GLM-4.6 Sekarang di SiliconFlow: Kemampuan Agen, Penalaran, dan Pengkodean yang Maju
5 Okt 2025
Daftar Isi
TL;DR: GLM-4.6 sekarang tersedia di SiliconFlow! Peningkatan ini memperluas jendela konteks hingga 205K tokens, memberikan kinerja pengkodean dan penalaran yang lebih kuat, dan unggul dalam tugas agentik dengan alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, dan Kilo Code. Juga, dengan peningkatan kualitas penulisan dan keselarasan manusia yang lebih baik, GLM-4.6 adalah alat serbaguna yang kuat untuk pengembang dan aplikasi AI yang canggih. Coba API GLM-4.6 di SiliconFlow hari ini!
SiliconFlow dengan senang hati menghadirkan GLM-4.6, versi terbaru dari model unggulan Z.ai. Berdasarkan fondasi yang kuat dari GLM-4.5, pembaruan ini berfokus pada penalaran konteks panjang, integrasi agen, dan efisiensi pengkodean, menawarkan kinerja yang lebih mulus untuk alur kerja yang kompleks dan aplikasi cerdas. Apakah Anda sedang membangun agen cerdas, mengembangkan aplikasi kompleks, atau menganalisis konten dalam bentuk panjang, GLM-4.6 memberikan kedalaman penalaran, panjang konteks, dan keandalan untuk mendukung alur kerja Anda yang paling menuntut.
Melalui API GLM-4.6 SiliconFlow, Anda dapat mengharapkan:
Harga Efektif Biaya: GLM-4.6 $0.5/M tokens (input) dan $1.9/M tokens (output).
205K Jendela Konteks: Sempurna untuk dokumen panjang, penalaran kompleks, dan tugas-tugas agentik yang diperpanjang.
Kinerja Dunia Nyata yang Terbukti: Di 74 tugas pengkodean di Claude Code, GLM-4.6 mengungguli Claude Sonnet 4 dalam kinerja praktis.
Fitur Utama & Kinerja Tolok Ukur
Dibandingkan dengan GLM-4.5, versi terbaru dari model unggulan Z.ai GLM-4.6 menghadirkan beberapa peningkatan utama:
Jendela konteks lebih panjang: Jendela konteks telah diperluas dari 131K menjadi 205K tokens, memungkinkan model untuk menangani tugas-tugas agentik yang lebih kompleks.
Kinerja pengkodean superior: Model ini mencapai skor lebih tinggi pada tolok ukur kode dan menunjukkan kinerja dunia nyata yang lebih baik dalam aplikasi seperti Claude Code, Cline, Roo Code, dan Kilo Code, termasuk peningkatan dalam menghasilkan halaman depan yang dipoles secara visual.
Penalaran yang lebih maju: GLM-4.6 menunjukkan perbaikan yang jelas dalam kinerja penalaran dan mendukung penggunaan alat selama inferensi, yang mengarah pada kemampuan keseluruhan yang lebih kuat.
Agen yang lebih mampu: GLM-4.6 menunjukkan kinerja yang lebih kuat dalam menggunakan alat dan agen berbasis pencarian, dan terintegrasi lebih efektif dalam kerangka kerja agen.
Penulisan yang lebih halus: Lebih selaras dengan preferensi manusia dalam gaya dan keterbacaan, dan tampil lebih alami dalam skenario bermain peran.
Juga, GLM-4.6 dievaluasi di delapan tolok ukur publik yang mencakup penalaran, pengkodean, dan kecerdasan agentik. Hasil menunjukkan perbaikan yang jelas dan konsisten dibandingkan dengan GLM-4.5 — dan keunggulan kompetitif dibandingkan dengan model tingkat atas seperti DeepSeek-V3.1-Terminus dan Claude Sonnet 4.
Di luar tolok ukur, pengalaman dunia nyata lebih penting. GLM-4.6 dievaluasi melalui CC-Bench yang diperluas, di mana evaluator manusia menyelesaikan tugas-tugas berseri dalam lingkungan Docker terisolasi yang mencakup pengembangan front-end, pembangunan alat, analisis data, pengujian, dan algoritma.
Model ini mencapai kesetaraan dengan Claude Sonnet 4 (tingkat kemenangan 48.6%), jelas mengungguli tolok ukur open-source lainnya, sekaligus menggunakan ~15% lebih sedikit tokens dibandingkan dengan GLM-4.5 — menunjukkan peningkatan dalam kemampuan dan efisiensi.
Gunakan API GLM-4.6 SiliconFlow
Pertama-tama, mari kita lihat bagaimana kinerja GLM-4.6 di SiliconFlow, kami menggunakan API GLM-4.6 di Claude Code untuk menyelesaikan tugas berikut:
“Buat halaman web responsif untuk dasbor 'Daily AI News'. Halaman tersebut harus mencakup bilah navigasi atas, kartu utama yang menampilkan judul dan ringkasan berita hari ini, serta toggle tema gelap/terang. Gunakan hanya HTML, CSS, dan JavaScript vanila.”
Di bawah prompt yang sama, GLM-4.6 menghasilkan halaman web yang lebih dipoles dan interaktif — tombol navigasi memicu jendela pop-up fungsional, dan tata letak keseluruhan tampak lebih halus secara visual. Sebaliknya, GLM-4.5 menghasilkan halaman statis yang lebih sederhana dengan interaktivitas terbatas dan tidak ada pop-up yang berfungsi.
Apa yang dihasilkan GLM-4.6:
Apa yang dihasilkan GLM-4.5:
Sekarang mari kita jelajahi berbagai cara untuk memanfaatkan model yang kuat ini.
Claude Code
Sekarang, Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan API GLM-4.6 dari SiliconFlow ke dalam Claude Code.
Langkah 1: Dapatkan API Key SiliconFlow Anda
1. Masuk ke dasbor SiliconFlow Anda.
2. Buka bagian API Keys.
3. Buat API key baru untuk akses GLM-4.6 .
4. Salin dan amankan API key Anda.
Langkah 2: Konfigurasikan Variabel Lingkungan
Buka terminal Anda dan atur variabel lingkungan berikut:
Langkah 3: Mulai Menggunakan Claude Code dengan GLM-4.6
Pindahlah ke direktori proyek Anda dan luncurkan Claude Code:
Claude Code sekarang akan menggunakan GLM-4.6 melalui layanan API SiliconFlow untuk semua kebutuhan asistensi pengkodean Anda!
Selain itu, Anda juga dapat mengakses model GLM-4.6 SiliconFlow melalui gen-cli dan Cline.
Gen-CLI
Gen-CLI didasarkan pada open-source Gemini-CLI dan sekarang tersedia di GitHub. Instal menggunakan langkah-langkah berikut:
1. Pastikan sistem Anda telah menginstal Node.js 18+.
2. Atur variabel lingkungan API key:
3. Jalankan Gen-CLI:
Melalui npx:
Atau instal melalui npm:
Mulai Segera
1. Jelajahi: Coba GLM-4.6 di Playground SiliconFlow.
2. Integrasikan: Gunakan API kami yang kompatibel dengan OpenAI. Jelajahi spesifikasi lengkap API di dokumentasi API SiliconFlow.
Pertanyaan Bisnis atau Penjualan →
Bergabunglah dengan komunitas Discord kami sekarang →
