GLM-4.6 全新登场：挑战 Claude Sonnet，代码与推理能力再进化

智谱 AI (Zhipu AI) 正式推出最新旗舰模型 GLM-4.6，不仅将上下文窗口扩展至 20 万 token，更在代码生成、复杂推理及智慧体（Agent）能力上展现惊人跃进。本文将深入解析其性能评测、与 Claude Sonnet 4 等顶尖模型的对比，以及如何立即开始使用 GLM-4.6。

就在大家还在热烈讨论各大语言模型的功能时，智谱 AI 悄悄地投下了一颗震撼弹——正式发表了他们的最新旗舰模型：GLM-4.6。这次的更新可不是小打小闹，而是对前代 GLM-4.5 的一次全面升级，特别是在处理复杂任务和代码生成方面，展现出与业界顶尖模型一较高下的强大实力。

那么，这个新版本到底强在哪里？它在激烈的 AI 竞争中又处于什么样的位置？让我们一起来看看。

五大核心升级：GLM-4.6 有何不同？

相较于 GLM-4.5，这次的 GLM-4.6 带来了几个关键性的突破，这些改进直接影响了它在真实世界应用中的表现。

1. 更长的上下文视窗 (Longer Context Window) 从原本的 128K token 一口气扩展到 200K token。这意味着什么？简单来说，模型现在能“记住”更多资讯，一次性处理更长的文件、代码库或对话纪录。对于需要深度理解上下文的复杂智慧体任务来说，这项升级至关重要。

2. 更强的代码能力 (Superior Coding Performance) 无论是标准的代码基准测试，还是在 Claude Code、Cline、Kilo Code 等真实开发工具中的应用，GLM-4.6 的分数和实际表现都更上一层楼。特别值得一提的是，它在生成视觉上精美的网页前端介面方面，有了明显的改善。

3. 进阶的推理能力 (Advanced Reasoning) GLM-4.6 在推理性能上展现了清晰的进步。它现在支援在推理过程中呼叫外部工具 (Tool Use)，这让它解决问题的能力变得更全面、更强大。

4. 更强大的智慧体 (More Capable Agents) 凭借着更强的工具使用和搜寻能力，GLM-4.6 能更有效地整合到各种智慧体框架中，执行多步骤的复杂任务。

5. 更精炼的写作风格 (Refined Writing) 模型在生成内容时，风格和可读性更贴近人类的偏好。尤其在角色扮演（Role-playing）等需要细腻情感表达的场景中，表现得更加自然。

性能对决：GLM-4.6 在基准测试中的表现如何？

空口无凭，数据才是硬道理。智谱 AI 在八个涵盖智慧体、推理和代码能力的公开基准测试中，对 GLM-4.6 进行了全面评估。

评估说明： 以下分数是在 8 个基准测试 (AIME 25, GPQA, LiveCodeBench v6, HLE, BrowseComp, SWE-bench Verified, Terminal-Bench, T²-Bench) 上，于 128K 上下文长度下评估的结果。

从上方的图表可以清楚看到，蓝色长条代表的 GLM-4.6，在 AIME 25、GPQA、BrowseComp 等多项测试中，其表现都明显优于绿色长条的 GLM-4.5。

更有趣的是，它与业界领先模型的对比。GLM-4.6 在许多项目上都展现出与 DeepSeek-V3.2-Exp 和 Claude Sonnet 4 不相上下的竞争力。不过，俗话说「一山还有一山高」，在代码能力方面，它与目前顶尖的 Claude Sonnet 4.5 相比，仍有些许差距。这也显示了 AI 技术的发展速度之快，竞争相当激烈。

不只看跑分：真实世界中的代码实战

排行榜上的分数固然重要，但模型在真实开发场景中的「手感」如何，才是开发者最关心的。

为此，智谱 AI 扩展了他们的 CC-Bench 测试平台。在这个测试中，人类评估员会在一个独立的 Docker 环境中，与 AI 模型进行多轮互动，完成涵盖前端开发、工具建构、数据分析、软体测试和演算法设计等真实世界的任务。

结果相当亮眼：

• 与 Claude Sonnet 4 旗鼓相当： GLM-4.6 的胜率达到 48.6%，几乎与 Claude Sonnet 4 打成平手。
• 超越其他开源模型： 它明显优于 GLM-4.5、Kimi-K2-0905 和 DeepSeek-V3.1-Terminus 等其他模型。

更重要的是效率。从 token 使用效率来看，GLM-4.6 完成相同任务所需的 token 数量比 GLM-4.5 少了约 15%。这意味着它不只变得更强，也变得更经济实惠。所有评估细节和数据都已在 Hugging Face 上公开，供社群进一步研究。

如何开始使用 GLM-4.6？

看到这里，你是不是已经迫不及待想亲手试试看了？目前有多种方式可以让你体验 GLM-4.6 的强大功能：

• 透过 Z.ai API 平台呼叫 开发者可以在 Z.ai 的 API 平台上直接呼叫 GLM-4.6 模型。详细的 API 文件和整合指南，可以参考官方文件。此外，也可以透过 OpenRouter 平台来存取。

• 在代码智慧体中使用 GLM-4.6 现已支援多款主流的代码智慧体工具，例如 Claude Code、Kilo Code、Roo Code 等。

  • 对于 GLM Coding Plan 订阅者： 系统会自动为你升级。如果你曾自订过设定档（如 ~/.claude/settings.json），只需将模型名称改为 "glm-4.6" 即可完成升级。
  • 对于新用户： GLM Coding Plan 提供了极具吸引力的价格，能以七分之一的价格获得三倍于 Claude 的使用额度。现在就去订阅吧！

• 在 Z.ai 网站上聊天 最简单直接的方式，就是前往 Z.ai 网站，在模型选项中选择 GLM-4.6，就可以直接与它进行对话。

• 在本地端部署 对于希望在自己机器上运行的用户，GLM-4.6 的模型权重即将在 HuggingFace 和 ModelScope 上提供。它支援 vLLM 和 SGLang 等主流的推理框架，详细的部署说明可以在其 官方 GitHub 储存库中找到。

总结来说，GLM-4.6 的推出，无疑是为 AI 开发者和使用者提供了一个极具竞争力的新选择。它不仅在性能上追赶顶尖模型，更在真实应用场景和使用效率上展现了巨大的价值。AI 模型的军备竞赛还在继续，而 GLM-4.6 无疑是这场竞赛中一位不容忽视的强力选手。