【AI大模型前沿】智谱GLM-4.6：355B参数的旗舰级AI模型，代码能力与推理性能全面升级

原创于 2025-11-24 13:21:56 发布 · 485 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

目录
系列篇章💥
前言
一、项目概述
二、核心功能
（一）高级编码能力
（二）超长上下文窗口
（三）推理能力提升
（四）搜索与智能体能力
（五）写作能力优化
（六）多语言翻译增强
三、技术揭秘
（一）架构设计
（二）注意力机制
（三）优化器与训练
（四）上下文管理
四、基准评测
（一）综合评测
（二）真实编程评测
五、应用场景
（一）编程辅助
（二）智能体任务
（三）内容创作
（四）多语言翻译
（五）教育领域
（六）企业应用
六、快速使用
（一）环境准备
（二）模型部署
（三）本地部署
七、结语
项目地址

前言
在人工智能领域，大语言模型的发展日新月异，不断推动着技术的边界。智谱AI近期发布的GLM-4.6模型，作为其旗舰产品，凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，引起了业界的广泛关注。本文将详细介绍GLM-4.6的核心功能、技术架构、性能表现以及应用场景，帮助读者全面了解这一前沿技术。

一、项目概述
GLM-4.6是智谱AI推出的最新旗舰级文本模型，总参数量达到355B，激活参数为32B。该模型在所有核心能力上均超越了前代GLM-4.5，特别是在代码能力、上下文长度、推理能力、搜索能力、写作能力和多语言翻译等方面实现了显著提升。GLM-4.6在多个权威基准测试中表现出色，与国际顶尖模型如Claude Sonnet 4相媲美，稳居国产模型首位。

二、核心功能
（一）高级编码能力
GLM-4.6在公开基准与真实编程任务中，代码能力对齐Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的Coding模型。它在多个编程基准测试中取得了优异的成绩，并在实际应用中表现出色，能够生成高质量的代码。

（二）超长上下文窗口
上下文窗口由128K扩展至200K，使模型能够处理更复杂的任务，如一次性分析庞大的代码库或冗长的文档。这一改进极大地提升了模型在处理长文本任务时的能力。

（三）推理能力提升
GLM-4.6的推理能力显著增强，支持在推理过程中调用工具，能够更好地处理复杂的推理任务。其“思考模式”允许模型在推理过程中进行内部思考和工具调用，使其成为一个强大的问题解决者。

（四）搜索与智能体能力
模型在工具调用和搜索智能体上的表现得到增强，在智能体框架中表现更好。GLM-4.6能够动态使用工具，并通过“思考模式”实现更高效的智能体任务。

（五）写作能力优化
GLM-4.6在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好，能够生成更自然、更流畅的文本。其风格一致性得到了显著提升，在多轮对话中能够保持一致的语气。

（六）多语言翻译增强
进一步增强了跨语种任务的处理效果，能够更好地支持多语言之间的翻译。这使得GLM-4.6在全球范围内的应用更加广泛。

三、技术揭秘
（一）架构设计
GLM-4.6采用了混合专家（MoE）架构，通过损失无平衡路由和Sigmoid门控机制，提高了计算效率。这种架构设计使得模型在推理过程中能够更高效地利用计算资源。

（二）注意力机制
模型采用了分组查询注意力机制，并结合了部分RoPE技术，以提高推理性能。这一改进使得GLM-4.6在处理长文本时能够更好地保持上下文连贯性。

（三）优化器与训练
GLM-4.6使用了Muon优化器，能够实现更快的收敛速度和更大的批量大小。此外，模型还采用了强化学习（RL）训练，通过开源框架slime进行训练。

（四）上下文管理
模型通过智能上下文打包技术，能够在200K的上下文中保持连贯性，并返回长达128K的补全结果。这一技术使得GLM-4.6在处理长文本任务时表现出色。

四、基准评测
（一）综合评测
在 8 大权威基准：AIME 25、GPQA、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-Bench、τ^2-Bench、GPQA 模型通用能力的评估中，GLM-4.6 在大部分权威榜单表现对齐 Claude Sonnet 4，稳居国产模型首位。

（二）真实编程评测

为了测试模型在实际编程任务中的能力，官方团队在 Claude Code 环境下进行了 74 个真实场景编程任务测试。结果显示，GLM-4.6 实测超过 Claude Sonnet 4，超越其他国产模型。

五、应用场景
（一）编程辅助
GLM-4.6能够为开发者提供强大的编程辅助功能，支持多种编程工具，如Claude Code、Roo Code等。它可以帮助开发者快速生成代码，提高开发效率。

（二）智能体任务
模型在智能体任务中表现出色，能够支持复杂的工具调用和搜索任务。这使得GLM-4.6可以应用于各种智能体框架，如AutoGPT、Claude等，帮助用户更高效地完成任务。

（三）内容创作
GLM-4.6在写作能力上的优化使其成为内容创作的强大工具。无论是撰写文章、故事，还是生成营销文案，模型都能生成高质量、风格一致的文本，满足不同用户的需求。

（四）多语言翻译
模型的多语言翻译能力使其能够支持多种语言之间的转换，帮助用户跨越语言障碍，进行国际交流和合作。

（五）教育领域
GLM-4.6可以作为教育工具，帮助学生和教师进行学习和教学。它可以生成教育内容、解答问题，甚至辅助进行课程设计。

（六）企业应用
在企业环境中，GLM-4.6可以用于数据分析、报告生成、客户服务等多个方面，提高企业的运营效率和竞争力。

六、快速使用
（一）环境准备
在使用GLM-4.6之前，需要确保你的环境满足以下要求：

硬件配置：建议使用高性能GPU，如NVIDIA A100或V100，以获得最佳性能。
软件环境：需要安装Python 3.8及以上版本，以及相关的深度学习框架，如PyTorch。
（二）模型部署
智谱AI提供了多种部署方式，包括API调用、本地部署等。以下是通过命令调用API的示例代码：

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
    -d '{
        "model": "glm-4.6",
        "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "作为一名营销专家，请为我的产品创作一个吸引人的口号"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "当然，要创作一个吸引人的口号，请告诉我一些关于您产品的信息"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "智谱AI 开放平台"
        }
            ],
            "thinking": {
            "type": "enabled"
        },
            "max_tokens": 65536,
            "temperature": 1.0
        }'

（三）本地部署
如果你需要更高的性能和隐私保护，可以选择本地部署。智谱AI提供了详细的部署指南，包括模型下载、环境配置等步骤。以下是本地部署的基本步骤：

下载模型：从魔塔模型库下载GLM-4.6模型文件。
环境配置：安装必要的依赖库，如PyTorch、transformers等。
启动服务：使用提供的脚本启动模型服务，确保服务正常运行。
调用模型：通过本地API或命令行工具调用模型，生成文本。
七、结语
GLM-4.6作为智谱AI的旗舰级文本模型，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，为人工智能领域带来了新的突破。无论是编程辅助、内容创作，还是多语言翻译，GLM-4.6都能提供强大的支持。随着技术的不断发展，我们期待GLM-4.6在未来能够带来更多的惊喜。更多关于GLM-4.6的详细信息和使用指南，可以访问智谱AI的官方网站或相关技术文档。

项目地址
官方网站：https://www.zhipuai.cn/
技术文档：https://docs.zhipuai.cn/glm-4.6
模型地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-4.6