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.
Technical Context
Укажите язык программирования, фреймворк, библиотеки и технический стек для задач кодирования.
Code Style & Conventions
Определите стандарты кодирования, правила присвоения имен и архитектурные шаблоны, которые вы предпочитаете.
Translation Requirements
Для задач перевода укажите исходный/целевой языки, тон, формальность и культурный контекст.
Output Format
Укажите желаемую структуру вывода, будь то код, JSON, markdown или отформатированный текст.
Constraints & Requirements
Определите ограничения, зависимости, потребности в производительности или конкретные требования, которые необходимо учитывать.
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
"Напишите функцию входа в систему"
"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."
"Переведите это на японский"
"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]"
"Создайте панель управления"
"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.
Бенчмарк | Оценка | Описание |
---|---|---|
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.
Определите свою задачу
Четко опишите, чего вы хотите достичь, с указанием контекста
Создайте свой запрос
Используйте подробные запросы с техническими характеристиками и требованиями
Включите функции
Включите глубокое мышление, вызов функций или структурированный вывод по мере необходимости
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.