Zhipu: glm-4.6
Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex agentic tasks. Superior coding performance: The model achieves higher scores on code benchmarks and demonstrates better real-world performance in applications such as Claude Code、Cline、Roo Code and Kilo Code, including improvements in generating visually polished front-end pages. Advanced reasoning: GLM-4.6 shows a clear improvement in reasoning performance and supports tool use during inference, leading to stronger overall capability. More capable agents: GLM-4.6 exhibits stronger performance in tool using and search-based agents, and integrates more effectively within agent frameworks. Refined writing: Better aligns with human preferences in style and readability, and performs more naturally in role-playing scenarios.
요금
성능
사용량 및 순위
지원 파라미터
모든 프로바이더 = 이 모델을 제공하는 모든 업스트림에서 지원됩니다. 일부 프로바이더 = 요청을 처리하는 업스트림에 따라 다릅니다. 기본값 = 설정하지 않았을 때 전송되는 값입니다.
| 파라미터 | 프로바이더 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| include_reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| logit_bias | 일부 프로바이더 | - |
| max_tokens | 모든 프로바이더 | - |
| min_p | 일부 프로바이더 | - |
| presence_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| repetition_penalty | 일부 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| response_format | 일부 프로바이더 | - |
| seed | 일부 프로바이더 | - |
| stop | 일부 프로바이더 | - |
| structured_outputs | 일부 프로바이더 | - |
| temperature | 모든 프로바이더 | 0.6 |
| tool_choice | 모든 프로바이더 | - |
| tools | 모든 프로바이더 | - |
| top_k | 모든 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |
| top_p | 모든 프로바이더 | 기본적으로 전송되지 않음 |