Zhipu AI libera GLM-4.6: Lograr mejoras en la codificación del mundo real, procesamiento de contexto largo, razonamiento, búsqueda e IA de agente

Zhipu Ai ha lanzado GLM-4.6, una actualización importante de su serie GLM centrada en flujos de trabajo de agente, razonamiento de contexto largo y tareas de codificación práctica. El modelo eleva la ventana de entrada a tokens de 200k con una salida máxima de 128k, se dirige al consumo de token más bajo en tareas aplicadas y envía con pesos abiertos para la implementación local.

Entonces, ¿qué es exactamente nuevo?

Contexto + límites de salida: contexto de entrada 200k y 128k tokens de salida máximos. Resultados de codificación del mundo real: en el banco CC extendido (tareas múltiples ejecutadas por evaluadores humanos en entornos de acoplador aislados), GLM-4.6 se informa cerca de la paridad con Claude Sonnet 4 (48.6% de tasa de ganancia) y usa ~ 15% menos de tokens frente a GLM-4.5 para fines de acabado. Las indicaciones de la tarea y las trayectorias del agente se publican para la inspección. Posicionamiento de referencia: Zhipu resume “ganancias claras” sobre GLM-4.5 en ocho puntos de referencia público y paridad de estados con Claude Sonnet 4/4.6 en varios; También señala GLM-4.6 todavía retrasa el soneto 4.5 en la codificación, una advertencia útil para la selección del modelo. Disponibilidad del ecosistema: GLM-4.6 está disponible a través de Z.AI API y OpenRouter; Se integra con agentes de codificación populares (código Claude, cline, código ROO, código de kilo) y los usuarios del plan de codificación existente pueden actualizar cambiando el nombre del modelo a GLM-4.6. Pesos abiertos + Licencia: Listas de tarjetas de modelo de combinación de abrazaderas Licencia: MIT y Modelo Tamaño: 355B Params (MOE) con tensores BF16/F32. (Los “parámetros totales” de MOE no son iguales a los parámetros activos por token; no se indica ninguna cifra de params activos para 4.6 en la tarjeta). Inferencia local: Vllm y Sglang son compatibles con la porción local; Los pesos están en la cara abrazada y los modelos.

Resumen

GLM-4.6 es un paso incremental pero material: una ventana de contexto de 200k, ~ 15% de reducción de tokens en el bancario CC versus GLM-4.5, la tasa de victorias de tareas cercanas a la paridad con Claude Sonnet 4 y la disponibilidad inmediata a través de Z.AI, OpenRouter y artefactos de peso abierto para un servicio local.

Preguntas frecuentes

1) ¿Cuáles son los límites de token de contexto y salida?
GLM-4.6 admite un contexto de entrada de 200k y 128k tokens de salida máxima.

2) ¿Están disponibles los pesos abiertos y bajo qué licencia?
Sí. La tarjeta de modelo de abrazadera de abrazos enumera pesos abiertos con licencia: MIT y una configuración MOE de 357b-parameter (tensores BF16/F32).

3) ¿Cómo se compara GLM-4.6 con GLM-4.5 y Claude Sonnet 4 en tareas aplicadas?
En el banco CC extendido, GLM-4.6 informa ~ 15% menos tokens versus GLM-4.5 y casi paridad con Claude Sonnet 4 (48.6% de tasa de victorias).

4) ¿Puedo ejecutar GLM-4.6 localmente?
Sí. Zhipu proporciona pesas en la cara de abrazo/modelos y documenta la inferencia local con VLLM y Sglang; Las cuantizaciones de la comunidad aparecen para el hardware de clase de trabajo.

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Asif Razzaq es el CEO de MarktechPost Media Inc .. Como empresario e ingeniero visionario, ASIF se compromete a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, MarktechPost, que se destaca por su cobertura profunda de noticias de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo que es técnicamente sólido y fácilmente comprensible por una audiencia amplia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de vistas mensuales, ilustrando su popularidad entre el público.