GLM-4.6
Acerca de GLM-4.6
En comparación con GLM-4.5, GLM-4.6 aporta varias mejoras clave, como una ventana de contexto más amplia expandida a 200K tokens, un rendimiento de programación superior, un razonamiento avanzado, agentes más capaces y una redacción perfeccionada.
Descubra cómo el razonamiento avanzado de GLM-4.6, su codificación superior y su amplia ventana de contexto de 200K resuelven desafíos complejos del mundo real.
Refactorización de bases de código a gran escala
Analice amplias bases de código (por ejemplo, Python, Go) en busca de mejoras arquitectónicas, vulnerabilidades de seguridad y cuellos de botella de rendimiento en proyectos enteros.
Ejemplo de caso de uso:
"Se refactorizó una canalización de datos de Python heredada, identificando módulos redundantes y sugiriendo patrones de diseño optimizados, lo que redujo el tiempo de ejecución en un 25%."
Agentes de flujo de trabajo autónomos
Diseñe e implemente agentes inteligentes para automatizar procesos empresariales complejos de varios pasos, integrando diversas herramientas y API con un razonamiento de contexto amplio.
Ejemplo de caso de uso:
"Se desarrolló un agente que investiga de forma autónoma las tendencias del mercado, genera informes de inversión utilizando API financieras y redacta resúmenes ejecutivos, lo que reduce el tiempo de investigación en un 70%."
Optimización del diseño de ingeniería
Ayude a los ingenieros a optimizar diseños complejos mediante la simulación de escenarios, el análisis de datos de rendimiento y la sugerencia de mejoras estructurales o de materiales.
Ejemplo de caso de uso:
"Se optimizó el diseño aerodinámico de un dron simulando varias geometrías de alas y composiciones de materiales, lo que condujo a un aumento del 10% en la eficiencia del vuelo."
Auditoría de cumplimiento normativo
Audite extensos documentos legales y marcos regulatorios para identificar brechas de cumplimiento, riesgos potenciales y generar informes detallados.
Ejemplo de caso de uso:
"Se revisaron más de 150 páginas de normativas del RGPD en comparación con las políticas de manejo de datos de una empresa, detectando 7 problemas graves de incumplimiento y sugiriendo medidas de subsanación."
Generación dinámica de front-end
Genere código front-end interactivo y visualmente pulido (por ejemplo, React, Vue) a partir de descripciones de alto nivel o maquetas, aprovechando una codificación superior.
Ejemplo de caso de uso:
"Se creó una página de producto de comercio electrónico totalmente responsiva en React, que incluye filtrado y ordenación dinámicos, a partir de una descripción de texto simple y maquetas de diseño."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Transformer MoE
Calibrado
Sí
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
335B
Parámetros activados
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
205K
Tokens máximos
205K
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.
Z.ai
GLM-4.7
Contexto total:
205K
Output máx.:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Contexto total:
205K
Output máx.:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Contexto total:
66K
Output máx.:
66K
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$
0.14
/ M Tokens
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$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Contexto total:
66K
Output máx.:
66K
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$
0.035
/ M Tokens
Output:
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0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Contexto total:
33K
Output máx.:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-9B-0414
Contexto total:
131K
Output máx.:
131K
Input:
$
0.086
/ M Tokens
Output:
$
0.086
/ M Tokens
