GLM-4.6:
O Modelo de Codificação de IA Mais Avançado da China
O GLM-4.6 é o modelo principal da Zhipu AI com 355B de parâmetros totais e 32B de parâmetros ativados. Ele oferece capacidades de codificação excepcionais rivalizando com o Claude Sonnet 4, apresenta uma janela de contexto de 200K para lidar com tarefas complexas, busca inteligente aprimorada e tradução multilingue superior. Projetado para desenvolvedores, empresas e criadores que buscam desempenho de IA de ponta.
O que é GLM-4.6?
O GLM-4.6 é o modelo principal mais recente da Zhipu AI lançado em 2025, com 355B de parâmetros totais e 32B de parâmetros ativados. Construído sobre a avançada arquitetura MoE (Mistura de Especialistas), o GLM-4.6 representa um salto significativo nas capacidades de IA, superando o GLM-4.5 em todas as competências principais. Ele se destaca na geração de código, raciocínio profundo, busca inteligente e tradução multilingue, tornando-o o modelo de IA doméstico líder para aplicações profissionais.
Capacidades de codificação avançadas rivalizando com o Claude Sonnet 4
Janela de contexto de 200K para código complexo e tarefas de agentes
Raciocínio aprimorado com suporte ao modo de pensamento profundo
Busca inteligente superior e chamada de ferramenta
Tradução multilingue otimizada para línguas menores
Qualidade de escrita aprimorada e cenários de role-playing
Chamada de função com integração de ferramenta
Saída JSON estruturada para integração de sistema
Principais Características do GLM-4.6
O GLM-4.6 combina tecnologia de IA de ponta com recursos práticos para desenvolvedores e empresas.
Codificação Avançada
Geração de código líder do setor alinhada com o Claude Sonnet 4. Suporta Python, JavaScript, Java e muito mais com belos layouts de frontend e estrutura lógica.
Raciocínio Profundo
Capacidades de raciocínio aprimoradas com modo de pensamento profundo. Fornece análise abrangente e suporta chamadas de ferramentas durante os processos de raciocínio.
Busca Inteligente
Desempenho de agente de busca e chamada de ferramenta fortalecido. Melhor compreensão da intenção, recuperação de ferramenta e integração de resultados para cenários de pesquisa aprofundada.
Tradução Multilingue
Tradução otimizada para línguas menores (francês, russo, japonês, coreano). Perfeita para mídias sociais, conteúdo de e-commerce e aplicações transfronteiriças.
Janela de Contexto Longa
Janela de contexto de token de 200K expandida de 128K. Lida com arquivos de código mais longos, documentos e tarefas de agentes multi-etapas complexas com facilidade.
Escrita Criativa
Qualidade de escrita aprimorada em estilo, legibilidade e role-playing. Suporta romances, roteiros, copywriting com expressão natural e controle emocional.
Chamada de Função
Poderosos recursos de chamada de ferramenta com suporte a MCP. Invoca flexivelmente ferramentas externas e fontes de dados para ampliar cenários de aplicação.
Saída Estruturada
Suporte nativo à formatação JSON para saída de dados estruturados. Integra-se perfeitamente com sistemas e APIs para fluxos de trabalho automatizados.
Como Escrever Prompts GLM-4.6 Eficazes
Domine a engenharia de prompt para desbloquear todo o potencial do GLM-4.6. Aprenda técnicas para codificação, tradução e tarefas de agentes inteligentes.
Elementos Essenciais do Prompt
Descrição da Tarefa
Declare claramente o que você deseja alcançar. Seja específico sobre o objetivo, contexto e resultado esperado.
Contexto Técnico
Especifique a linguagem de programação, framework, bibliotecas e stack técnico para tarefas de codificação.
Estilo de Código e Convenções
Defina padrões de codificação, convenções de nomenclatura e padrões arquitetônicos que você prefere.
Requisitos de Tradução
Para tarefas de tradução, especifique as línguas de origem/destino, tom, formalidade e contexto cultural.
Formato de Saída
Especifique a estrutura de saída desejada, seja código, JSON, markdown ou texto formatado.
Restrições e Requisitos
Defina limitações, dependências, necessidades de desempenho ou requisitos específicos a serem considerados.
Dicas Profissionais para Melhores Resultados
Seja Específico para Codificação
Em vez de 'crie um formulário', tente 'crie um formulário de registro em várias etapas com validação de e-mail, medidor de força de senha e transições suaves entre as etapas usando React Hook Form'
Forneça Contexto para Tradução
Inclua o público-alvo, a plataforma e o contexto cultural. Por exemplo: 'Traduza para usuários japoneses da Geração Z no Instagram, use linguagem casual com expressões populares'
Divida Tarefas Complexas
Para tarefas de agentes, descreva o fluxo de trabalho passo a passo. Ative o modo de pensamento profundo para problemas complexos que exigem raciocínio e análise abrangentes
Aproveite a Chamada de Função
Descreva as ferramentas disponíveis e quando usá-las. Para tarefas de busca, especifique quais APIs chamar e como integrar os resultados para respostas coerentes
Prompts Bons vs. Melhores
"Escreva uma função de login"
"Crie uma função de login segura em TypeScript usando autenticação JWT, hash de senha bcrypt, limitação de taxa (5 tentativas por 15 minutos) e retorne mensagens de erro apropriadas para credenciais inválidas, tokens expirados ou contas bloqueadas. Inclua tipos TypeScript e comentários JSDoc."
"Traduza isso para japonês"
"Traduza o seguinte texto de marketing para japonês para um público experiente em tecnologia de 25 a 35 anos. Mantenha um tom profissional, mas acessível, use japonês comercial moderno (evitando keigo excessivamente formal) e adapte quaisquer referências culturais para ressoar com os consumidores japoneses. Texto: [seu texto]"
"Construa um painel"
"Construa um painel de administração responsivo usando React 18, TypeScript e Tailwind CSS. Inclua: (1) Navegação na barra lateral com menu recolhível, (2) Barra superior com perfil de usuário e notificações, (3) Área de conteúdo principal com layout de grade para cartões mostrando KPIs, (4) Gráficos usando Recharts para visualização de dados, (5) Suporte ao modo escuro, (6) Responsivo para dispositivos móveis com menu hambúrguer. Siga padrões de componentes modernos com tipos TypeScript adequados."
Histórico de Versões do GLM
Acompanhe a evolução dos modelos GLM da Zhipu AI com cada lançamento trazendo avanços inovadores em codificação, raciocínio e capacidades multilíngues.
Grande avanço representando o modelo principal da Zhipu AI. O GLM-4.6 supera o GLM-4.5 em todas as capacidades principais com desempenho de codificação revolucionário, contexto estendido, pesquisa aprimorada e tradução multilíngue superior. Com 355B de parâmetros totais e 32B de parâmetros ativados, ele estabelece novos padrões para modelos de IA domésticos em aplicações profissionais.
Key Improvements:
- •Capacidades de codificação avançadas alinhadas com Claude Sonnet 4 - modelo doméstico líder
- •Janela de contexto estendida de 128K para 200K tokens
- •Raciocínio aprimorado com modo de pensamento profundo que suporta chamada de ferramentas durante a inferência
- •Pesquisa inteligente e recuperação de ferramentas fortalecidas para melhor desempenho do agente
- •Tradução multilíngue otimizada para idiomas pequenos (francês, russo, japonês, coreano)
- •Qualidade de escrita aprimorada em estilo, legibilidade e cenários de role-playing
- •Melhoria de 30% na eficiência de tokens em comparação com GLM-4.5
- •Geração de código frontend bonita com layouts avançados
- •Suporte MCP para integração flexível de ferramentas externas e fontes de dados
- •Formatação JSON nativa para saída estruturada
- •Desempenho superior em automação de escritório e geração de PPT
- •Capacidades aprimoradas de processamento de tarefas entre idiomas
Performance:
Contexto de 200K, saída máxima de 128K, codificação alinhada com Claude Sonnet 4, pontuações máximas em AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench
Benchmarks de Desempenho do GLM-4.6
Métricas de desempenho do GLM-4.6 baseadas em testes abrangentes em 8 benchmarks autorizados.
| Benchmark | Pontuação | Descrição |
|---|---|---|
| AIME 25 | Líder | Raciocínio matemático avançado |
| GPQA | Nível Superior | Respostas a perguntas de nível de pós-graduação |
| LCB v6 | Excelente | Benchmark de contexto longo |
| HLE | Superior | Avaliação de nível humano |
| SWE-Bench Verified | Excelente | Engenharia de software do mundo real |
| Claude Code Tasks | 74/74 | Teste de cenário de programação real |
| Eficiência de Token | 30% Menos | Comparado ao GLM-4.5 |
| Janela de Contexto | 200K | Estendida de 128K tokens |
Métricas baseadas em testes do GLM-4.6 em 2025. Desempenho alinhado com o Claude Sonnet 4, líder entre os modelos domésticos. Todas as trajetórias de teste disponíveis publicamente para verificação.
Casos de Uso do GLM-4.6
Descubra como os profissionais aproveitam o GLM-4.6 para aplicações inovadoras de IA em diversos setores.
Codificação e Desenvolvimento de IA
Abrange Python, JavaScript, Java e linguagens tradicionais. Código de frontend bonito, layouts razoáveis e estrutura lógica. Suporte nativo para tarefas de agentes com forte planejamento autônomo.
Automação de Escritório Inteligente
Criação de PPT e automação de escritório significativamente aprimoradas. Gere layouts avançados e bonitos, mantendo a integridade do conteúdo e a precisão da expressão.
Tradução Multilingue
Otimizado para línguas menores e contextos informais. Perfeito para mídias sociais, e-commerce e tradução de dramas curtos com transferência de estilo e localização.
Criação de Conteúdo
Suporta diversas produções de conteúdo, incluindo romances, roteiros e copywriting. Expressão natural através da expansão do contexto e controle emocional.
Personagens Virtuais e Chatbots
Mantenha tom e comportamento consistentes em diálogos de várias rodadas. Ideal para assistentes virtuais, IA social e personificação de marca com interação autêntica.
Busca e Pesquisa Inteligente
Compreensão aprimorada da intenção do usuário, recuperação de ferramentas e fusão de resultados. Suporte a cenários de pesquisa aprofundada com respostas perspicazes e análise abrangente.
Soluções Empresariais
Construa atendimento ao cliente inteligente, bases de conhecimento e sistemas de automação de negócios. Desempenho confiável com segurança de dados e suporte à conformidade.
Educação e Treinamento
Crie conteúdo de aprendizado personalizado, responda a perguntas de alunos e gere materiais educacionais. Adapte-se a diferentes estilos e níveis de aprendizagem.
Como Usar o GLM-4.6
Comece a aproveitar os poderosos recursos do GLM-4.6 para suas tarefas de codificação, tradução e agentes inteligentes.
Defina Sua Tarefa
Descreva claramente o que você deseja alcançar com o contexto
Crie Seu Prompt
Use prompts detalhados com especificações técnicas e requisitos
Habilite Recursos
Ative o pensamento profundo, a chamada de função ou a saída estruturada conforme necessário
Revise e Itere
Afine os resultados e itere com base na qualidade da saída
Dicas para Melhores Resultados
- •Para tarefas de codificação, especifique o stack tecnológico exato, as bibliotecas e os padrões de codificação que você deseja seguir
- •Use o modo de pensamento profundo para problemas complexos que exigem raciocínio e análise abrangentes
- •Aproveite a janela de contexto de 200K para revisões de código longas, análise de documentos ou fluxos de trabalho de agentes de várias etapas
- •Para tradução, forneça contexto cultural e público-alvo para obter resultados naturais e localizados
- •Habilite a chamada de função quando precisar integrar ferramentas externas, APIs ou fontes de dados
- •Solicite saída JSON estruturada para integração perfeita do sistema e processamento automatizado
O GLM-4.6 foi projetado para aplicações profissionais com confiabilidade e desempenho de nível empresarial. Disponível através da plataforma API da Zhipu AI.
Perguntas Frequentes
Tudo o que você precisa saber sobre o GLM-4.6, desde capacidades até acesso e integração.
Como o GLM-4.6 se compara a outros modelos de IA?
O GLM-4.6 rivaliza com o Claude Sonnet 4 em capacidades de codificação e lidera entre os modelos chineses domésticos. Em testes de programação reais (ambiente Claude Code com 74 tarefas), o GLM-4.6 alcançou resultados superiores enquanto usava 30% menos tokens do que o GLM-4.5. Ele se destaca em benchmarks abrangentes, incluindo AIME, GPQA, LCB v6 e SWE-Bench Verified.
O que torna o GLM-4.6 especial para tarefas de codificação?
O GLM-4.6 oferece geração de código líder do setor, abrangendo Python, JavaScript, Java e muito mais. Ele produz código de frontend bonito com layouts razoáveis, mantém a estrutura lógica e fornece suporte nativo para tarefas de agentes com forte planejamento autônomo e habilidades de chamada de ferramenta. A janela de contexto de 200K permite lidar com codebases complexos e projetos de vários arquivos.
O GLM-4.6 pode lidar com tradução multilingue?
Sim, o GLM-4.6 é otimizado para tradução multilingue, especialmente línguas menores como francês, russo, japonês e coreano. Ele se destaca em contextos informais, como mídias sociais, conteúdo de e-commerce e tradução de dramas curtos, oferecendo transferência de estilo e expressão localizada para aplicações transfronteiriças.
O que é o modo de pensamento profundo?
O modo de pensamento profundo permite ao GLM-4.6 executar raciocínio e análise abrangentes em problemas complexos. Ele pode chamar ferramentas durante o processo de raciocínio, fornecendo insights mais profundos e soluções mais completas. Isso é particularmente útil para problemas técnicos desafiadores, tarefas de pesquisa e planejamento estratégico.
Como acesso o GLM-4.6?
O GLM-4.6 está disponível através da plataforma API da Zhipu AI em open.bigmodel.cn. Você pode acessá-lo por meio de chamadas de API, integrá-lo em seus aplicativos ou usá-lo por meio de ferramentas de desenvolvimento suportadas, como Claude Code, Cline e outros ambientes de programação convencionais.
Qual é o tamanho da janela de contexto?
O GLM-4.6 apresenta uma janela de contexto de token de 200K, expandida dos 128K do GLM-4.5. Isso permite que você trabalhe com arquivos de código mais longos, documentos extensos e tarefas de agentes de várias etapas complexas. A saída máxima é de 128K tokens, adequada para gerar conteúdo abrangente.
O GLM-4.6 suporta chamada de função?
Sim, o GLM-4.6 possui poderosos recursos de chamada de função com suporte a MCP (Model Context Protocol). Você pode invocar flexivelmente ferramentas externas, APIs e fontes de dados para ampliar os cenários de aplicação. Ele se destaca na recuperação de ferramentas, extração de parâmetros e integração de resultados.
O GLM-4.6 é adequado para aplicações empresariais?
Absolutamente. O GLM-4.6 foi projetado para uso profissional e empresarial com desempenho confiável, segurança de dados e suporte à conformidade. É ideal para construir atendimento ao cliente inteligente, bases de conhecimento, automação de negócios e aplicações de missão crítica que exigem qualidade consistente.
Pronto para Experimentar o GLM-4.6?
Junte-se a desenvolvedores e empresas que estão aproveitando o GLM-4.6 para codificação avançada de IA, busca inteligente e aplicações multilingues.