GLM-4.6:
Il modello di programmazione AI più avanzato della Cina
GLM-4.6 è il modello di punta di Zhipu AI con 355 miliardi di parametri totali e 32 miliardi di parametri attivati. Offre eccezionali capacità di programmazione che rivaleggiano con Claude Sonnet 4, dispone di una finestra di contesto di 200K per la gestione di attività complesse, una ricerca intelligente migliorata e una traduzione multilingue superiore. Progettato per sviluppatori, imprese e creatori alla ricerca di prestazioni AI all'avanguardia.
Cos'è GLM-4.6?
GLM-4.6 è l'ultimo modello di punta di Zhipu AI lanciato nel 2025, con 355 miliardi di parametri totali e 32 miliardi di parametri attivati. Basato sull'architettura avanzata MoE (Mixture of Experts), GLM-4.6 rappresenta un significativo passo avanti nelle capacità dell'AI, superando GLM-4.5 in tutte le competenze fondamentali. Eccelle nella generazione di codice, nel ragionamento approfondito, nella ricerca intelligente e nella traduzione multilingue, rendendolo il modello AI nazionale leader per applicazioni professionali.
Capacità di programmazione avanzate che rivaleggiano con Claude Sonnet 4
Finestra di contesto di 200K per codice complesso e attività di agent
Ragionamento migliorato con supporto della modalità di pensiero approfondito
Ricerca intelligente e richiamo di strumenti superiori
Traduzione multilingue ottimizzata per le piccole lingue
Qualità di scrittura e scenari di role-playing migliorati
Function calling con integrazione di strumenti
Output JSON strutturato per l'integrazione del sistema
Caratteristiche principali di GLM-4.6
GLM-4.6 combina una tecnologia AI all'avanguardia con funzionalità pratiche per sviluppatori e imprese.
Programmazione avanzata
Generazione di codice leader del settore allineata a Claude Sonnet 4. Supporta Python, JavaScript, Java e altro con layout frontend accattivanti e struttura logica.
Ragionamento approfondito
Capacità di ragionamento migliorate con modalità di pensiero approfondito. Fornisce un'analisi completa e supporta il richiamo di strumenti durante i processi di ragionamento.
Ricerca intelligente
Prestazioni migliorate del richiamo di strumenti e dell'agente di ricerca. Migliore comprensione dell'intento, recupero di strumenti e integrazione dei risultati per scenari di ricerca approfondita.
Traduzione multilingue
Traduzione ottimizzata per lingue minori (francese, russo, giapponese, coreano). Perfetto per social media, contenuti di e-commerce e applicazioni transfrontaliere.
Finestra di contesto lunga
Finestra di contesto di 200K token ampliata da 128K. Gestisce facilmente file di codice più lunghi, documenti e complesse attività di agent multi-step.
Scrittura creativa
Qualità di scrittura migliorata in termini di stile, leggibilità e role-playing. Supporta romanzi, sceneggiature, copywriting con espressione naturale e controllo emotivo.
Function Calling
Potenti capacità di richiamo di strumenti con supporto MCP. Invoca in modo flessibile strumenti esterni e fonti di dati per estendere gli scenari applicativi.
Output strutturato
Supporto nativo per la formattazione JSON per l'output di dati strutturati. Si integra perfettamente con sistemi e API per flussi di lavoro automatizzati.
Come scrivere prompt efficaci per GLM-4.6
Padroneggia l'ingegneria dei prompt per sbloccare il pieno potenziale di GLM-4.6. Impara le tecniche per la programmazione, la traduzione e le attività di agent intelligenti.
Elementi prompt essenziali
Descrizione dell'attività
Indica chiaramente cosa vuoi ottenere. Sii specifico sull'obiettivo, il contesto e il risultato previsto.
Contesto tecnico
Specifica il linguaggio di programmazione, il framework, le librerie e lo stack tecnico per le attività di programmazione.
Stile e convenzioni del codice
Definisci gli standard di codifica, le convenzioni di denominazione e i modelli architetturali che preferisci.
Requisiti di traduzione
Per le attività di traduzione, specifica le lingue di origine/destinazione, il tono, la formalità e il contesto culturale.
Formato di output
Specifica la struttura di output desiderata, che si tratti di codice, JSON, markdown o testo formattato.
Vincoli e requisiti
Definisci limitazioni, dipendenze, esigenze di prestazioni o requisiti specifici da considerare.
Suggerimenti professionali per risultati migliori
Sii specifico per la programmazione
Invece di 'crea un form', prova 'Crea un form di registrazione multi-step con convalida dell'email, indicatore di robustezza della password e transizioni fluide tra i passaggi utilizzando React Hook Form'
Fornisci contesto per la traduzione
Includi il pubblico target, la piattaforma e il contesto culturale. Ad esempio: 'Traduci per utenti Gen-Z giapponesi su Instagram, usa un linguaggio informale con espressioni di tendenza'
Suddividi le attività complesse
Per le attività degli agent, delinea il flusso di lavoro passo dopo passo. Abilita la modalità di pensiero approfondito per problemi complessi che richiedono ragionamenti e analisi complete
Sfrutta il function calling
Descrivi gli strumenti disponibili e quando usarli. Per le attività di ricerca, specifica quali API chiamare e come integrare i risultati per risposte coerenti
Prompt buoni vs. Prompt migliori
"Scrivi una funzione di login"
"Crea una funzione di login sicura in TypeScript utilizzando l'autenticazione JWT, l'hashing della password bcrypt, il limite di velocità (5 tentativi ogni 15 minuti) e restituisci messaggi di errore appropriati per credenziali non valide, token scaduti o account bloccati. Includi tipi TypeScript e commenti JSDoc."
"Traduci questo in giapponese"
"Traduci il seguente testo di marketing in giapponese per un pubblico esperto di tecnologia di età compresa tra 25 e 35 anni. Mantieni un tono professionale ma accessibile, usa il giapponese commerciale moderno (evitando il keigo eccessivamente formale) e adatta eventuali riferimenti culturali per entrare in risonanza con i consumatori giapponesi. Testo: [il tuo testo]"
"Crea una dashboard"
"Crea una dashboard di amministrazione reattiva utilizzando React 18, TypeScript e Tailwind CSS. Includi: (1) Navigazione nella barra laterale con menu a scomparsa, (2) Barra superiore con profilo utente e notifiche, (3) Area di contenuto principale con layout a griglia per schede che mostrano KPI, (4) Grafici che utilizzano Recharts per la visualizzazione dei dati, (5) Supporto per la modalità oscura, (6) Reattivo ai dispositivi mobili con menu hamburger. Segui i moderni modelli di componenti con tipi TypeScript appropriati."
Cronologia delle versioni di GLM
Segui l'evoluzione dei modelli GLM di Zhipu AI. Ogni rilascio porta con sé progressi rivoluzionari nella codifica, nel ragionamento e nelle capacità multilingue.
Importante svolta che rappresenta il modello di punta di Zhipu AI. GLM-4.6 supera GLM-4.5 in tutte le capacità principali con prestazioni di codifica rivoluzionarie, contesto esteso, ricerca potenziata e traduzione multilingue superiore. Con 355 miliardi di parametri totali e 32 miliardi di parametri attivati, stabilisce nuovi standard per i modelli di intelligenza artificiale domestici nelle applicazioni professionali.
Key Improvements:
- •Capacità di codifica avanzate allineate a Claude Sonnet 4 - modello domestico leader
- •Finestra di contesto estesa da 128K a 200K token
- •Ragionamento potenziato con modalità di pensiero profondo che supporta la chiamata di strumenti durante l'inferenza
- •Ricerca intelligente e recupero degli strumenti rafforzati per prestazioni superiori dell'agente
- •Traduzione multilingue ottimizzata per lingue minori (francese, russo, giapponese, coreano)
- •Qualità di scrittura migliorata in stile, leggibilità e scenari di role-playing
- •Miglioramento del 30% dell'efficienza dei token rispetto a GLM-4.5
- •Bellissimo codice frontend generato con layout avanzati
- •Supporto MCP per l'integrazione flessibile di strumenti esterni e fonti di dati
- •Formattazione JSON nativa per output strutturato
- •Prestazioni superiori nell'automazione degli uffici e nella generazione di PPT
- •Capacità avanzate di elaborazione di attività interlinguistiche
Performance:
Contesto 200K, output massimo 128K, codifica allineata a Claude Sonnet 4, punteggi migliori in AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
Benchmark delle prestazioni di GLM-4.6
Metriche delle prestazioni di GLM-4.6 basate su test completi su 8 benchmark autorevoli.
| Benchmark | Score | Description |
|---|---|---|
| AIME 25 | Leader | Ragionamento matematico avanzato |
| GPQA | Top Tier | Risposte a domande di livello universitario |
| LCB v6 | Eccellente | Benchmark di contesto lungo |
| HLE | Superiore | Valutazione a livello umano |
| SWE-Bench Verified | Eccezionale | Ingegneria del software nel mondo reale |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Test di scenari di programmazione reali |
| Token Efficiency | 30% in meno | Rispetto a GLM-4.5 |
| Context Window | 200K | Ampliato da 128K token |
Metriche basate sui test GLM-4.6 nel 2025. Prestazioni allineate a Claude Sonnet 4, leader tra i modelli nazionali. Tutte le traiettorie di test disponibili pubblicamente per la verifica.
Casi d'uso di GLM-4.6
Scopri come i professionisti sfruttano GLM-4.6 per applicazioni AI innovative in tutti i settori.
Programmazione e sviluppo AI
Copre Python, JavaScript, Java e lingue tradizionali. Bellissimo codice frontend, layout ragionevoli e struttura logica. Supporto nativo per le attività di agent con una forte pianificazione autonoma.
Automazione dell'ufficio intelligente
Creazione di PPT e automazione dell'ufficio notevolmente migliorate. Genera layout avanzati e accattivanti mantenendo l'integrità del contenuto e l'accuratezza dell'espressione.
Traduzione multilingue
Ottimizzata per le lingue minori e contesti informali. Perfetto per social media, e-commerce e traduzione di brevi opere teatrali con trasferimento di stile e localizzazione.
Creazione di contenuti
Supporta la produzione di contenuti diversi tra cui romanzi, sceneggiature e copywriting. Espressione naturale attraverso l'espansione del contesto e il controllo delle emozioni.
Personaggi virtuali e chatbot
Mantiene un tono e un comportamento coerenti nei dialoghi multi-turn. Ideale per assistenti virtuali, AI sociale e personificazione del marchio con interazione autentica.
Ricerca e ricerca intelligente
Comprensione avanzata dell'intento dell'utente, recupero di strumenti e fusione dei risultati. Supporta scenari di ricerca approfondita con risposte perspicaci e analisi complete.
Soluzioni aziendali
Crea sistemi intelligenti di assistenza clienti, basi di conoscenza e automazione aziendale. Prestazioni affidabili con sicurezza dei dati e supporto alla conformità.
Istruzione e formazione
Crea contenuti di apprendimento personalizzati, rispondi alle domande degli studenti e genera materiali didattici. Adattati a diversi stili e livelli di apprendimento.
Come usare GLM-4.6
Inizia a sfruttare le potenti funzionalità di GLM-4.6 per le tue attività di programmazione, traduzione e agent intelligenti.
Definisci il tuo compito
Descrivi chiaramente cosa vuoi ottenere con il contesto
Crea il tuo prompt
Usa prompt dettagliati con specifiche tecniche e requisiti
Abilita le funzionalità
Attiva il pensiero profondo, la richiamata di funzioni o l'output strutturato secondo necessità
Rivedi e itera
Affina i risultati e itera in base alla qualità dell'output
Suggerimenti per i migliori risultati
- •Per le attività di programmazione, specifica l'esatto stack tecnologico, le librerie e gli standard di codifica che desideri seguire
- •Usa la modalità di ragionamento approfondito per problemi complessi che richiedono ragionamenti e analisi complete
- •Sfrutta la finestra di contesto da 200K per revisioni di codice lunghe, analisi di documenti o flussi di lavoro di agent multi-step
- •Per la traduzione, fornisci il contesto culturale e il pubblico di destinazione per ottenere risultati naturali e localizzati
- •Abilita il function calling quando devi integrare strumenti esterni, API o fonti di dati
- •Richiedi l'output JSON strutturato per una perfetta integrazione del sistema ed elaborazione automatizzata
GLM-4.6 è progettato per applicazioni professionali con affidabilità e prestazioni di livello aziendale. Disponibile tramite la piattaforma API di Zhipu AI.
Domande frequenti
Tutto ciò che devi sapere su GLM-4.6, dalle capacità all'accesso e all'integrazione.
Come si confronta GLM-4.6 con altri modelli AI?
GLM-4.6 rivaleggia con Claude Sonnet 4 nelle capacità di programmazione ed è leader tra i modelli cinesi nazionali. Nei test di programmazione reali (ambiente Claude Code con 74 attività), GLM-4.6 ha ottenuto risultati superiori utilizzando il 30% in meno di token rispetto a GLM-4.5. Eccelle in benchmark completi tra cui AIME, GPQA, LCB v6 e SWE-Bench Verified.
Cosa rende GLM-4.6 speciale per le attività di programmazione?
GLM-4.6 offre una generazione di codice leader del settore che copre Python, JavaScript, Java e altro ancora. Produce un bellissimo codice frontend con layout ragionevoli, mantiene una struttura logica e fornisce supporto nativo per le attività di agent con una forte pianificazione autonoma e capacità di richiamo degli strumenti. La finestra di contesto di 200K consente di gestire codebase complesse e progetti multi-file.
GLM-4.6 è in grado di gestire la traduzione multilingue?
Sì, GLM-4.6 è ottimizzato per la traduzione multilingue, in particolare le lingue minori come francese, russo, giapponese e coreano. Eccelle in contesti informali come social media, contenuti di e-commerce e traduzione di brevi opere teatrali, offrendo trasferimento di stile ed espressione localizzata per applicazioni transfrontaliere.
Cos'è la modalità di pensiero approfondito?
La modalità di pensiero approfondito consente a GLM-4.6 di eseguire ragionamenti e analisi complete su problemi complessi. Può richiamare strumenti durante il processo di ragionamento, fornendo approfondimenti maggiori e soluzioni più complete. Questo è particolarmente utile per problemi tecnici impegnativi, attività di ricerca e pianificazione strategica.
Come posso accedere a GLM-4.6?
GLM-4.6 è disponibile tramite la piattaforma API di Zhipu AI all'indirizzo open.bigmodel.cn. Puoi accedervi tramite chiamate API, integrarlo nelle tue applicazioni o utilizzarlo tramite strumenti di sviluppo supportati come Claude Code, Cline e altri ambienti di programmazione tradizionali.
Qual è la dimensione della finestra di contesto?
GLM-4.6 presenta una finestra di contesto di 200K token, ampliata da 128K di GLM-4.5. Ciò ti consente di lavorare con file di codice più lunghi, documenti estesi e complesse attività di agent multi-step. L'output massimo è 128K token, adatto per la generazione di contenuti completi.
GLM-4.6 supporta il function calling?
Sì, GLM-4.6 ha potenti capacità di function calling con supporto MCP (Model Context Protocol). Puoi invocare in modo flessibile strumenti esterni, API e fonti di dati per estendere gli scenari applicativi. Eccelle nel recupero di strumenti, nell'estrazione di parametri e nell'integrazione dei risultati.
GLM-4.6 è adatto per applicazioni aziendali?
Assolutamente. GLM-4.6 è progettato per l'uso professionale e aziendale con prestazioni affidabili, sicurezza dei dati e supporto alla conformità. È ideale per la creazione di servizi clienti intelligenti, basi di conoscenza, automazione aziendale e applicazioni mission-critical che richiedono una qualità costante.
Pronto a provare GLM-4.6?
Unisciti a sviluppatori e aziende che sfruttano GLM-4.6 per la programmazione AI avanzata, la ricerca intelligente e le applicazioni multilingue.