Skip to main content
GLM Coding 编码套餐再升级！20元起包月畅享 GLM-4.6，1/7价格，3倍用量，支持 Claude Code、Cline 等全球主流编程工具，独家升级支持多模态理解与联网搜索，极速响应，稳定可靠！立即了解，锁定限时优惠 ！

​
概览

GLM-4.6 是智谱最新的旗舰模型，其总参数量 355B，激活参数 32B。GLM-4.6 所有核心能力上均完成了对 GLM-4.5 的超越，具体如下：
  • 高级编码能力：在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.6 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的 Coding 模型。
  • 上下文长度：上下文窗口由 128K→200K，适应更长的代码和智能体任务。
  • 推理能力：推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。
  • 搜索能力：增强了模型在工具调用和搜索智能体上的表现，在智能体框架中表现更好。
  • 写作能力：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。
  • 多语言翻译：进一步增强跨语种任务的处理效果。

输入模态

文本

输出模态

文本

上下文窗口

200K

最大输出 Tokens

128K

​
能力支持

深度思考

启用深度思考模式，提供更深层次的推理分析

流式输出

支持实时流式响应，提升用户交互体验

Function Call

强大的工具调用能力，支持多种外部工具集成

上下文缓存

智能缓存机制，优化长对话性能

结构化输出

支持 JSON 等结构化格式输出，便于系统集成

MCP

可灵活调用外部 MCP 工具与数据源，扩展应用场景

​
Benchmark

​
1. 综合评测

在 8 大权威基准：AIME 25、GPQA、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-Bench、τ^2-Bench、GPQA 模型通用能力的评估中，GLM-4.6 在大部分权威榜单表现对齐 Claude Sonnet 4，稳居国产模型首位。 Description

​
2. 真实编程评测

为了测试模型在实际编程任务中的能力，我们在 Claude Code 环境下进行了 74 个真实场景编程任务测试。结果显示，GLM-4.6 实测超过 Claude Sonnet 4，超越其他国产模型。 Description 在平均token消耗上，GLM-4.6 比 GLM-4.5 节省 30% 以上，为同类模型最低。 Description 为确保透明性与可信度，智谱已公开全部测试题目与Agent轨迹，供业界验证与复现（链接：https://huggingface.co/datasets/zai-org/CC-Bench-trajectories ）。

​
推荐场景

覆盖 Python、JavaScript、Java 等主流语言，且在前端代码的美观度、布局合理性上带来更佳表现。原生支持多类智能体任务，具备更强的自主规划和工具调用能力。在任务拆解、跨工具协作、动态调整方面表现优秀，能更灵活地应对复杂的开发或办公流程。
在 PPT 制作和办公自动化场景中，显著提升了页面呈现效果。能在逻辑结构清晰的基础上，生成更加美观、先进的版面布局，并保持内容完整性与表达准确性，适合办公自动化系统和 AI 演示工具的落地使用。
针对小语种（法、俄、日、韩）和非正式语境的翻译效果进一步优化，尤其适合社交媒体、电商内容与短剧翻译场景。它不仅保持长篇文段的语义连贯和风格一致，还能更好地实现风格迁移和本地化表达，满足出海企业和跨境服务的多样化需求。
支持小说、脚本、文案等多样化内容的生产，并通过上下文扩展与情绪调控实现更自然的表达。
在多轮对话中保持语气和行为一致，适合应用于虚拟人、社交 AI 及品牌人格化运营，让交互更具温度和真实感。
加强用户意图理解、工具检索、结果融合，不仅能返回更精准的搜索结果，还能对结果进行深度整合，支持 Deep Research 场景，为用户提供更具洞察力的答案。

​
使用资源

体验中心：快速测试模型在业务场景上的效果
接口文档：API 调用方式

​
调用示例

以下是完整的调用示例，帮助您快速上手 GLM-4.6 模型。
  • cURL
  • Python
  • Java
  • Python(旧)
基础调用
curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
    -d '{
        "model": "glm-4.6",
        "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "智谱AI 开放平台"
        }
            ],
            "thinking": {
            "type": "enabled"
        },
            "max_tokens": 65536,
            "temperature": 1.0
        }'
流式调用
curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
    -d '{
        "model": "glm-4.6",
        "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "智谱AI开放平台"
        }
            ],
            "thinking": {
            "type": "enabled"
        },
            "stream": true,
            "max_tokens": 65536,
            "temperature": 1.0
        }'
⌘I