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GLM-4.6 (Reasoning)

Z AIGLM오픈 웨이트MIT · 상업적 사용 가능

설명

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.

출시일
2025-09-30
파라미터
357.0B
컨텍스트 길이
205K
모달리티
image, text, video

능력 레이더

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

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량67
47.0
LS
코딩 랭킹174
59.0
AA
종합 랭킹169
60.0
AA
과학195
56.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BrowseCompOpenAI (2025)45.1%자체 보고
Terminal-Bench40.5%자체 보고

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)81.0%자체 보고

Code

SWE-Bench Verified68.0%자체 보고

General

LiveCodeBench v682.8%자체 보고

Math

AIME 202593.9%자체 보고
Humanity's Last Exam17.2%자체 보고

AA 평가 지수

(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 카테고리 점수

(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

가격

입력 가격$0.55 / 1M 토큰
출력 가격$2.2 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$0.963 / 1M 토큰
캐시 읽기 가격$0.11 / 1M 토큰
캐시 쓰기 가격무료

속도

토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

1개 공급자

공급자입력출력
1Z AI주요
$0.55
$2.2

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크

LLM StatsArtificial Analysis