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GLM-4.6 (Reasoning)

Z AIGLMओपन वेटMIT · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

GLM-4.6 is the latest version of Z.ai's flagship model, bringing significant improvements over GLM-4.5. Key features include: 200K token context window (expanded from 128K), superior coding performance with better real-world application in Claude Code/Cline/Roo Code/Kilo Code, advanced reasoning with tool use during inference, stronger agent capabilities, and refined writing aligned with human preferences. GLM-4.6 achieves competitive performance with DeepSeek-V3.2-Exp and Claude Sonnet 4, reaching near parity with Claude Sonnet 4 (48.6% win rate) on CC-Bench real-world coding tasks.

रिलीज़ तिथि
2025-09-30
पैरामीटर
357.0B
संदर्भ लंबाई
205K
मोडैलिटीज़
image, text, video

क्षमता रडार

43
general
53
coding
85
reasoning
51
science
40
agents
20
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
एजेंटिक क्षमता67
47.0
LS
कोडिंग रैंकिंग174
59.0
AA
सामान्य रैंकिंग169
60.0
AA
विज्ञान195
56.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BrowseCompOpenAI (2025)45.1%स्वयं
Terminal-Bench40.5%स्वयं

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.0%स्वयं

Code

SWE-Bench Verified68.0%स्वयं

General

LiveCodeBench v682.8%स्वयं

Math

AIME 202593.9%स्वयं
Humanity's Last Exam17.2%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
86.0
Coding Index(Artificial Analysis)
45.8
Intelligence Index(Artificial Analysis)
29.3
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.8
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.7
Lcr(Artificial Analysis)
0.6
Terminalbench V2 1
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Tau Banking
0.1

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Physics
80
Biology
80
Chemistry
80
Frontend Development
70
Math
60
Reasoning
60
General
60
Search
50
Code
50
Agents
40
Vision
20

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.55 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$2.2 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.963 / 1M टोकन
कैश पठन मूल्य$0.11 / 1M टोकन
कैश लेखन मूल्यमुफ्त

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

1 प्रदाता

प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Z AIप्राथमिक
$0.55
$2.2

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis