GLM-4.6
О GLM-4.6
По сравнению с GLM-4.5, GLM-4.6 вносит несколько ключевых улучшений, включая более длинное контекстное окно, расширенное до 200K tokens, улучшенную производительность кодирования, продвинутое умозаключение, более способных агентов и усовершенствованное написание.
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Transformer MoE
Калибровка
Да
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
335B
Активированные параметры
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
205K
Максимум Tokens
205K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
Z.ai
GLM-4.7
Выпуск: 23 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.42
/ M Tokens
Output:
$
2.2
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6V
Выпуск: 8 дек. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
0.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.6
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
205K
Максимальный Output:
205K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
1.9
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5-Air
Выпуск: 28 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.5V
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.86
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4.1V-9B-Thinking
Выпуск: 4 июл. 2025 г.
Общий Контекст:
66K
Максимальный Output:
66K
Input:
$
0.035
/ M Tokens
Output:
$
0.14
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-32B-0414
Выпуск: 18 апр. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-4-32B-0414
Выпуск: 18 апр. 2025 г.
Общий Контекст:
33K
Максимальный Output:
33K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.27
/ M Tokens
Z.ai
chat
GLM-Z1-9B-0414
Выпуск: 18 апр. 2025 г.
Общий Контекст:
131K
Максимальный Output:
131K
Input:
$
0.086
/ M Tokens
Output:
$
0.086
/ M Tokens
