GLM-4.6
Tentang GLM-4.6
Dibandingkan dengan GLM-4.5, GLM-4.6 memberikan beberapa peningkatan kunci, termasuk jendela konteks yang lebih panjang yang diperluas hingga 200K tokens, kinerja pengkodean yang unggul, penalaran yang lebih canggih, agen yang lebih mampu, dan penulisan yang lebih halus.
Temukan bagaimana kemampuan penalaran canggih, pengkodean superior, dan jendela konteks 200K yang luas dari GLM-4.6 menyelesaikan tantangan dunia nyata yang kompleks.
Refaktorisasi Basis Kode Skala Besar
Analisis basis kode yang luas (misal, Python, Go) untuk perbaikan arsitektur, kerentanan keamanan, dan kemacetan kinerja di seluruh proyek.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Merefaktori pipeline data Python lama, mengidentifikasi modul redundan dan menyarankan pola desain yang dioptimalkan, mengurangi waktu eksekusi sebesar 25%."
Agen Alur Kerja Otonom
Merancang dan menerapkan agen cerdas untuk mengotomatisasi proses bisnis multi-langkah yang kompleks, mengintegrasikan berbagai alat dan API dengan penalaran konteks panjang.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengembangkan agen yang secara otonom meneliti tren pasar, menghasilkan laporan investasi menggunakan API keuangan, dan merangkai ringkasan eksekutif, mengurangi waktu penelitian sebesar 70%."
Optimisasi Desain Teknik
Membantu insinyur dalam mengoptimalkan desain yang kompleks dengan mensimulasikan skenario, menganalisis data kinerja, dan menyarankan perbaikan material atau struktural.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengoptimalkan desain aerodinamis drone dengan mensimulasikan berbagai geometri sayap dan komposisi material, yang mengarah ke peningkatan efisiensi penerbangan sebesar 10%."
Audit Kepatuhan Regulatif
Mengaudit dokumen hukum yang luas dan kerangka kerja regulatif untuk mengidentifikasi kesenjangan kepatuhan, potensi risiko, dan menghasilkan laporan mendetail.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Meninjau 150+ halaman regulasi GDPR terhadap kebijakan penanganan data perusahaan, mengidentifikasi 7 masalah ketidakpatuhan kritis dan menyarankan langkah-langkah remediasi."
Generasi Antarmuka Depan Dinamis
Menghasilkan kode front-end yang interaktif dan tampak profesional (misal, React, Vue) dari deskripsi tingkat tinggi atau sketsa desain, memanfaatkan pengkodean superior.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membuat halaman produk e-commerce yang sepenuhnya responsif di React, termasuk penyaringan dan pengurutan dinamis, berdasarkan prompt Text dan mockup desain sederhana."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Transformer MoE
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
335B
Parameter yang Diaktifkan
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
205K
Max Tokens
205K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Z.ai
GLM-4.7
Dirilis pada: 23 Des 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Dirilis pada: 8 Des 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
205K
Max output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Dirilis pada: 28 Jul 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Dirilis pada: 13 Agu 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Dirilis pada: 4 Jul 2025
Total Context:
66K
Max output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
33K
Max output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-9B-0414
Dirilis pada: 18 Apr 2025
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.086
/ M Tokens
Output:
$
0.086
/ M Tokens
