser. Pour les tâches de recherche, spécifiez quelles API appeler et comment intégrer les résultats pour des réponses cohérentes
Bonnes contre meilleures invites
"Écrivez une fonction de connexion"
"Créer une fonction de connexion sécurisée en TypeScript à l'aide de l'authentification JWT, du hachage de mot de passe bcrypt, de la limitation du débit (5 tentatives par 15 minutes) et renvoyer des messages d'erreur appropriés pour les informations d'identification invalides, les jetons expirés ou les comptes verrouillés. Inclure les types TypeScript et les commentaires JSDoc."
"Traduisez ceci en japonais"
"Traduire le texte marketing suivant en japonais pour un public féru de technologie âgé de 25 à 35 ans. Maintenir un ton professionnel mais accessible, utiliser le japonais des affaires moderne (en évitant les keigo excessivement formels) et adapter toute référence culturelle pour qu'elle résonne auprès des consommateurs japonais. Texte : [votre texte]"
"Construisez un tableau de bord"
"Créer un tableau de bord d'administration réactif à l'aide de React 18, TypeScript et Tailwind CSS. Inclure : (1) Navigation dans la barre latérale avec menu pliable, (2) Barre supérieure avec profil utilisateur et notifications, (3) Zone de contenu principale avec disposition en grille pour les cartes affichant les KPI, (4) Graphiques à l'aide de Recharts pour la visualisation des données, (5) Prise en charge du mode sombre, (6) Réactif aux mobiles avec menu hamburger. Suivez les modèles de composants modernes avec les types TypeScript appropriés."
Historique des versions de GLM
Suivez l'évolution des modèles GLM de Zhipu AI avec chaque version apportant des avancées révolutionnaires en matière de codage, de raisonnement et de capacités multilingues.
Avancée majeure représentant le modèle phare de Zhipu AI. GLM-4.6 surpasse GLM-4.5 dans toutes les capacités de base avec des performances de codage révolutionnaires, un contexte étendu, une recherche améliorée et une traduction multilingue supérieure. Avec 355 milliards de paramètres totaux et 32 milliards de paramètres activés, il établit de nouvelles normes pour les modèles d'IA domestiques dans les applications professionnelles.
Key Improvements:
- •Capacités de codage avancées alignées sur Claude Sonnet 4 - modèle domestique de premier plan
- •Fenêtre de contexte étendue de 128 K à 200 K jetons
- •Raisonnement amélioré avec un mode de pensée approfondie prenant en charge l'appel d'outils pendant l'inférence
- •Recherche intelligente et récupération d'outils renforcées pour de meilleures performances de l'agent
- •Traduction multilingue optimisée pour les petites langues (français, russe, japonais, coréen)
- •Qualité d'écriture améliorée en termes de style, de lisibilité et de scénarios de jeu de rôle
- •Amélioration de 30 % de l'efficacité des jetons par rapport à GLM-4.5
- •Génération de code frontal magnifique avec des mises en page avancées
- •Prise en charge MCP pour une intégration flexible des outils externes et des sources de données
- •Formatage JSON natif pour une sortie structurée
- •Performances supérieures dans l'automatisation bureautique et la génération de PPT
- •Capacités de traitement des tâches interlinguistiques améliorées
Performance:
Contexte de 200 K, sortie maximale de 128 K, codage aligné sur Claude Sonnet 4, meilleurs scores dans AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
Bancs d'essai de performance GLM-4.6
Mesures de performance GLM-4.6 basées sur des tests complets sur 8 bancs d'essai faisant autorité.
| Banc d'essai | Score | Description |
|---|---|---|
| AIME 25 | En tête | Raisonnement mathématique avancé |
| GPQA | Haut de gamme | Réponses aux questions de niveau supérieur |
| LCB v6 | Excellent | Banc d'essai de contexte long |
| HLE | Supérieur | Évaluation au niveau humain |
| SWE-Bench Verified | Exceptionnel | Ingénierie logicielle du monde réel |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Tests de scénarios de programmation réels |
| Token Efficiency | 30% Moins | Par rapport à GLM-4.5 |
| Context Window | 200K | Étendu à partir de 128 000 jetons |
Mesures basées sur les tests GLM-4.6 en 2025. Performances alignées sur Claude Sonnet 4, en tête des modèles nationaux. Toutes les trajectoires de test sont publiquement disponibles pour vérification.
Cas d'utilisation de GLM-4.6
Découvrez comment les professionnels tirent parti de GLM-4.6 pour des applications d'IA innovantes dans tous les secteurs.
Codage et développement IA
Couvre Python, JavaScript, Java et les principaux langages. Beau code frontend, mises en page raisonnables et structure logique. Prise en charge native des tâches d'agent avec une forte planification autonome.
Automatisation de bureau intelligente
Création PPT et automatisation de bureau considérablement améliorées. Générez des mises en page avancées et magnifiques tout en maintenant l'intégrité du contenu et la précision de l'expression.
Traduction multilingue
Optimisé pour les petites langues et les contextes informels. Parfait pour les médias sociaux, le commerce électronique et la traduction de courts drames avec transfert de style et localisation.
Création de contenu
Prend en charge une production de contenu diversifiée, y compris des romans, des scripts et des textes publicitaires. Expression naturelle grâce à l'expansion du contexte et au contrôle des émotions.
Personnages virtuels et chatbots
Maintenez un ton et un comportement cohérents dans les dialogues multivers. Idéal pour les assistants virtuels, l'IA sociale et la personnification de la marque avec une interaction authentique.
Recherche et recherche intelligentes
Compréhension améliorée de l'intention de l'utilisateur, récupération d'outils et fusion des résultats. Prend en charge les scénarios de recherche approfondie avec des réponses perspicaces et une analyse complète.
Solutions d'entreprise
Créez un service client intelligent, des bases de connaissances et des systèmes d'automatisation des activités. Performances fiables avec sécurité des données et prise en charge de la conformité.
Éducation et formation
Créez du contenu d'apprentissage personnalisé, répondez aux questions des étudiants et générez du matériel pédagogique. Adaptez-vous à différents styles et niveaux d'apprentissage.
Comment utiliser GLM-4.6
Commencez à exploiter les puissantes capacités de GLM-4.6 pour vos tâches de codage, de traduction et d'agent intelligent.
Définir votre tâche
Décrivez clairement ce que vous voulez accomplir avec le contexte
Rédigez votre invite
Utilisez des invites détaillées avec des spécifications techniques et des exigences
Activer les fonctionnalités
Activez la pensée approfondie, l'appel de fonction ou la sortie structurée au besoin
Examiner et itérer
Affinez les résultats et itérez en fonction de la qualité de la sortie
Conseils pour de meilleurs résultats
- •Pour les tâches de codage, spécifiez la pile technologique exacte, les bibliothèques et les normes de codage que vous souhaitez suivre
- •Utilisez le mode de pensée approfondie pour les problèmes complexes nécessitant un raisonnement et une analyse complets
- •Tirez parti de la fenêtre contextuelle de 200 000 pour les longues révisions de code, l'analyse de documents ou les flux de travail d'agent en plusieurs étapes
- •Pour la traduction, fournissez un contexte culturel et un public cible pour obtenir des résultats naturels et localisés
- •Activez l'appel de fonction lorsque vous devez intégrer des outils externes, des API ou des sources de données
- •Demandez une sortie JSON structurée pour une intégration transparente du système et un traitement automatisé
GLM-4.6 est conçu pour les applications professionnelles avec une fiabilité et des performances de niveau entreprise. Disponible via la plateforme API de Zhipu AI.
Foire aux questions
Tout ce que vous devez savoir sur GLM-4.6, des capacités à l'accès et à l'intégration.
Comment GLM-4.6 se compare-t-il aux autres modèles d'IA ?
GLM-4.6 rivalise avec Claude Sonnet 4 dans les capacités de codage et est en tête parmi les modèles chinois nationaux. Dans les tests de programmation réels (environnement Claude Code avec 74 tâches), GLM-4.6 a obtenu des résultats supérieurs tout en utilisant 30 % moins de jetons que GLM-4.5. Il excelle dans les bancs d'essai complets, notamment AIME, GPQA, LCB v6 et SWE-Bench Verified.
Qu'est-ce qui rend GLM-4.6 spécial pour les tâches de codage ?
GLM-4.6 offre une génération de code de pointe couvrant Python, JavaScript, Java et plus encore. Il produit un beau code frontend avec des mises en page raisonnables, maintient une structure logique et fournit une prise en charge native des tâches d'agent avec de fortes capacités de planification autonome et d'appel d'outils. La fenêtre contextuelle de 200 000 permet de gérer des bases de code complexes et des projets multifichiers.
GLM-4.6 peut-il gérer la traduction multilingue ?
Oui, GLM-4.6 est optimisé pour la traduction multilingue, en particulier les petites langues comme le français, le russe, le japonais et le coréen. Il excelle dans les contextes informels tels que les médias sociaux, le contenu de commerce électronique et la traduction de courts drames, offrant un transfert de style et une expression localisée pour les applications transfrontalières.
Qu'est-ce que le mode de pensée approfondie ?
Le mode de pensée approfondie permet à GLM-4.6 d'effectuer un raisonnement et une analyse complets sur des problèmes complexes. Il peut appeler des outils pendant le processus de raisonnement, fournissant des informations plus approfondies et des solutions plus approfondies. Ceci est particulièrement utile pour résoudre des problèmes techniques complexes, des tâches de recherche et planifications stratégiques.
Comment accéder à GLM-4.6 ?
GLM-4.6 est disponible via la plateforme API de Zhipu AI sur open.bigmodel.cn. Vous pouvez y accéder via des appels d'API, l'intégrer à vos applications ou l'utiliser via des outils de développement pris en charge tels que Claude Code, Cline et d'autres environnements de programmation courants.
Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle ?
GLM-4.6 est doté d'une fenêtre contextuelle de 200 000 jetons, étendue à partir de 128 000 de GLM-4.5. Cela vous permet de travailler avec des fichiers de code plus longs, des documents volumineux et des tâches d'agent en plusieurs étapes complexes. La sortie maximale est de 128 000 jetons, ce qui convient à la génération de contenu complet.
GLM-4.6 prend-il en charge l'appel de fonction ?
Oui, GLM-4.6 possède de puissantes fonctionnalités d'appel de fonction avec prise en charge MCP (Model Context Protocol). Vous pouvez invoquer de manière flexible des outils externes, des API et des sources de données pour étendre les scénarios d'application. Il excelle dans la récupération d'outils, l'extraction de paramètres et l'intégration des résultats.
GLM-4.6 convient-il aux applications d'entreprise ?
Absolument. GLM-4.6 est conçu pour une utilisation professionnelle et en entreprise avec des performances fiables, une sécurité des données et une prise en charge de la conformité. Il est idéal pour la création d'un service client intelligent, de bases de connaissances, d'une automatisation des activités et d'applications critiques nécessitant une qualité constante.
Prêt à découvrir GLM-4.6 ?
Rejoignez les développeurs et les entreprises qui tirent parti de GLM-4.6 pour le codage IA avancé, la recherche intelligente et les applications multilingues.