Z.ai ogłosił GLM-4.6, najnowszy model z serii GLM, reprezentujący kompleksowe aktualizację. Model wprowadza ulepszenia w kodowaniu, przetwarzaniu długiego kontaktu, rozumowaniu, możliwościach wyszukiwania, jakość pisania i aplikacje agencyjne w celu poprawy ogólnej wydajności. Centralną cechą GLM-4.6 jest rozszerzenie okna kontekstowego do 200 000 tokenów, co stanowi wzrost w porównaniu z 128 000 tokenów dostępnych w poprzednich wersjach. Ta większa pojemność pozwala modelowi obsługiwać bardziej złożone zadania agencyjne. Wydajność kodowania modelu została również rozwinięta, osiągając wyższe wyniki w zakresie testów porównawczych kodu. Pokazuje lepszą wydajność w świecie rzeczywistym w środowiskach takich jak Claude Code, Cline, ROO Code i Kilo Code. Model przoduje w określonych funkcjach, takich jak generowanie wizualnie wypolerowanych stron z przodu. Możliwości rozumowania pokazują wyraźne ulepszenia, a GLM-4.6 obsługuje użycie narzędzia podczas wnioskowania, przyczyniając się do silniejszej ogólnej możliwości. Model wykazuje silniejszą wydajność w użyciu narzędzi i integracji agenta opartej na wyszukiwarkach w ramach agentów. Jeśli chodzi o generowanie tekstu, jego jakość pisania została udoskonalona, aby ściślej dostosować się do ludzkich preferencji w zakresie stylu i czytelności. Działa również bardziej naturalnie, gdy jest wykorzystywany w scenariuszach odgrywania ról. GLM-4.6 jest dostępny w najlepszych narzędziach kodowania i jest składnikiem planu kodowania GLM. Ta usługa subskrypcji, z planami rozpoczynającymi się od 3 USD miesięcznie, ma na celu obsługę kodowania zasilania sztucznej inteligencji w różnych aplikacjach. Specyfikacje techniczne potwierdzają, że model obsługuje metody wprowadzania tekstu i wyjściowe oraz ma maksymalny limit tokenu wyjściowego wynoszący 128 000. GLM-4.6 przeszła ocenę w ośmiu autorytatywnych testach porównawczych, występując na równi z wiodącymi modelami, w tym Claude Sonnet 4 i 4.6. W konkurencyjnej ocenie w środowisku Claude Code, przewyższyło inne modele w 74 praktycznych scenariuszach kodowania. Oceny te wykazały również, że GLM-4,6 osiągnął ponad 30% większą wydajność zużycia tokenów.
