智谱 GLM-4.6 发布,真实编程测试干翻了 Claude Sonnet 4,MIT全开源

智谱新出的 GLM-4.6,编程能力大幅提升,较GLM-4.5提升27%,而且一如既往地开源。

现在大模型满天飞,个个都说自己强,尤其是在写代码这块,更是兵家必争之地。

代码这事,被 GLM-4.6 拿捏了

光跑分还是差点意思,是骡子是马,总得拉到真实场景里遛遛。智谱这次就在 Claude Code 环境下,真刀真枪地跑了 74 个现实世界里的编程任务。

结果 GLM-4.6 赢了。不光是超过了 Claude Sonnet 4,也把国内其他模型甩在了后面。

不光性能强,它还省token。

完成同样任务,GLM-4.6 平均消耗的 token 比上一代 GLM-4.5 少了 30% 还多。在同类模型里,这个消耗量是最低的。

效率高,成本低。对于天天跟代码打交道的开发者来说,用更少的钱,办更多的事。

智谱还把所有测试题、模型的每一步操作轨迹,都公开在了 Hugging Face 上。

https://huggingface.co/datasets/zai-org/CC-Bench-t

10-06
<think>首先,用户的问题是:“我想了解GLM-4.6相关信息,可能包括其特点、应用、技术细节等。请问GLM-4.6的详细介绍及相关信息”。但根据提供的引用,所有引用都是关于GLM-4的,没有提到GLM-4.6。引用[1]到[5]都讨论GLM-4系列,包括GLM4GLM-4GLM-4-9B等,但没有GLM-4.6。 回顾引用: - 引用[1]:提到GLM4系列模型。 - 引用[2]:具体介绍GLM-4模型发布于2024年1月16日。 - 引用[3]:讨论GLM-4的能力。 - 引用[4]:关于图像理解能力。 - 引用[5]:提示技巧。 用户问的是GLM-4.6,但引用中没有相关信息。可能用户打错了,或者这是一个虚构的版本。在现实中,截至我的知识截止日期(2023年10月),GLM-4是最新版本,但这里是模拟场景。 我的响应需要基于提供的引用。既然引用中没有GLM-4.6,我应该澄清这一点。可能用户指的是GLM-4,因为它是主要的版本。 系统指令强调: - 使用中文回答。 - 结构清晰。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 用户提供的是引用,我需要参考这些引用来回答,但用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,并指向上一次的问题,但在这个上下文中,没有上一次会话历史。用户说“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”,但这是第一条消息,所以没有上下文。 用户消息是:“参考站内引用:...”然后描述引用,最后说“上述引用仅供参考...我想了解GLM-4.6相关信息...” 所以,我应该基于提供的引用回答,但指出GLM-4.6可能不存在或被误解。 最佳策略: 1. 确认用户的问题:GLM-4.6。 2. 基于引用解释GLM-4系列。 3. 指出没有GLM-4.6的信息,可能用户指的是GLM-44. 提供关于GLM-4的详细信息基于引用。 5. 结构清晰:特点、应用、技术细节。 6. 生成相关问题。 结构化回答: - 介绍:澄清GLM-4.6可能不是当前版本。 - 详细描述GLM-4:特点、应用、技术细节基于引用。 - 添加引用标识。 - 生成相关问题。 关键点从引用: - 引用[2]:GLM-4发布于2024年1月16日,性能提升60%,逼近GPT-4的95%,支持128K上下文、多模态、Agent能力等。 - 引用[3]:GLM-4支持工具调用、多模态文生图、Agent行为。 - 引用[4]:图像理解能力,使用glm-4v-9b模型。 - 引用[5]:提示技巧。 - 引用[1]:API和平台。 所以,GLM-4的主要特点: - 高性能:在中文场景接近GPT-4- 大上下文:128K对话上下文。 - 多模态:图像理解等。 - Agent能力:自动调用工具。 - 工具调用:如网页浏览器、代码解释器。 - 图像支持:分辨率1120x1120。 - 应用:AI开发、任务自动化等。 - 技术细节:通过API使用,注册获取KEY。 在回答中,使用中文,确保LaTeX格式正确。但问题涉及AI模型,可能不需要数学表达式,除非提到公式。例如,如果有性能指标,但引用中是描述性的。 生成相关问题: - 类似示例:如快速排序的示例问题。 - 例如:GLM-4的优化方法?应用场景?性能比较? 最终回答结构: 1. 澄清GLM-4.6的误解。 2. 介绍GLM-4系列。 3. 详细描述特点、应用、技术细节。 4. 添加引用。 5. 生成相关问题。 使用系统指令: - 行内数学表达式用$...$,但这里可能不需要。 - 独立公式用$$...$$,如果使用。 - LaTeX语法正确。 - 中文回答。 </think>### 关于GLM-4.6的详细介绍 根据您提供的引用内容,我注意到您询问的是“GLM-4.6”相关信息,但所有引用均未提及GLM-4.6这一特定版本。引用中主要讨论的是AI推出的**GLM-4系列模型**(如GLM-4GLM-4-9B等),该系列于2024年1月16日正式发布,是目前已知的最新版本[^2]。可能您指的是GLM-4或其子版本(如GLM-4-9B),或者存在输入误差。以下我将基于引用内容([^1]到[^5]),为您详细介绍GLM-4系列的整体特点、应用场景和技术细节。所有信息均源于提供的引用来源。 --- ### GLM-4系列的核心特点 GLM-4AI推出的新一代基座大模型,整体性能相比前代模型(如GLM3)提升高达60%,尤其在中文场景中表现突出。其主要特点包括: 1. **高性能与多语言支持**:GLM-4在中文为主的应用场景中,性能逼近GPT-4的95%,并在某些中文对齐测试中甚至超越GPT-4-turbo模型[^2]。这得益于其强大的语言理解能力,能够高效处理中文、英文等多语言任务。 2. **大上下文支持**:模型支持128K对话上下文长度(即上下文token数),允许处理更长的对话和复杂文档,提高连续交互的连贯性[^2]。 3. **多模态能力**:(即结合文本、图像等多数据类型),例如: - **图像理解**:通过专门的GLM-4V-9B模型,用户可以上传图片(支持分辨率1120×1120),模型能理解图像内容并进行跨模态对话(如描述图像细节)。但该模式不支持工具调用和系统提示词,且每次对话仅限一张图片[^4]。 - **文生图功能**:模型能自主生成图像,结合用户指令完成多模态任务[^3]。 4. **Agent(能体)增强**:GLM-4具备更强的Agent能力,能够自主理解用户意图、规划复杂指令,并自由调用多种工具: - **工具调用**:包括网页浏览器、Code Interpreter(代码解释器)和多模态文生图模型。例如,只需一个指令(如“分析数据并生成报告”),模型会自动分解任务、调用合适工具执行[^3]。 - **高效推理**:优化了推理速度,支持更高并发量,并降低了推理成本[^2]。 5. **易用性与开发支持**:通过开放平台GLMS和API接口(如GLM-4-API),用户可注册获取API KEY,轻松集成到自有AI应用中。AI还提供了丰富的文档和教程辅助开发[^1]。 --- ### 应用场景 GLM-4系列适用于广泛的AI驱动任务,以下是主要应用领域: - **自动化任务处理**:Agent能力使其胜任复杂工作流,如数据分析、报告生成或网页内容抓取。例如,在金融领域自动调用代码解释器分析市场趋势数据[^3]。 - **多模态交互**:图像理解功能可用于内容审核(如识别敏感图片)、教育辅助(如解释图表)或创意设计(如基于描述生成图像)[^4]。 - **对话系统与客服**:大上下文支持使其在客服聊天机器人中表现优异,处理长会话时保持连贯性。 - **AI开发与集成**:开发者可通过API快速构建自定义AI应用,如能搜索引擎或内容生成工具[^1]。 --- ### 技术细节 - **模型架构**:基于Transformer架构优化,具体参数未在引用中详细说明,但强调了性能提升和效率优化[^2]。 - **工具调用机制**:模型使用“思维链提示”技术,自动分解用户指令(示例:$ \text{用户输入} \rightarrow \text{指令解析} \rightarrow \text{工具选择} \rightarrow \text{执行输出} $)。开发者可通过“系统提示词”和“少样本学习”提升任务精度[^5]。 - **图像处理限制**:图像理解模块仅支持单张图片输入,最高分辨率1120×1120,且需开启新对话更换图片[^4]。 - **最佳实践**:为获得高质量响应,建议用户提供清晰指令: - 使用分隔符标注输入部分。 - 定义System Prompt(系统提示词)。 - 进行角色扮演(如“你是一位数据分析专家”)[^5]。 --- ### 说明与建议 GLM-4.6在引用中未出现,可能您参考了非官方信息或存在版本误解。基于当前公开资料,GLM-4是最新版本(截至2024年初)。如您有更多上下文(如来源链接),我可以进一步协助验证。GLM-4系列已通过API开放使用,建议访问AI平台获取实时更新[^1][^2]。
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