GLM-4.6:
Kinas mest avanserte AI-kodingsmodell
GLM-4.6 er Zhipu AIs flaggskipmodell med totalt 355B parametere og 32B aktiverte parametere. Den leverer eksepsjonelle kodefunksjoner som kan måle seg med Claude Sonnet 4, har et 200K kontekstvindu for håndtering av komplekse oppgaver, forbedret intelligent søk og overlegen flerspråklig oversettelse. Designet for utviklere, bedrifter og kreatører som søker banebrytende AI-ytelse.
Hva er GLM-4.6?
GLM-4.6 er Zhipu AIs nyeste flaggskipmodell lansert i 2025, med totalt 355B parametere med 32B aktiverte parametere. Bygget på avansert MoE (Mixture of Experts) arkitektur, representerer GLM-4.6 et betydelig sprang i AI-funksjoner, og overgår GLM-4.5 i alle kjernekompetanser. Den utmerker seg i kodegenerering, dyp resonnering, intelligent søk og flerspråklig oversettelse, noe som gjør den til den ledende innenlandske AI-modellen for profesjonelle applikasjoner.
Avanserte kodefunksjoner som kan måle seg med Claude Sonnet 4
200K kontekstvindu for komplekse kode- og agentoppgaver
Forbedret resonnering med støtte for dyp tenkemodus
Overlegen intelligent søk og verktøykalling
Flerspråklig oversettelse optimalisert for små språk
Forbedret skrivekvalitet og rollespillscenarier
Funksjonskalling med verktøyintegrasjon
Strukturert JSON-utdata for systemintegrasjon
Viktige funksjoner i GLM-4.6
GLM-4.6 kombinerer banebrytende AI-teknologi med praktiske funksjoner for utviklere og bedrifter.
Avansert koding
Bransjeledende kodegenerering på linje med Claude Sonnet 4. Støtter Python, JavaScript, Java og mer med vakre frontend-oppsett og logisk struktur.
Dyp resonnering
Forbedrede resonneringsevner med dyp tenkemodus. Gir omfattende analyse og støtter verktøykalling under resonneringsprosesser.
Intelligent søk
Styrket verktøykalling og ytelse for søkeagenter. Bedre forståelse av intensjon, verktøyhenting og resultat integrasjon for dype forskningsscenarier.
Flerspråklig oversettelse
Optimalisert oversettelse for små språk (fransk, russisk, japansk, koreansk). Perfekt for sosiale medier, e-handelsinnhold og grenseoverskridende applikasjoner.
Langt kontekstvindu
200K token kontekstvindu utvidet fra 128K. Håndterer lengre kodefiler, dokumenter og komplekse flertrinns agentoppgaver med letthet.
Kreativ skriving
Forbedret skrivekvalitet i stil, lesbarhet og rollespill. Støtter romaner, manus, tekstforfatning med naturlig uttrykk og emosjonell kontroll.
Funksjonskalling
Kraftige funksjonskallingsfunksjoner med MCP-støtte. Fleksibelt kall til eksterne verktøy og datakilder for å utvide applikasjonsscenarier.
Strukturert utdata
Opprinnelig JSON-formateringsstøtte for strukturert datautdata. Sømløs integrasjon med systemer og API-er for automatiserte arbeidsflyter.
Hvordan skrive effektive GLM-4.6-ledetekster
Mestre prompt engineering for å låse opp GLM-4.6s fulle potensial. Lær teknikker for koding, oversettelse og intelligente agentoppgaver.
Viktige ledetekstelementer
Oppgavebeskrivelse
Angi tydelig hva du vil oppnå. Vær spesifikk om mål, kontekst og forventet resultat.
Teknisk kontekst
Spesifiser programmeringsspråk, rammeverk, biblioteker og teknisk stack for kodingsoppgaver.
Kodestil og konvensjoner
Definer kodestandarder, navnekonvensjoner og arkitektoniske mønstre du foretrekker.
Oversettelseskrav
For oversettelsesoppgaver, spesifiser kilde-/målspråk, tone, formalitet og kulturell kontekst.
Utdataformat
Spesifiser ønsket utdatastruktur, enten kode, JSON, markdown eller formatert tekst.
Begrensninger og krav
Definer begrensninger, avhengigheter, ytelsesbehov eller spesifikke krav å vurdere.
Pro-tips for bedre resultater
Vær spesifikk for koding
I stedet for 'lag et skjema', prøv 'lag et flertrinns registreringsskjema med e-postvalidering, passordstyrkemåler og jevne overganger mellom trinn ved hjelp av React Hook Form'
Gi kontekst for oversettelse
Inkluder målgruppe, plattform og kulturell kontekst. For eksempel: 'Oversett for japanske Gen-Z-brukere på Instagram, bruk uformelt språk med trenduttrykk'
Del opp komplekse oppgaver
For agentoppgaver, skisser arbeidsflyten trinn for trinn. Aktiver dyp tenkemodus for komplekse problemer som krever omfattende resonnering og analyse
Utnytt funksjonskalling
Beskriv tilgjengelige verktøy og når du skal bruke dem. For søkeoppgaver, spesifiser hvilke API-er du skal kalle og hvordan du integrerer resultater for sammenhengende svar
Gode vs. Bedre ledetekster
"Skriv en innloggingsfunksjon"
"Lag en sikker innloggingsfunksjon i TypeScript ved hjelp av JWT-autentisering, bcrypt passordhashing, hastighetsbegrensning (5 forsøk per 15 minutter), og returner riktige feilmeldinger for ugyldige legitimasjoner, utløpte tokens eller låste kontoer. Inkluder TypeScript-typer og JSDoc-kommentarer."
"Oversett dette til japansk"
"Oversett følgende markedsføringstekst til japansk for et teknisk kunnskapsrikt publikum i alderen 25-35. Oppretthold en profesjonell, men imøtekommende tone, bruk moderne forretningsjapansk (unngå overdrevent formell keigo), og tilpass eventuelle kulturelle referanser for å resonere med japanske forbrukere. Tekst: [din tekst]"
"Bygg et dashbord"
"Bygg et responsivt administrasjonsdashbord ved hjelp av React 18, TypeScript og Tailwind CSS. Inkluder: (1) Sidefeltnavigasjon med sammenleggbar meny, (2) Topplinje med brukerprofil og varsler, (3) Hovedinnholdsområde med rutenettoppsett for kort som viser KPI-er, (4) Diagrammer ved hjelp av Recharts for datavisualisering, (5) Støtte for mørk modus, (6) Mobilresponsiv med hamburgermeny. Følg moderne komponentmønstre med riktige TypeScript-typer."
GLM Versjonshistorikk
Følg utviklingen av Zhipu AIs GLM-modeller, der hver utgivelse bringer banebrytende fremskritt innen koding, resonnering og flerspråklige evner.
Stort gjennombrudd som representerer Zhipu AIs flaggskipmodell. GLM-4.6 overgår GLM-4.5 på tvers av alle kjernefunksjoner med revolusjonerende kodeytelse, utvidet kontekst, forbedret søk og overlegen flerspråklig oversettelse. Med 355B totalt antall parametere og 32B aktiverte parametere, setter den nye standarder for innenlandske AI-modeller i profesjonelle applikasjoner.
Key Improvements:
- •Avanserte kodeegenskaper på linje med Claude Sonnet 4 - ledende innenlandsmodell
- •Utvidet kontekstvindu fra 128K til 200K tokens
- •Forbedret resonnering med dyp tankemodus som støtter verktøykalling under inferens
- •Styrket intelligent søk og verktøygjenfinning for bedre agentytelse
- •Optimalisert flerspråklig oversettelse for små språk (fransk, russisk, japansk, koreansk)
- •Forbedret skrivekvalitet i stil, lesbarhet og rollespillsscenarier
- •30 % tokeneffektivitetsforbedring sammenlignet med GLM-4.5
- •Vakker frontend-kodegenerering med avanserte layouter
- •MCP-støtte for fleksibel ekstern verktøy- og datakildeintegrasjon
- •Innebygd JSON-formatering for strukturert output
- •Overlegen ytelse i kontorautomatisering og PPT-generering
- •Forbedrede evner for kryss-språklig oppgavebehandling
Performance:
200K kontekst, 128K maks output, Claude Sonnet 4-justert koding, toppscore i AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
GLM-4.6 Ytelsesbenchmarks
GLM-4.6 ytelsesmetrikker basert på omfattende testing på tvers av 8 autoritative benchmarks.
| Benchmark | Score | Description |
|---|---|---|
| AIME 25 | Ledende | Avansert matematisk resonnering |
| GPQA | Toppnivå | Spørsmål og svar på høyskole nivå |
| LCB v6 | Utmerket | Benchmark for lang kontekst |
| HLE | Overlegen | Evaluering på menneskelig nivå |
| SWE-Bench Verified | Fremragende | Programvareutvikling fra virkeligheten |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Testing av programmeringsscenarier fra virkeligheten |
| Token Efficiency | 30% mindre | Sammenlignet med GLM-4.5 |
| Context Window | 200K | Utvidet fra 128K tokens |
Metrikker basert på GLM-4.6 testing i 2025. Ytelse på linje med Claude Sonnet 4, ledende blant innenlandske modeller. Alle testbaner er offentlig tilgjengelige for verifisering.
GLM-4.6 Bruksområder
Oppdag hvordan fagfolk utnytter GLM-4.6 for innovative AI-applikasjoner på tvers av bransjer.
AI-koding og -utvikling
Dekker Python, JavaScript, Java og vanlige språk. Vakker frontend-kode, rimelige layouter og logisk struktur. Opprinnelig støtte for agentoppgaver med sterk autonom planlegging.
Smart Office-automatisering
Betydelig forbedret PPT-oppretting og kontorautomatisering. Generer avanserte, vakre layouter samtidig som du opprettholder innholdets integritet og uttrykksnøyaktighet.
Flerspråklig oversettelse
Optimalisert for små språk og uformelle sammenhenger. Perfekt for sosiale medier, e-handel og kortdramaoverskrifter med stiloverføring og lokalisering.
Innholdsproduksjon
Støtt variert innholdsproduksjon, inkludert romaner, manus og tekstforfatning. Naturlig uttrykk gjennom kontekstutvidelse og følelseskontroll.
Virtuelle karakterer og Chatbots
Oppretthold konsistent tone og oppførsel på tvers av flerdelte dialoger. Ideell for virtuelle assistenter, sosial AI og merkevarepersonifisering med autentisk interaksjon.
Intelligent søk og forskning
Forbedret forståelse av brukerens intensjon, verktøyhenting og resultatfusjon. Støtt dype forskningsscenarier med innsiktsfulle svar og omfattende analyse.
Bedriftsløsninger
Bygg intelligente kundeservice, kunnskapsbaser og forretningsautomatiseringssystemer. Pålitelig ytelse med datasikkerhet og samsvarsstøtte.
Utdanning og opplæring
Lag personlig tilpasset læringsinnhold, svar på studenters spørsmål og generer undervisningsmateriell. Tilpass deg forskjellige læringsstiler og nivåer.
Hvordan bruke GLM-4.6
Begynn å utnytte GLM-4.6s kraftige funksjoner for dine koding-, oversettelses- og intelligente agentoppgaver.
Definer oppgaven din
Beskriv tydelig hva du vil oppnå med kontekst
Lag din ledetekst
Bruk detaljerte ledetekster med tekniske spesifikasjoner og krav
Aktiver funksjoner
Aktiver dyp tenking, funksjonskalling eller strukturert utdata etter behov
Gå gjennom og gjenta
Forfin resultater og gjenta basert på utskriftskvalitet
Tips for best resultat
- •For kodingsoppgaver, spesifiser den nøyaktige tekniske stacken, bibliotekene og kodestandardene du vil følge
- •Bruk dyp tenkemodus for komplekse problemer som krever omfattende resonnering og analyse
- •Utnytt 200K kontekstvinduet for lange kodegjennomganger, dokumentanalyse eller flertrinns agentarbeidsflyter
- •For oversettelse, gi kulturell kontekst og målgruppe for å få naturlige, lokaliserte resultater
- •Aktiver funksjonskalling når du trenger å integrere eksterne verktøy, API-er eller datakilder
- •Be om strukturert JSON-utdata for sømløs systemintegrasjon og automatisert behandling
GLM-4.6 er designet for profesjonelle applikasjoner med pålitelighet og ytelse på bedriftsnivå. Tilgjengelig via Zhipu AIs API-plattform.
Ofte stilte spørsmål
Alt du trenger å vite om GLM-4.6, fra funksjoner til tilgang og integrasjon.
Hvordan sammenlignes GLM-4.6 med andre AI-modeller?
GLM-4.6 konkurrerer med Claude Sonnet 4 i kodefunksjoner og leder blant innenlandske kinesiske modeller. I virkelige programmeringstester (Claude Code-miljø med 74 oppgaver), oppnådde GLM-4.6 overlegne resultater samtidig som den brukte 30 % færre tokens enn GLM-4.5. Den utmerker seg i omfattende benchmarks, inkludert AIME, GPQA, LCB v6 og SWE-Bench Verified.
Hva gjør GLM-4.6 spesiell for kodingsoppgaver?
GLM-4.6 tilbyr bransjeledende kodegenerering som dekker Python, JavaScript, Java og mer. Den produserer vakker frontend-kode med rimelige layouter, opprettholder logisk struktur og gir opprinnelig støtte for agentoppgaver med sterk autonom planlegging og verktøykallingsevner. 200K kontekstvinduet gjør det mulig å håndtere komplekse kodebaser og flerdelte filprosjekter.
Kan GLM-4.6 håndtere flerspråklig oversettelse?
Ja, GLM-4.6 er optimalisert for flerspråklig oversettelse, spesielt små språk som fransk, russisk, japansk og koreansk. Den utmerker seg i uformelle sammenhenger som sosiale medier, e-handelsinnhold og kortdramaoverskrifter, og tilbyr stiloverføring og lokalisert uttrykk for grenseoverskridende applikasjoner.
Hva er dyp tenkemodus?
Dyp tenkemodus gjør det mulig for GLM-4.6 å utføre omfattende resonnering og analyse av komplekse problemer. Den kan kalle verktøy under resonneringsprosessen, og gi dypere innsikt og grundigere løsninger. Dette er spesielt nyttig for utfordrende tekniske problemer, forskningsoppgaver og strategisk planlegging.
Hvordan får jeg tilgang til GLM-4.6?
GLM-4.6 er tilgjengelig via Zhipu AIs API-plattform på open.bigmodel.cn. Du kan få tilgang til den via API-kall, integrere den i applikasjonene dine eller bruke den gjennom støttede utviklingsverktøy som Claude Code, Cline og andre vanlige programmeringsmiljøer.
Hva er størrelsen på kontekstvinduet?
GLM-4.6 har et 200K token kontekstvindu, utvidet fra GLM-4.5s 128K. Dette lar deg jobbe med lengre kodefiler, omfattende dokumenter og komplekse flertrinns agentoppgaver. Maksimal utdata er 128K tokens, egnet for å generere omfattende innhold.
Støtter GLM-4.6 funksjonskalling?
Ja, GLM-4.6 har kraftige funksjonskallingsevner med MCP (Model Context Protocol) støtte. Du kan fleksibelt kalle eksterne verktøy, API-er og datakilder for å utvide applikasjonsscenarier. Den utmerker seg i verktøyhenting, parameterekstraksjon og resultat integrasjon.
Er GLM-4.6 egnet for bedriftsapplikasjoner?
Absolutt. GLM-4.6 er designet for profesjonell og bedriftsbruk med pålitelig ytelse, datasikkerhet og samsvarsstøtte. Den er ideell for å bygge intelligent kundeservice, kunnskapsbaser, forretningsautomatisering og oppdragskritiske applikasjoner som krever jevn kvalitet.
Klar til å oppleve GLM-4.6?
Bli med utviklere og bedrifter som utnytter GLM-4.6 for avansert AI-koding, intelligent søk og flerspråklige bruksområder.