Последний релиз - 2025

GLM-4.6:
Самая передовая китайская AI-модель для кодирования

GLM-4.6 — это флагманская модель Zhipu AI с 355 миллиардами общих параметров и 32 миллиардами активированных параметров. Она обеспечивает исключительные возможности кодирования, соперничающие с Claude Sonnet 4, имеет контекстное окно 200K для обработки сложных задач, улучшенный интеллектуальный поиск и превосходный многоязычный перевод. Разработана для разработчиков, предприятий и создателей, стремящихся к передовой производительности AI.

Что такое GLM-4.6?

GLM-4.6 — это новейшая флагманская модель Zhipu AI, запущенная в 2025 году, с 355 миллиардами общих параметров и 32 миллиардами активированных параметров. Построенная на передовой архитектуре MoE (Mixture of Experts), GLM-4.6 представляет собой значительный скачок в возможностях AI, превосходя GLM-4.5 по всем основным компетенциям. Она превосходна в генерации кода, глубоком мышлении, интеллектуальном поиске и многоязычном переводе, что делает ее ведущей отечественной AI-моделью для профессиональных приложений.

Расширенные возможности кодирования, соперничающие с Claude Sonnet 4

Контекстное окно 200K для сложного кода и задач агентов

Улучшенные рассуждения с поддержкой режима глубокого мышления

Превосходный интеллектуальный поиск и вызов инструментов

Многоязычный перевод, оптимизированный для малых языков

Улучшенное качество письма и сценарии ролевых игр

Вызов функций с интеграцией инструментов

Структурированный вывод JSON для системной интеграции

Ключевые особенности GLM-4.6

GLM-4.6 сочетает в себе передовые технологии AI с практическими функциями для разработчиков и предприятий.

Продвинутое кодирование

Ведущая в отрасли генерация кода, соответствующая Claude Sonnet 4. Поддерживает Python, JavaScript, Java и другие языки с красивыми интерфейсными макетами и логической структурой.

Глубокое мышление

Улучшенные возможности рассуждения с режимом глубокого мышления. Предоставляет комплексный анализ и поддерживает вызов инструментов в процессе рассуждений.

Интеллектуальный поиск

Усиленная функция вызова инструментов и производительность поискового агента. Лучшее понимание намерений, извлечение инструментов и интеграция результатов для сценариев глубоких исследований.

Многоязычный перевод

Оптимизированный перевод для малых языков (французский, русский, японский, корейский). Идеально подходит для социальных сетей, контента электронной коммерции и трансграничных приложений.

Длинное контекстное окно

Контекстное окно 200K токенов, расширенное со 128K. Легко обрабатывает более длинные файлы кода, документы и сложные многоступенчатые задачи агентов.

Креативное письмо

Улучшенное качество письма в стиле, удобочитаемости и ролевых играх. Поддерживает романы, сценарии, копирайтинг с естественным выражением и эмоциональным контролем.

Вызов функций

Мощные возможности вызова инструментов с поддержкой MCP. Гибко вызывает внешние инструменты и источники данных для расширения сценариев применения.

Структурированный вывод

Встроенная поддержка форматирования JSON для вывода структурированных данных. Легко интегрируется с системами и API для автоматизированных рабочих процессов.

Как писать эффективные запросы GLM-4.6

Освойте разработку запросов, чтобы раскрыть весь потенциал GLM-4.6. Изучите техники для кодирования, перевода и задач интеллектуального агента.

Основные элементы запроса

Описание задачи

Четко укажите, чего хотите достичь. Будьте конкретны в отношении цели, контекста и ожидаемого результата.

Example: Создайте компонент React для панели управления пользователем с графиками

Technical Context

Укажите язык программирования, фреймворк, библиотеки и технический стек для задач кодирования.

Example: Используя React 18, TypeScript, Tailwind CSS и Recharts

Code Style & Conventions

Определите стандарты кодирования, правила присвоения имен и архитектурные шаблоны, которые вы предпочитаете.

Example: Используйте функциональные компоненты, хуки и следуйте руководству по стилю Airbnb

Translation Requirements

Для задач перевода укажите исходный/целевой языки, тон, формальность и культурный контекст.

Example: Переведите на разговорный французский для социальных сетей, сохраняйте дружелюбный тон

Output Format

Укажите желаемую структуру вывода, будь то код, JSON, markdown или отформатированный текст.

Example: Верните в формате JSON с полями 'code', 'explanation' и 'usage'

Constraints & Requirements

Определите ограничения, зависимости, потребности в производительности или конкретные требования, которые необходимо учитывать.

Example: Должен поддерживать мобильные устройства, быть доступным (WCAG AA) и загружаться менее чем за 2 секунды

Профессиональные советы для достижения лучших результатов

Будьте конкретны в отношении кодирования

Вместо «создать форму» попробуйте «создать многошаговую форму регистрации с проверкой электронной почты, индикатором надежности пароля и плавными переходами между шагами с использованием React Hook Form»

Предоставьте контекст для перевода

Укажите целевую аудиторию, платформу и культурный контекст. Например: «Переведите для японских пользователей поколения Z в Instagram, используйте непринужденный язык с популярными выражениями»

Разбивайте сложные задачи

Для задач агента опишите рабочий процесс шаг за шагом. Включите режим глубокого мышления для сложных проблем, требующих комплексных рассуждений и анализа

Используйте вызов функций

Опишите доступные инструменты и когда их использовать. Для задач поиска укажите, какие API вызывать и как интегрировать результаты для связных ответов

Хорошие и лучшие запросы

Базовый запрос

"Напишите функцию входа в систему"

Улучшенный запрос

"Создайте безопасную функцию входа в систему на TypeScript с использованием аутентификации JWT, хеширования пароля bcrypt, ограничения частоты (5 попыток за 15 минут) и возвращайте соответствующие сообщения об ошибках для недействительных учетных данных, просроченных токенов или заблокированных учетных записей. Включите типы TypeScript и комментарии JSDoc."

Базовый запрос

"Переведите это на японский"

Улучшенный запрос

"Переведите следующий маркетинговый текст на японский язык для технически подкованной аудитории в возрасте 25–35 лет. Сохраняйте профессиональный, но доступный тон, используйте современный деловой японский язык (избегая чрезмерно формального keigo) и адаптируйте любые культурные отсылки, чтобы они нашли отклик у японских потребителей. Текст: [ваш текст]"

Базовый запрос

"Создайте панель управления"

Улучшенный запрос

"Создайте адаптивную панель администратора с использованием React 18, TypeScript и Tailwind CSS. Включите: (1) Боковую навигацию с раскрывающимся меню, (2) Верхнюю панель с профилем пользователя и уведомлениями, (3) Основную область содержимого с сеточной разметкой для карточек с показателями эффективности, (4) Диаграммы с использованием Recharts для визуализации данных, (5) Поддержку темного режима, (6) Адаптивный к мобильным устройствам с гамбургер-меню. Следуйте современным шаблонам компонентов с надлежащими типами TypeScript."

История версий GLM

Отслеживайте эволюцию моделей GLM от Zhipu AI с каждым выпуском, приносящим революционные достижения в области кодирования, рассуждений и многоязычных возможностей.

Крупный прорыв, представляющий флагманскую модель Zhipu AI. GLM-4.6 превосходит GLM-4.5 по всем основным возможностям с революционной производительностью кодирования, расширенным контекстом, улучшенным поиском и превосходным многоязычным переводом. С 355B общих параметров и 32B активных параметров, он устанавливает новые стандарты для отечественных моделей AI в профессиональных приложениях.

Key Improvements:

  • Передовые возможности кодирования, соответствующие Claude Sonnet 4 - ведущая отечественная модель
  • Расширенное контекстное окно со 128K до 200K токенов
  • Улучшенные рассуждения с режимом глубокого мышления, поддерживающим вызов инструментов во время вывода
  • Усиленный интеллектуальный поиск и извлечение инструментов для повышения производительности агента
  • Оптимизированный многоязычный перевод для небольших языков (французский, русский, японский, корейский)
  • Улучшение качества письма в стиле, читабельности и ролевых сценариях
  • 30% повышение эффективности токенов по сравнению с GLM-4.5
  • Создание красивого фронтенд-кода с расширенными макетами
  • Поддержка MCP для гибкой интеграции внешних инструментов и источников данных
  • Нативная поддержка форматирования JSON для структурированного вывода
  • Превосходная производительность в автоматизации офиса и создании PPT
  • Расширенные возможности обработки межъязыковых задач

Performance:

Контекст 200K, максимальный вывод 128K, кодирование в соответствии с Claude Sonnet 4, высокие баллы в AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench

Эталонные показатели производительности GLM-4.6

Метрики производительности GLM-4.6, основанные на всестороннем тестировании по 8 авторитетным бенчмаркам.

БенчмаркОценкаОписание
AIME 25
Лидирующий
Продвинутое математическое мышление
GPQA
Высший уровень
Ответы на вопросы уровня выпускника
LCB v6
Отлично
Длинный контекстный бенчмарк
HLE
Превосходно
Оценка на уровне человека
SWE-Bench Verified
Выдающийся
Реальная разработка программного обеспечения
Claude Code Tasks
74/74
Тестирование реальных сценариев программирования
Token Efficiency
На 30% меньше
По сравнению с GLM-4.5
Context Window
200K
Расширено со 128K токенов

Метрики, основанные на тестировании GLM-4.6 в 2025 году. Производительность соответствует Claude Sonnet 4, лидирует среди отечественных моделей. Все траектории тестирования общедоступны для проверки.

Примеры использования GLM-4.6

Узнайте, как профессионалы используют GLM-4.6 для инновационных AI-приложений в различных отраслях.

AI Кодирование и разработка

Поддерживает Python, JavaScript, Java и основные языки. Красивый интерфейсный код, разумные макеты и логичная структура. Встроенная поддержка задач агентов с сильным автономным планированием.

Автоматизация умного офиса

Значительно улучшено создание PPT и автоматизация офиса. Генерируйте продвинутые, красивые макеты, сохраняя целостность контента и точность выражения.

Многоязычный перевод

Оптимизирован для малых языков и неформальных контекстов. Идеально подходит для социальных сетей, электронной коммерции и перевода коротких драм со стилистическим переносом и локализацией.

Создание контента

Поддержка разнообразного производства контента, включая романы, сценарии и копирайтинг. Естественное выражение за счет расширения контекста и контроля эмоций.

Виртуальные персонажи и чат-боты

Поддерживает согласованный тон и поведение в многоходовых диалогах. Идеально подходит для виртуальных помощников, социального AI и персонификации бренда с подлинным взаимодействием.

Интеллектуальный поиск и исследования

Улучшенное понимание намерений пользователя, извлечение инструментов и объединение результатов. Поддержка сценариев глубоких исследований с содержательными ответами и комплексным анализом.

Корпоративные решения

Создавайте интеллектуальное обслуживание клиентов, базы знаний и системы автоматизации бизнеса. Надежная производительность с поддержкой безопасности данных и соответствия требованиям.

Образование и обучение

Создавайте персонализированный учебный контент, отвечайте на вопросы студентов и генерируйте учебные материалы. Адаптируйтесь к различным стилям и уровням обучения.

Как использовать GLM-4.6

Начните использовать мощные возможности GLM-4.6 для задач кодирования, перевода и интеллектуальных агентов.

1

Определите свою задачу

Четко опишите, чего вы хотите достичь, с указанием контекста

2

Создайте свой запрос

Используйте подробные запросы с техническими характеристиками и требованиями

3

Включите функции

Включите глубокое мышление, вызов функций или структурированный вывод по мере необходимости

4

Проверьте и повторите

Уточните результаты и итерируйте на основе качества вывода

Советы для достижения наилучших результатов

  • Для задач кодирования укажите точный технологический стек, библиотеки и стандарты кодирования, которым вы хотите следовать
  • Используйте режим глубокого мышления для сложных проблем, требующих комплексных рассуждений и анализа
  • Используйте контекстное окно 200K для длительных проверок кода, анализа документов или многоступенчатых рабочих процессов агента
  • Для перевода укажите культурный контекст и целевую аудиторию, чтобы получить естественные, локализованные результаты
  • Включите вызов функций, когда вам нужно интегрировать внешние инструменты, API или источники данных
  • Запросите структурированный вывод JSON для беспрепятственной системной интеграции и автоматизированной обработки

GLM-4.6 предназначен для профессиональных приложений с надежностью и производительностью корпоративного класса. Доступен через платформу API Zhipu AI.

Часто задаваемые вопросы

Все, что вам нужно знать о GLM-4.6, от возможностей до доступа и интеграции.

Как GLM-4.6 соотносится с другими моделями AI?

GLM-4.6 конкурирует с Claude Sonnet 4 по возможностям кодирования и лидирует среди отечественных китайских моделей. В реальных тестах программирования (среда Claude Code с 74 задачами) GLM-4.6 добился превосходных результатов, используя на 30% меньше токенов, чем GLM-4.5. Он превосходит по комплексным бенчмаркам, включая AIME, GPQA, LCB v6 и SWE-Bench Verified.

Что делает GLM-4.6 особенным для задач кодирования?

GLM-4.6 предлагает ведущее в отрасли создание кода, охватывающее Python, JavaScript, Java и другие языки. Он создает красивый интерфейсный код с разумными макетами, поддерживает логическую структуру и обеспечивает встроенную поддержку задач агентов с сильным автономным планированием и возможностями вызова инструментов. Контекстное окно 200K позволяет обрабатывать сложные базы кода и многофайловые проекты.

Может ли GLM-4.6 обрабатывать многоязычный перевод?

Да, GLM-4.6 оптимизирован для многоязычного перевода, особенно малых языков, таких как французский, русский, японский и корейский. Он превосходит в неформальных контекстах, таких как социальные сети, контент электронной коммерции и перевод коротких драм, предлагая стилистический перенос и локализованное выражение для трансграничных приложений.

Что такое режим глубокого мышления?

Режим глубокого мышления позволяет GLM-4.6 выполнять комплексное рассуждение и анализ сложных проблем. Он может вызывать инструменты в процессе рассуждения, предоставляя более глубокие знания и более тщательные решения. Это особенно полезно для решения сложных технических проблем, исследовательских задач и стратегического планирования.

Как получить доступ к GLM-4.6?

GLM-4.6 доступен через платформу API Zhipu AI по адресу open.bigmodel.cn. Вы можете получить к нему доступ с помощью вызовов API, интегрировать его в свои приложения или использовать его с помощью поддерживаемых инструментов разработки, таких как Claude Code, Cline и другие основные среды программирования.

Каков размер контекстного окна?

GLM-4.6 имеет контекстное окно в 200 тыс. токенов, расширенное с 128 тыс. у GLM-4.5. Это позволяет вам работать с более длинными файлами кода, обширными документами и сложными многоступенчатыми задачами агента. Максимальный объем вывода составляет 128 тыс. токенов, что подходит для создания комплексного контента.

Поддерживает ли GLM-4.6 вызов функций?

Да, GLM-4.6 обладает мощными возможностями вызова функций с поддержкой MCP (Model Context Protocol). Вы можете гибко вызывать внешние инструменты, API и источники данных для расширения сценариев применения. Он превосходит в извлечении инструментов, извлечении параметров и интеграции результатов.

Подходит ли GLM-4.6 для корпоративных приложений?

Абсолютно. GLM-4.6 предназначен для профессионального и корпоративного использования с надежной производительностью, безопасностью данных и поддержкой соответствия требованиям. Он идеально подходит для создания интеллектуального обслуживания клиентов, баз знаний, автоматизации бизнеса и критически важных приложений, требующих стабильного качества.

Готовы испытать GLM-4.6?

Присоединяйтесь к разработчикам и предприятиям, использующим GLM-4.6 для расширенного AI-кодирования, интеллектуального поиска и многоязычных приложений.