A GLM-4.6 a GLM sorozat legújabb iterációja, amely átfogó fejlesztéseket ér el számos területen, beleértve a valós idejű kódolást, a hosszú kontextusú feldolgozást és az ágens alkalmazásokat. Ez a modell a mesterséges intelligencia által támogatott kódolásra tervezett GLM Coding Plan részeként is elérhető, amely kifejezetten a fejlesztők számára készült.

Miért jó a GLM-4.6 modell és miért érdemes használni?
A GLM-4.6 számos fejlesztésének köszönhetően gyorsabb, okosabb és megbízhatóbb kódolást tesz lehetővé.
Átfogó fejlesztések és képességek:
1. Hosszabb kontextus ablak: A kontextus ablak 128K tokenről 200K tokenre bővült, ami lehetővé teszi a modell számára összetettebb ágens feladatok kezelését. A maximális kimeneti tokenek száma 128K.
2. Kiváló kódolási teljesítmény: A modell magasabb pontszámokat ér el a kódolási benchmarkokon, és jobb valós teljesítményt mutat olyan alkalmazásokban, mint a Claude Code, Cline, Roo Code és Kilo Code. Képes vizuálisan szép frontend oldalak generálására, támogatva az olyan mainstream nyelveket, mint a Python, JavaScript és Java, kiváló esztétikával és logikai elrendezéssel.
3. Fejlett érvelés és ágens képességek: A GLM-4.6 jelentős javulást mutat az érvelési teljesítményben, támogatja az eszközhasználatot a következtetés során. Erősebb teljesítményt nyújt az eszközhasználaton és keresésen alapuló ügynökök terén, és hatékonyabban integrálható az ügynökkeretrendszerekbe. Különösen jól kezeli a feladatbontást, a több eszköz közötti együttműködést és a dinamikus kiigazításokat.
4. Finomított írás: Jobban igazodik az emberi preferenciákhoz stílusban és olvashatóságban, és természetesebben teljesít szerepjátékos forgatókönyvekben. Képes a kontextuális terjeszkedésen és érzelmi szabályozáson keresztüli természetesebb kifejezésre, támogatva a regények, forgatókönyvek és szövegírás terén történő tartalomgyártást.
5. Átfogó alkalmazási területek: A kódoláson túl kiválóan használható az Intelligens Irodában (pl. prezentációk és irodai automatizálás esztétikus elrendezéssel), Fordítási és nyelvi alkalmazásokban (optimalizált minőség kisebb nyelveken, közösségi média és e-kereskedelmi tartalmakhoz), Virtuális karakterek működtetésében (konzisztens hangnem fenntartása), valamint az Intelligens Keresés és Mélykutatás területén (pontosabb keresési eredmények és mélyebb szintézis biztosítása).

Összehasonlítás a korábbi modellel (GLM-4.5)
A GLM-4.6 számos kulcsfontosságú javulást hoz a GLM-4.5-höz képest:
• Kontextus bővítés: A kontextus ablak 128K tokenről 200K tokenre bővült.
• Teljesítménybeli növekedés: Az értékelések egyértelmű előnyöket mutatnak a GLM-4.5-höz képest az ügynököket, érvelést és kódolást felölelő nyolc nyilvános benchmarkon.
• Hatékonyság: A token-hatékonyság szempontjából a GLM-4.6 körülbelül 15%-kal kevesebb tokennel fejezi be a feladatokat, mint a GLM-4.5.
• Valós kódolás: Javít a GLM-4.5 eredményein a valós idejű kódolási tesztekben.

• Tokenfogyasztás: A GLM-4.6 az átlagos tokenfogyasztás szempontjából a legalacsonyabb fogyasztási rátát éri el a hasonló modellek között.
Fontos megjegyezni, hogy bár a GLM-4.6 kiváló eredményeket ér el, kódolási képességben még mindig elmarad a Claude Sonnet 4.5 mögött.

Költséghatékonyság
A GLM Coding Plan előfizetés (amely tartalmazza a GLM-4.6-ot) Claude-szintű teljesítményt kínál a költségek töredékéért – mindössze 1/7-ed áron 3-szoros használati kvótával. Az előfizetés havi 3 dollártól indul.

*Linkek*
GLM-4.6: Advanced Agentic, Reasoning and Coding Capabilities: https://z.ai/blog/glm-4.6
Docs: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.6
GLM Coding Plan: https://z.ai/subscribe
Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6
GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-4.5
GitHub Leaderboard-LLM: https://github.com/mp3pintyo/Leaderboard-LLM