什么是 GLM-4.6?
GLM-4.6 是智谱 AI 于 2025 年推出的最新旗舰模型，拥有 3550 亿总参数和 320 亿激活参数。GLM-4.6 基于先进的 MoE (混合专家) 架构构建，代表了 AI 能力的重大飞跃，在所有核心能力上都超越了 GLM-4.5。它在代码生成、深度推理、智能搜索和多语言翻译方面表现出色，使其成为国内领先的专业应用 AI 模型。
媲美 Claude Sonnet 4 的高级编码能力
20 万上下文窗口，适用于复杂代码和代理任务
通过深度思考模式支持增强推理
卓越的智能搜索和工具调用
针对小语种优化的多语言翻译
提高写作质量和角色扮演场景
具有工具集成的函数调用
用于系统集成的结构化 JSON 输出
GLM-4.6 的主要特性
GLM-4.6 将最先进的 AI 技术与开发人员和企业的实用功能相结合。
高级编码
行业领先的代码生成能力，媲美 Claude Sonnet 4。支持 Python、JavaScript、Java 等，具有美观的前端布局和逻辑结构。
深度推理
通过深度思考模式增强推理能力。提供全面的分析，并支持在推理过程中调用工具。
智能搜索
加强了工具调用和搜索代理的性能。更好地理解意图、工具检索和结果集成，适用于深度研究场景。
多语言翻译
针对小语种（法语、俄语、日语、韩语）的优化翻译。非常适合社交媒体、电子商务内容和跨境应用。
长上下文窗口
20 万 token 上下文窗口从 12.8 万扩大。轻松处理较长的代码文件、文档和复杂的多步骤代理任务。
创意写作
在风格、可读性和角色扮演方面提高了写作质量。支持小说、剧本、文案写作，具有自然的表达和情感控制。
函数调用
具有 MCP 支持的强大工具调用功能。灵活地调用外部工具和数据源以扩展应用场景。
结构化输出
原生 JSON 格式化支持结构化数据输出。与系统和 API 无缝集成，实现自动化工作流程。
如何编写有效的 GLM-4.6 提示词
掌握提示工程以释放 GLM-4.6 的全部潜力。学习编码、翻译和智能代理任务的技巧。
基本提示词要素
任务描述
清楚地说明您要实现的目标。具体说明目标、上下文和预期结果。
技术背景
指定编程语言、框架、库和技术堆栈用于编码任务。
代码风格和约定
定义您喜欢的编码标准、命名约定和架构模式。
翻译要求
对于翻译任务，指定源/目标语言、语调、正式程度和文化背景。
输出格式
指定所需的输出结构，无论是代码、JSON、markdown 还是格式化文本。
约束和要求
定义需要考虑的限制、依赖项、性能需求或特定要求。
更好结果的专业提示
编码要具体
不要说“创建一个表单”，尝试“使用 React Hook Form 创建一个多步骤注册表单，其中包含电子邮件验证、密码强度计以及步骤之间的平滑过渡”
为翻译提供上下文
包括目标受众、平台和文化背景。例如：“为 Instagram 上 25-35 岁的日本 Z 世代用户进行翻译，使用带有流行语的随意语言”
分解复杂任务
对于代理任务，逐步概述工作流程。对需要全面推理和分析的复杂问题启用深度思考模式
利用函数调用
描述可用的工具以及何时使用它们。对于搜索任务，指定要调用的 API 以及如何集成结果以获得连贯的答案
好与更好的提示词
"编写一个登录函数"
"使用 JWT 身份验证、bcrypt 密码哈希、速率限制（每 15 分钟 5 次尝试）在 TypeScript 中创建一个安全登录函数，并为无效凭据、过期令牌或锁定帐户返回适当的错误消息。包括 TypeScript 类型和 JSDoc 注释。"
"将此翻译成日语"
"将以下营销文案翻譯成日語，面向 25-35 歲的精通技术的受众。 保持专业但平易近人的语气，使用现代商务日语（避免使用过于正式的敬语），并调整任何文化指涉以引起日本消费者的共鸣。 文本：[您的文本]"
"构建一个仪表板"
"使用 React 18、TypeScript 和 Tailwind CSS 构建一个响应式管理仪表板。包括：(1) 带有可折叠菜单的侧边栏导航，(2) 带有用户资料和通知的顶部栏，(3) 带有网格布局的主内容区域，用于显示 KPI 的卡片，(4) 使用 Recharts 进行数据可视化的图表，(5) 黑暗模式支持，(6) 具有汉堡菜单的移动响应式。 遵循具有适当 TypeScript 类型的现代组件模式。"
GLM 版本历史
追踪智谱 AI 的 GLM 模型发展历程，每次发布都为编码、推理和多语言能力带来突破性进展。
代表智谱 AI 旗舰模型的主要突破。 GLM-4.6 在所有核心功能上都超越了 GLM-4.5，具有革命性的编码性能、扩展的上下文、增强的搜索和卓越的多语言翻译。 凭借 355B 的总参数和 32B 的激活参数，它为国内 AI 模型在专业应用中树立了新标准。
Key Improvements:
- •高级编码能力与 Claude Sonnet 4 对齐——领先的国产模型
- •上下文窗口从 128K 扩展到 200K tokens
- •增强的推理能力，深度思考模式支持推理过程中的工具调用
- •加强的智能搜索和工具检索，以获得更好的 agent 性能
- •优化的小语种（法语、俄语、日语、韩语）多语言翻译
- •改进的写作质量，包括风格、可读性和角色扮演场景
- •与 GLM-4.5 相比，token 效率提高了 30%
- •具有高级布局的精美前端代码生成
- •MCP 支持灵活的外部工具和数据源集成
- •原生 JSON 格式化以实现结构化输出
- •在办公自动化和 PPT 生成方面表现出色
- •增强的跨语言任务处理能力
Performance:
200K 上下文，128K 最大输出，Claude Sonnet 4 对齐编码，AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench 中获得最高分
GLM-4.6 性能基准
GLM-4.6 性能指标基于 8 项权威基准的全面测试。
| 基准 | 分数 | 描述 |
|---|---|---|
| AIME 25 | 领先 | 高级数学推理 |
| GPQA | 顶尖水平 | 研究生级别的问题解答 |
| LCB v6 | 优秀 | 长上下文基准 |
| HLE | 卓越 | 人类水平评估 |
| SWE-Bench Verified | 杰出 | 真实世界的软件工程 |
| Claude Code Tasks | 74/74 | 真实编程场景测试 |
| Token Efficiency | 降低 30% | 与 GLM-4.5 相比 |
| Context Window | 200K | 从 128K tokens 扩展 |
指标基于 2025 年 GLM-4.6 的测试。性能与 Claude Sonnet 4 一致，在国内模型中处于领先地位。所有测试轨迹均公开可供验证。
GLM-4.6 用例
探索专业人士如何利用 GLM-4.6 在各行业进行创新 AI 应用。
AI 编码和开发
涵盖 Python、JavaScript、Java 和主流语言。美观的前端代码、合理的布局和逻辑结构。原生支持代理任务，具有强大的自主规划能力。
智能办公自动化
显著增强了 PPT 创建和办公自动化能力。生成高级、美观的布局，同时保持内容完整性和表达准确性。
多语言翻译
针对小语种和非正式语境进行了优化。非常适合社交媒体、电子商务和短剧翻译，具有风格迁移和本地化功能。
内容创作
支持多样化的内容制作，包括小说、剧本和文案写作。通过上下文扩展和情感控制实现自然的表达。
虚拟角色和聊天机器人
在多轮对话中保持一致的语调和行为。非常适合虚拟助手、社交 AI 和品牌人格化，并具有真实的交互。
智能搜索和研究
增强了用户意图理解、工具检索和结果融合能力。支持深度研究场景，提供深刻的答案和全面的分析。
企业解决方案
构建智能客户服务、知识库和业务自动化系统。具有可靠的性能以及数据安全和合规性支持。
教育和培训
创建个性化的学习内容、回答学生问题以及生成教育材料。适应不同的学习风格和水平。
如何使用 GLM-4.6
开始为您的编码、翻译和智能代理任务利用 GLM-4.6 的强大功能。
定义您的任务
清楚地描述您希望通过上下文实现的目标
设计您的提示词
使用包含技术规范和要求的详细提示词
启用功能
根据需要激活深度思考、函数调用或结构化输出
审查和迭代
根据输出质量改进结果并进行迭代
获得最佳结果的提示
- •对于编码任务，请指定要遵循的确切技术堆栈、库和编码标准
- •对于需要全面推理和分析的复杂问题，请使用深度思考模式
- •将 20 万上下文窗口用于长期代码审查、文档分析或多步骤代理工作流程
- •对于翻译，提供文化背景和目标受众以获得自然、本地化的结果
- •当您需要集成外部工具、API 或数据源时，启用函数调用
- •请求结构化的 JSON 输出以实现无缝的系统集成和自动化处理
GLM-4.6 专为专业应用而设计，具有企业级可靠性和性能。 通过智谱 AI 的 API 平台提供。
常见问题
您需要了解的关于 GLM-4.6 的一切，从功能到访问和集成。
GLM-4.6 与其他 AI 模型相比如何？
GLM-4.6 在编码能力上与 Claude Sonnet 4 竞争，并在国内中国模型中处于领先地位。 在真正的编程测试中（具有 74 个任务的 Claude Code 环境），GLM-4.6 实现了卓越的结果，同时使用的 tokens 比 GLM-4.5 少 30%。 它在包括 AIME、GPQA、LCB v6 和 SWE-Bench Verified 在内的综合基准测试中表现出色。
是什么让 GLM-4.6 在编码任务中如此出色？
GLM-4.6 提供行业领先的代码生成能力，涵盖 Python、JavaScript、Java 等。它可以生成带有合理布局的美观前端代码，保持逻辑结构，并为具有强大自主规划和工具调用能力的代理任务提供原生支持。 20 万上下文窗口允许处理复杂的代码库和多文件项目。
GLM-4.6 可以处理多语言翻译吗？
是的，GLM-4.6 针对多语言翻译进行了优化，尤其是一些小语种，如法语、俄语、日语和韩语。它擅长于非正式语境，例如社交媒体、电子商务内容和短剧翻译，提供风格迁移和本地化表达，适用于跨境应用。
什么是深度思考模式？
深度思考模式使 GLM-4.6 能够对复杂问题执行全面的推理和分析。它可以在推理过程中调用工具，提供更深入的见解和更彻底的解决方案。 这对于具有挑战性的技术问题、研究任务和战略规划特别有用。
如何访问 GLM-4.6？
GLM-4.6 可通过智谱 AI 的 API 平台 open.bigmodel.cn 获得。 您可以通过 API 调用访问它，将其集成到您的应用程序中，或通过 Claude Code、Cline 和其他主流编程环境等支持的开发工具使用它。
上下文窗口大小是多少？
GLM-4.6 具有 20 万 token 上下文窗口，从 GLM-4.5 的 128K 扩展而来。 这使您可以处理较长的代码文件、大量文档和复杂的多步骤代理任务。 最大输出为 128K tokens，适合生成全面的内容。
GLM-4.6 是否支持函数调用？
是的，GLM-4.6 具有强大的函数调用功能，并支持 MCP（模型上下文协议）。 您可以灵活地调用外部工具、API 和数据源以扩展应用场景。 它擅长于工具检索、参数提取和结果集成。
GLM-4.6 适合企业应用程序吗？
当然。GLM-4.6 专为专业和企业使用而设计，具有可靠的性能、数据安全和合规性支持。它非常适合构建智能客户服务、知识库、业务自动化和需要一致质量的关键任务应用。
准备好体验 GLM-4.6 了吗？
加入开发者和企业，他们正在利用 GLM-4.6 进行高级 AI 编码、智能搜索和多语言应用。