什麼是 GLM-4.6?
GLM-4.6 是智譜 AI 於 2025 年推出的最新旗艦模型，具有 355B 總參數，啟動參數為 32B。GLM-4.6 建立在先進的 MoE（混合專家）架構上，代表 AI 能力的重大飛躍，超越 GLM-4.5 的所有核心競爭力。它擅長程式碼生成、深度推理、智慧搜尋和多語種翻譯，使其成為專業應用領域領先的國產 AI 模型。
可媲美 Claude Sonnet 4 的先進程式碼編寫能力
20 萬上下文窗口，適用於複雜的程式碼和代理任務
透過深度思考模式支援增強的推理能力
卓越的智慧搜尋和工具呼叫
針對小語種進行最佳化的多語種翻譯
改善的寫作品質和角色扮演情境
使用工具整合的功能呼叫
用於系統整合的結構化 JSON 輸出
GLM-4.6 的主要功能
GLM-4.6 將最先進的 AI 技術與開發者和企業的實用功能相結合。
先進程式碼編寫
業界領先的程式碼生成，與 Claude Sonnet 4 對齊。支援 Python、JavaScript、Java 等語言，具有美觀的前端佈局和邏輯結構。
深度推理
利用深度思考模式增強推理能力。提供全面的分析並支援推理過程中的工具呼叫。
智慧搜尋
加強的工具呼叫和搜尋代理效能。更佳的意圖理解、工具檢索和結果整合，適用於深度研究情境。
多語種翻譯
針對小語種（法語、俄語、日語、韓語）進行最佳化的翻譯。非常適合社群媒體、電子商務內容和跨境應用。
長上下文窗口
從 128K 擴展的 20 萬 Token 上下文窗口。輕鬆處理較長的程式碼檔案、文件和複雜的多步驟代理任務。
創意寫作
在風格、可讀性和角色扮演方面增強寫作品質。支援小說、腳本、文案，具有自然的表達方式和情感控制。
功能呼叫
具備 MCP 支援的強大工具呼叫能力。靈活地調用外部工具和資料來源以擴展應用情境。
結構化輸出
原生 JSON 格式化支援結構化資料輸出。與系統和 API 無縫整合以實現自動化工作流程。
如何編寫有效的 GLM-4.6 提示
掌握提示工程以釋放 GLM-4.6 的全部潛力。 學習用於程式碼編寫、翻譯和智慧代理任務的技術。
基本提示元素
任務描述
清楚說明您要達成的目標。 具體說明目標、上下文和預期結果。
技術上下文
指定程式設計語言、框架、函式庫和用於程式碼編寫任務的技術堆疊。
程式碼風格和慣例
定義您偏好的程式碼標準、命名慣例和架構模式。
翻譯要求
對於翻譯任務，請指定來源/目標語言、語氣、正式性和文化背景。
輸出格式
指定所需的輸出結構，無論是程式碼、JSON、Markdown 還是格式化的文字。
約束和要求
定義要考慮的限制、依賴性、效能需求或特定要求。
獲得更好結果的專業提示
針對程式碼編寫要具體
不要說「建立一個表單」，而是說「建立一個多步驟註冊表單，其中包含電子郵件驗證、密碼強度計，以及使用 React Hook Form 在步驟之間平穩轉換」
為翻譯提供上下文
包括目標受眾、平台和文化背景。 例如：「為 Instagram 上 25-35 歲的日本 Z 世代用戶翻譯，使用帶有流行語的隨意語言」
分解複雜的任務
對於代理任務，逐步概述工作流程。 針對需要全面推理和分析的複雜問題啟用深度思考模式
利用功能呼叫
描述可用工具以及何時使用它們。 對於搜尋任務，指定要呼叫哪些 API 以及如何整合結果以獲得連貫的答案
良好提示 vs. 更好提示
"編寫登入函數"
"使用 JWT 身份驗證、bcrypt 密碼雜湊、速率限制（每 15 分鐘 5 次嘗試）在 TypeScript 中建立一個安全的登入函數，並針對無效憑證、過期 Token 或鎖定的帳戶返回適當的錯誤訊息。 包括 TypeScript 類型和 JSDoc 註釋。"
"將此翻譯成日文"
"將以下行銷文案翻譯成日文，面向精通科技的 25-35 歲受眾。 保持專業而平易近人的語氣，使用現代商業日語（避免過於正式的敬語），並調整任何文化參考，以引起日本消費者的共鳴。 文字：[您的文字]"
"建立一個儀表板"
"使用 React 18、TypeScript 和 Tailwind CSS 建立一個響應式管理儀表板。 包括：(1) 具有可摺疊選單的側邊欄導覽，(2) 具有用戶個人資料和通知的頂端欄，(3) 主要內容區域，具有用於顯示 KPI 的卡片網格佈局，(4) 使用 Recharts 進行資料視覺化的圖表，(5) 深色模式支援，(6) 適用於漢堡選單的行動響應能力。 遵循具有正確 TypeScript 類型的現代元件模式。"
GLM 版本歷史
追蹤智譜 AI 的 GLM 模型演進歷程，每次發布都為編碼、推理和多語言能力帶來突破性進展。
代表智譜 AI 旗艦模型的一項重大突破。GLM-4.6 在所有核心功能上超越 GLM-4.5，具有革命性的編碼性能、擴展的上下文、增強的搜尋能力和卓越的多語言翻譯。它具有總參數 355B 和啟用的參數 32B，為專業應用中的國內 AI 模型設定了新標準。
Key Improvements:
- •與 Claude Sonnet 4 看齊的先進編碼能力 - 領先國內模型
- •將上下文窗口從 128K 擴展到 200K tokens
- •透過在推理過程中支援工具調用的深度思考模式，增強推理能力
- •強化智慧搜尋和工具檢索，以提升代理程式效能
- •針對小型語言（法語、俄語、日語、韓語）優化多語言翻譯
- •改善風格、可讀性和角色扮演情境中的寫作品質
- •與 GLM-4.5 相比，token 效率提高 30%
- •具有進階佈局的美觀前端程式碼生成
- •MCP 支援靈活的外部工具和資料來源整合
- •用於結構化輸出的原生 JSON 格式
- •在辦公室自動化和 PPT 生成方面表現優異
- •增強跨語言任務處理能力
Performance:
200K 上下文，128K 最大輸出，與 Claude Sonnet 4 看齊的編碼能力，在 AIME/GPQA/LCB/SWE-Bench 中獲得最高分
GLM-4.6 效能基準
GLM-4.6 效能指標基於 8 個權威基準的全面測試。
| 基準 | 分數 | 描述 |
|---|---|---|
| AIME 25 | 領先 | 進階數學推理 |
| GPQA | 頂級 | 研究生級別的問答 |
| LCB v6 | 優秀 | 長上下文基準 |
| HLE | 卓越 | 人類級別的評估 |
| SWE-Bench Verified | 傑出 | 真實世界的軟體工程 |
| Claude Code Tasks | 74/74 | 真實程式設計情境測試 |
| Token 效率 | 減少 30% | 與 GLM-4.5 相比 |
| 上下文窗口 | 200K | 從 128K Token 擴展 |
指標基於 2025 年 GLM-4.6 測試。效能與 Claude Sonnet 4 對齊，在國產模型中處於領先地位。所有測試軌跡均公開可用於驗證。
GLM-4.6 使用案例
了解專業人士如何在各個產業中利用 GLM-4.6 進行創新的 AI 應用。
AI 程式碼編寫與開發
涵蓋 Python、JavaScript、Java 和主流語言。美觀的前端程式碼、合理的佈局和邏輯結構。 本機支援具備強大自主規劃的代理任務。
智慧辦公自動化
顯著增強的 PPT 建立和辦公自動化。 生成先進、美觀的版面配置，同時保持內容完整性和表達準確性。
多語種翻譯
針對小語種和非正式上下文進行最佳化。 非常適合社群媒體、電子商務和具有風格轉移和本地化的短劇翻譯。
內容創建
支援多樣化的內容製作，包括小說、腳本和廣告文案。 透過上下文擴展和情感控制實現自然表達。
虛擬角色和聊天機器人
在多輪對話中保持一致的語氣和行為。 非常適合虛擬助理、社群 AI 和品牌人格化，並提供真實的互動。
智慧搜尋與研究
增強的使用者意圖理解、工具檢索和結果融合。 支援深入的研究情境，提供富有洞察力的答案和全面的分析。
企業解決方案
建立智慧客戶服務、知識庫和業務自動化系統。 透過資料安全和合規性支援提供可靠的效能。
教育與培訓
創建個人化學習內容、回答學生問題並產生教育材料。 適應不同的學習風格和程度。
如何使用 GLM-4.6
開始利用 GLM-4.6 的強大功能來完成程式碼編寫、翻譯和智慧代理任務。
定義您的任務
清楚描述您想要透過上下文實現的目標
製作您的提示
使用包含技術規格和要求的詳細提示
啟用功能
根據需要啟用深度思考、功能呼叫或結構化輸出
檢閱和迭代
根據輸出品質微調結果並進行迭代
獲得最佳結果的秘訣
- •對於程式碼編寫任務，請指定您要遵循的確切技術堆疊、函式庫和程式碼標準
- •對於需要全面推理和分析的複雜問題，請使用深度思考模式
- •利用 20 萬上下文窗口進行長時間的程式碼審閱、文件分析或多步驟代理工作流程
- •對於翻譯，提供文化背景和目標受眾以獲得自然、本地化的結果
- •當您需要整合外部工具、API 或資料來源時，啟用功能呼叫
- •請求結構化的 JSON 輸出，以實現無縫的系統整合和自動化處理
GLM-4.6 專為具有企業級可靠性和效能的專業應用而設計。 可透過智譜 AI 的 API 平台取得。
常見問題
您需要了解的有關 GLM-4.6 的一切，從功能到存取和整合。
GLM-4.6 與其他 AI 模型相比如何？
GLM-4.6 在程式碼編寫能力方面可與 Claude Sonnet 4 相媲美，並且在國產中國模型中處於領先地位。 在實際程式設計測試中（具有 74 個任務的 Claude Code 環境），GLM-4.6 取得了卓越的成效，同時使用的Token比 GLM-4.5 少 30%。 它在包括 AIME、GPQA、LCB v6 和 SWE-Bench Verified 等綜合基準測試中表現出色。
是什麼讓 GLM-4.6 在程式碼編寫任務中與眾不同？
GLM-4.6 提供業界領先的程式碼生成，涵蓋 Python、JavaScript、Java 等。 它產生美觀的前端程式碼並具有合理的佈局，保持邏輯結構，並且對具備強大自主規劃和工具呼叫能力的代理任務提供本機支援。 20 萬上下文窗口允許處理複雜的程式碼庫和多檔案專案。
GLM-4.6 可以處理多語種翻譯嗎？
可以，GLM-4.6 針對多語種翻譯進行了最佳化，特別是法語、俄語、日語和韓語等小語種。 它擅長社群媒體、電子商務內容和短劇翻譯等非正式上下文，提供風格轉移和本地化的表達式，適用於跨境應用。
什麼是深度思考模式？
深度思考模式使 GLM-4.6 能夠對複雜問題執行全面的推理和分析。 它可以呼叫推理過程中的工具，提供更深入的見解和更徹底的解決方案。 這對於具有挑戰性的技術問題、研究任務和策略規劃特別有用。
如何存取 GLM-4.6？
GLM-4.6 可透過智譜 AI 的 API 平台 open.bigmodel.cn 取得。 您可以透過 API 呼叫存取它，將其整合到您的應用程式中，或透過 Claude Code、Cline 和其他主流程式設計環境等支援的開發工具使用它。
上下文窗口大小是多少？
GLM-4.6 具有 20 萬 Token 上下文窗口，從 GLM-4.5 的 128K 擴展而來。 這使您可以處理更長的程式碼檔案、廣泛的文件和複雜的多步驟代理任務。 最大輸出為 128K Token，適合產生綜合內容。
GLM-4.6 支援功能呼叫嗎？
是的，GLM-4.6 具有強大的功能呼叫能力，並支援 MCP（模型上下文協議）。 您可以靈活地調用外部工具、API 和資料來源以擴展應用情境。 它擅長工具檢索、參數提取和結果整合。
GLM-4.6 適合企業應用嗎？
絕對適合。 GLM-4.6 專為專業和企業使用而設計，具有可靠的效能、資料安全和合規性支援。 它是建立智慧客戶服務、知識庫、業務自動化和需要一致品質的關鍵任務應用程式的理想選擇。
準備好體驗 GLM-4.6 了嗎？
加入利用 GLM-4.6 進行先進 AI 程式碼編寫、智慧搜尋和多語種應用程式的開發人員和企業。