機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

新一代大模型的發(fā)布，都趕在了國(guó)慶假期前。

昨天，深度求索剛剛開(kāi)源 DeepSeek-V3.2-Exp。

今天，另一國(guó)產(chǎn)大模型之光智譜 AI 也正式發(fā)布了旗下新一代旗艦?zāi)Ｐ?strong>GLM-4.6，剛好撞車 Claude Sonnet 4.5。

但有一點(diǎn)不同，智譜的 GLM-4.6 會(huì)繼續(xù)開(kāi)源，它即將上線 Hugging Face、ModelScope 等平臺(tái)，遵循 MIT 協(xié)議。

這一「節(jié)前驚喜」迅速點(diǎn)燃了技術(shù)圈的熱情，海外開(kāi)發(fā)者甚至發(fā)出了「Do the Chinese guys ever rest???」的感嘆 。

但新模型也讓大家非常期待，這不剛發(fā)出來(lái)，就被網(wǎng)友們給盯上了。

性能新高，token 消耗降低

突破開(kāi)源上限

作為 GLM 系列的最新版本，GLM-4.6 在多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)了全面提升，包括但不限于：

• 高級(jí)編碼能力：在公開(kāi)基準(zhǔn)與真實(shí)編程任務(wù)中，GLM-4.6 代碼能力對(duì)齊 Claude Sonnet 4，是國(guó)內(nèi)已知的最好的 Coding 模型；
• 上下文長(zhǎng)度：上下文窗口由 128K 增加至 200K，適應(yīng)復(fù)雜的代碼與智能體任務(wù)；
• 推理能力提升，并支持在推理過(guò)程中調(diào)用工具；
• 增強(qiáng)了模型的工具調(diào)用和搜索智能體，在智能體框架中表現(xiàn)更好；
• 更強(qiáng)的寫作能力：在文風(fēng)、可讀性與角色扮演場(chǎng)景中更符合人類偏好。

根據(jù)智譜報(bào)告，GLM-4.6 模型在八大權(quán)威基準(zhǔn)評(píng)測(cè)上性能有了全面提升，包括：AIME 25、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-Bench 和 τ2-Bench。新模型在其中多個(gè)基準(zhǔn)上勝過(guò)了 Claude Sonnet 4/Claude Sonnet 4.5，位居國(guó)產(chǎn)模型首位。

接下來(lái)是在 Claude Code 環(huán)境下進(jìn)行的 74 個(gè)真實(shí)場(chǎng)景編程任務(wù)測(cè)試，GLM-4.6 實(shí)測(cè)性能超過(guò)了 Claude Sonnet 4，以及其他國(guó)產(chǎn)模型。

值得關(guān)注的是，在平均 token 消耗上，GLM-4.6 比 GLM-4.5 節(jié)省了 30% 以上，為同類模型最低。當(dāng)然，它的 Coding API 價(jià)格也只是 Claude 的 1/7，性能更好，速度更快還更便宜。

新模型同時(shí)適配了國(guó)產(chǎn) AI 硬件：GLM-4.6 已在寒武紀(jì)芯片上實(shí)現(xiàn) FP8+Int4 混合量化部署，這是首次在國(guó)產(chǎn)芯片投產(chǎn)的 FP8+Int4 模型芯片一體解決方案。該方案在保持精度不變的前提下，可以大幅降低推理成本，為國(guó)產(chǎn)生態(tài)下大模型本地化運(yùn)行開(kāi)創(chuàng)了可行路徑。

另外，基于 vLLM 推理框架部署，摩爾線程新一代 GPU 也可以基于原生 FP8 精度穩(wěn)定運(yùn)行 GLM-4.6。

一手實(shí)測(cè)

GLM-4.6 全方位提質(zhì)

目前，GLM-4.6 已經(jīng)上線 z.ai 等平臺(tái)，用戶在模型選擇器中選擇它即可開(kāi)始嘗試。

在這里可以看到，智譜為該模型設(shè)置的簡(jiǎn)短描述是「最先進(jìn)的模型，擅長(zhǎng)處理全方位任務(wù)」，同時(shí)也能看到智譜預(yù)設(shè)的一些工作模式和示例案例，包括 AI PPT、全棧開(kāi)發(fā)、靈感畫(huà)板、深度研究、寫代碼等等。我們也是第一時(shí)間進(jìn)行了實(shí)測(cè)。

首先，我們先讓 GLM-4.6 寫一個(gè)「俄羅斯方塊 + 貪吃蛇」游戲，看看其「寫代碼」的能力。開(kāi)啟「自動(dòng)思考」，輸入以下提示詞：

用 Python（使用 pygame）編寫一個(gè)融合俄羅斯方塊和貪吃蛇的小游戲：畫(huà)面分為上下兩部分，上半部分有一條會(huì)自動(dòng)移動(dòng)的蛇，玩家需控制下落方塊左右移動(dòng)以躲避蛇；當(dāng)方塊進(jìn)入下半部分后，按照俄羅斯方塊規(guī)則繼續(xù)下落，玩家需要把它放入合適位置以消除整行。若方塊與蛇相撞則游戲結(jié)束；支持方向鍵移動(dòng)、空格鍵加速下落；蛇可隨機(jī)改變方向。程序需包含初始化、事件處理、邏輯更新和渲染繪制等模塊，并寫清注釋。

可以看到，GLM-4.6 在詳細(xì)分析了我們的需求之后便開(kāi)始了碼代碼工作，并且完成之后還給出了非常詳細(xì)的游戲說(shuō)明，包括游戲特色、操作方式、游戲規(guī)則和程序結(jié)構(gòu)。尤其值得一提的是其工作速度：完成該任務(wù)的時(shí)間僅 1 分鐘左右！

復(fù)制出來(lái)運(yùn)行一下看看效果，可以看到，除了 VS Code 默認(rèn)字體設(shè)置問(wèn)題之外，這個(gè) GLM-4.6 一次性完成的「俄羅斯方塊 + 貪吃蛇」游戲已經(jīng)完整可玩，游戲邏輯也完全遵照了我們的提示詞設(shè)定，表現(xiàn)堪稱驚艷。

一個(gè)簡(jiǎn)單的游戲或許還不足以探知其代碼能力的上限。接下來(lái)，我們將難度提升一個(gè)量級(jí)，要求它處理涉及真實(shí)物理數(shù)據(jù)和 3D 可視化的復(fù)雜任務(wù)：讓 AI 構(gòu)建一個(gè)相比扁平的圓形更接近真實(shí)的太陽(yáng)系的演示模型：

請(qǐng)使用 Python 創(chuàng)建一個(gè)太陽(yáng)系動(dòng)態(tài)可視化演示，大體基于真實(shí)天文數(shù)據(jù)，但太陽(yáng)大小可適當(dāng)縮小以方便查看：包含太陽(yáng)和八大行星（水星至海王星），采用 JPL 提供的軌道六根數(shù)初始化各行星軌道；以太陽(yáng)系質(zhì)心為參考點(diǎn)，利用牛頓萬(wàn)有引力定律構(gòu)建運(yùn)動(dòng)微分方程，并通過(guò)數(shù)值積分模擬行星在三維空間中的軌跡；使用 matplotlib 的 3D 繪圖功能實(shí)時(shí)動(dòng)畫(huà)展示行星繞日運(yùn)動(dòng)，正確體現(xiàn)軌道傾角、橢圓偏心率及相對(duì)公轉(zhuǎn)周期；坐標(biāo)軸單位為天文單位（AU），時(shí)間步長(zhǎng)可調(diào)，并在圖中標(biāo)識(shí)各行星名稱；代碼需結(jié)構(gòu)清晰、注釋完整，并說(shuō)明所作簡(jiǎn)化（如忽略行星間引力攝動(dòng)或僅考慮日心引力）。界面使用微軟雅黑字體。

這一次，GLM-4.6 同樣很快就完成了任務(wù)（約 2 分鐘）。這個(gè)任務(wù)的難點(diǎn)不僅在于代碼量，更在于對(duì)天文學(xué)知識(shí)、物理公式（牛頓萬(wàn)有引力定律）以及專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)（JPL 軌道數(shù)據(jù)）的理解和應(yīng)用。

將代碼復(fù)制到運(yùn)行環(huán)境，導(dǎo)入必要的庫(kù)，運(yùn)行：

結(jié)果再次令人印象深刻。GLM-4.6 再一次實(shí)現(xiàn)了「零修改」一次性運(yùn)行成功！它不僅相當(dāng)完美地基于 JPL 軌道數(shù)據(jù)生成了會(huì)隨時(shí)間演進(jìn)的 3D 太陽(yáng)系模型，還貼心地加入了坐標(biāo)軸設(shè)置功能，讓我們能從不同視角清晰觀察行星軌跡。并且，由于我們?cè)谔崾驹~中明確指定了字體，上次實(shí)驗(yàn)遇到的顯示問(wèn)題也得到了完美解決。這證明了其代碼能力不僅強(qiáng)大，而且對(duì)指令的遵循度極高。

當(dāng)然，我們也可以將 GLM-4.6 接入到強(qiáng)大編程智能體 Claude Code 中。

配置完成后，我們讓 GLM-4.6 嘗試完成了以下任務(wù)：

寫一個(gè) Python 程序，使用 asyncio + aiohttp，并發(fā)爬取前 20 個(gè)知乎熱榜問(wèn)題頁(yè)面，提取問(wèn)題標(biāo)題、回答數(shù)量、關(guān)注人數(shù)，然后將結(jié)果存儲(chǔ)為一個(gè) MD 文件。

可以看到，接入 Claude Code 的 GLM-4.6 的運(yùn)行速度同樣非?？?。同時(shí)得益于 Claude Code 強(qiáng)大的框架設(shè)計(jì)，GLM-4.6 可以針對(duì)一個(gè)具體項(xiàng)目進(jìn)行反復(fù)優(yōu)化，比如視頻中我們可以看到 GLM-4.6 對(duì)目標(biāo) Python 程序的反復(fù)驗(yàn)證和修改，最終得到了理想的結(jié)果。

當(dāng)然，作為科技媒體小編，保持對(duì)新聞的關(guān)注自然非常重要，借助 Claude Code + GLM-4.6，這個(gè)任務(wù)可以變得更加簡(jiǎn)單。

檢索 24 小時(shí)內(nèi)發(fā)生的熱門 AI 新聞，整理一份報(bào)告給我，結(jié)果保存為一個(gè) Markdown 文件。

繼續(xù)對(duì)話，我們還能讓 GLM-4.6 將其設(shè)置成一個(gè)每天 8 點(diǎn)定時(shí)運(yùn)行的任務(wù)，這樣我們一上班就可以看到過(guò)去 24 小時(shí)最新的 AI 新聞報(bào)道了。

可以看到，GLM-4.5 編寫并優(yōu)化了實(shí)現(xiàn)該自動(dòng)化任務(wù)的腳本，我們也只需一次運(yùn)行即可將其變成我們計(jì)算機(jī)上的一個(gè)定時(shí)任務(wù)。

在連續(xù)驗(yàn)證了其強(qiáng)大的「理科」編程能力后，我們來(lái)看看這個(gè)「擅長(zhǎng)處理全方位任務(wù)」的 GLM-4.6 模型在深度研究和內(nèi)容創(chuàng)作上的「文科」表現(xiàn)。 我們打開(kāi)「聯(lián)網(wǎng)搜索」，給它布置一個(gè)科技媒體工作者日?？赡苡龅降恼鎸?shí)任務(wù)：

請(qǐng)撰寫一篇深度調(diào)查報(bào)道，題為 “從 OpenAI 出走的創(chuàng)業(yè)者：他們是誰(shuí)，又在做什么？”。基于公開(kāi)可靠信息，梳理至少 5 位曾任職 OpenAI 研究或技術(shù)崗位、后離職創(chuàng)業(yè)的核心人物，包括其姓名、在 OpenAI 的角色、離職時(shí)間、所創(chuàng)公司名稱、技術(shù)方向、融資或產(chǎn)品進(jìn)展；分析他們離開(kāi)的可能動(dòng)因（如理念分歧、自主權(quán)或商業(yè)化考量）；探討這一人才外流對(duì) AI 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與創(chuàng)新的影響，以及這些初創(chuàng)公司可能如何塑造未來(lái) AI 發(fā)展。報(bào)道需專業(yè)、客觀，兼具敘事性與分析深度。

從其思考過(guò)程看，GLM-4.6 首先基于任務(wù)需求檢索了網(wǎng)絡(luò)，得到了足夠的必要信息，然后為「OpenAI 黑手黨」構(gòu)建了一份相當(dāng)全面的報(bào)道，其中不僅列出了大量關(guān)鍵信息和細(xì)節(jié)，同時(shí)還顯式地索引了相關(guān)來(lái)源以供驗(yàn)證。

對(duì)于我們媒體工作者而言，這已經(jīng)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的「資料整理工具」，而是一個(gè)能夠提供洞見(jiàn)、輔助分析的強(qiáng)大研究伙伴。

如果說(shuō)代碼生成和研究報(bào)告還是相對(duì)獨(dú)立的任務(wù)，那么全棧開(kāi)發(fā)則考驗(yàn)的是模型將前后端邏輯整合、構(gòu)建一個(gè)完整產(chǎn)品的工程能力。這一次，我們采用了一個(gè)更有趣的方式，直接讓模型自己給自己出題：

新開(kāi)一個(gè)窗口，選擇「全棧開(kāi)發(fā)」模式，將這條由 GLM-4.6 自己生成的提示詞再交還給它：

可以看到，GLM-4.6 在分析完任務(wù)后，首先構(gòu)建了一個(gè)明確的待辦事項(xiàng)，這本質(zhì)上是它的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)路線圖：包括設(shè)計(jì) Todo 方案、創(chuàng)建前端、實(shí)現(xiàn) RESTful API 路由、增加本地存儲(chǔ)以供離線使用、測(cè)試功能。這種「先規(guī)劃、后執(zhí)行」的工作模式，非常接近人類程序員的思維方式。之后，它便一步步地完成了所有任務(wù)。經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)，生成的應(yīng)用功能完備，交互流暢。

更錦上添花的是，我們能直接將生成的結(jié)果以網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用形式發(fā)布到 space.z.ai。感興趣的讀者可以訪問(wèn)下方鏈接，親自試用這個(gè)由 GLM-4.6 在幾分鐘內(nèi)新鮮出爐的待辦事項(xiàng)管理應(yīng)用：

https://a019u8vgp630-deploy.space.z.ai

除了上述硬核能力，GLM-4.6 也集成了多模態(tài)生成等便捷功能。在預(yù)設(shè)的 AI PPT 和靈感畫(huà)板模式中，模型可以快速將想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。比如，我們讓它生成了一張介紹「蕾姆」的小紅書(shū)風(fēng)格封面圖。

執(zhí)行該任務(wù)時(shí)，GLM-4.6 首先會(huì)聯(lián)網(wǎng)檢索并理解「蕾姆」這一角色，下載相關(guān)素材，然后再通過(guò)生成 HTML/CSS 代碼來(lái)設(shè)計(jì)和構(gòu)建版式，最終呈現(xiàn)出一張符合要求的圖片。這展示了它理解、檢索、設(shè)計(jì)、生成的綜合能力。

不止于強(qiáng)大，更趨于全能

通過(guò)從代碼生成、深度研究到全棧開(kāi)發(fā)等一系列的實(shí)測(cè)，我們可以得出結(jié)論：智譜 AI 為 GLM-4.6 設(shè)定的「最先進(jìn)的模型，擅長(zhǎng)處理全方位任務(wù)」的描述并非虛言。

它的強(qiáng)大之處體現(xiàn)在：

• 極高的代碼生成質(zhì)量：在多個(gè)復(fù)雜項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)了「一次性成功」，代碼邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、功能完整。
• 深刻的需求理解與規(guī)劃能力：無(wú)論是拆解游戲規(guī)則，還是規(guī)劃全棧應(yīng)用開(kāi)發(fā)步驟，都展現(xiàn)了清晰的「思路」。
• 驚人的執(zhí)行效率：分鐘級(jí)的響應(yīng)速度，大幅提升了開(kāi)發(fā)和研究的效率。
• 全面的綜合能力：無(wú)縫整合了聯(lián)網(wǎng)搜索、多模態(tài)生成和應(yīng)用部署，使其成為一個(gè)真正的「全能工作站」。

毫無(wú)疑問(wèn)，GLM-4.6 已經(jīng)展現(xiàn)出了頂級(jí)大模型應(yīng)有的水準(zhǔn)，它不僅是一個(gè)強(qiáng)大的工具，更是一個(gè)能夠激發(fā)創(chuàng)造力、賦能專業(yè)工作的得力助手。

現(xiàn)如今，智譜的 GLM 系列大模型已成為全球開(kāi)源 AI 領(lǐng)域的一支重要力量。新推出的 GLM-4.6 不論是在技術(shù)架構(gòu)、性能表現(xiàn)，還是在使用成本上都為全球業(yè)界樹(shù)立了新的標(biāo)桿。我們有理由期待它在未來(lái)的應(yīng)用中帶來(lái)更多驚喜。

GLM-4.6 技術(shù)博客：https://z.ai/blog/glm-4.6

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/wXZ-AZbFEfskBR6lOhRmLA