İçeriğe geç
Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:CNYapıldığı yer:China
Z.ai (GLM / Zhipu)

GLM-4.6

Seviye A — Öncü · 205K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GLM-4.6, Zhipu’nun GLM-4 serisinde köklü bir modeldir; büyük bir bağlam penceresi ile kod ve agentik araç kullanımına odaklanma üzerine kuruludur. GLM-4.7’nin pratik değerinin çoğunu sunar ve daha olgun GLM sohbet modellerinden biridir.

Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme104 runs
2192899115790225892938809-1010-06ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

48%
Kod üretimi
jüri ortalaması 79
1%
Yaratıcı
jüri ortalaması 29
33%
Olgusal
jüri ortalaması 60
25%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 48

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — GLM-4.6
$0.9000 1M giriş token başına
$3.29 1M çıkış token başına
≈ $0.0012 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.9000
1M çıkış token başına$3.29
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)34 / avg 33
9115

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

jsonnotes: GLM emits a non-standard reasoning_content field beside content; read content for the answer.toolsreasoning
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-561/100 · 37 runs
19 correct3 partial15 wrong51% accuracy
● 2026-10-04

GLM-4.6 shows quality decline but significant latency improvement

GLM-4.6 exhibits a notable 9-point drop in overall quality score, falling from a perfect 100.0 to 91.0 in the current benchmark window. This decline is particularly concerning given the limited test coverage in the current window, with only a single test run focusing on factual performance at 91. The previous window demonstrated strong performance across both coding and reasoning categories with perfect 100 scores across two test runs. On the positive side, latency has improved substantially, with p50 response times dropping 25% from 22049ms to 16462ms. This represents a meaningful speed enhancement that users will likely notice in production environments. The faster response times bring GLM-4.6 closer to competitive latency standards while maintaining reasonably high quality scores. The shift in test coverage from coding and reasoning evaluation to factual assessment makes direct comparison challenging. Users should note that while the model still performs well above baseline with a 91 quality score, the drop from perfect scores warrants monitoring. The current factual category score of 91 suggests solid but not exceptional performance in knowledge-based tasks. Organizations should conduct their own domain-specific testing before deployment, particularly for coding and reasoning workloads.

Kalite

91.0

Gecikme p50

16,462 ms

Test çalıştırmaları

1

✗ Quality dropped 9 points✓ Latency improved 25%✗ Limited test coverage✓ Faster response times
Bölüm 08

Tam model profili

GLM-4.6: uzun bağlamlı, kod odaklı GLM

GLM-4.6, Zhipu’nun GLM-4 serisinde köklü bir modeldir; büyük bir bağlam penceresi ile kod ve agentik araç kullanımına odaklanma üzerine kuruludur. GLM-4.7’nin pratik değerinin çoğunu sunar ve daha olgun GLM sohbet modellerinden biridir.

z.ai, GLM-4.6’yı 1M giriş tokeni başına 0,60 $ ve 1M çıkış tokeni başına 2,20 $ olarak, GLM-4.7 ile aynı değer katmanında yayımlar.

Büyük bir ~200K tokenlik bağlam penceresi sunar — uzun dosyalar ve depo ölçeğindeki çalışmalar için GLM-4.6’nın belirleyici özelliği.

Mimari ve eğitim sinyalleri

GLM-4.6, koda, agentik görevlere ve uzun bağlama odaklı yetenekli açık ağırlıklı modelleriyle dikkat çeken Zhipu AI’nin GLM-4 serisinin bir parçasıdır. OpenAI uyumlu bir uç nokta üzerinden araç çağırma ve JSON ile akıl yürütmeye yatkın bir sohbet modelidir. GLM serisinin geri kalanı gibi, content alanının yanında standart olmayan bir reasoning_content alanı döndürür; entegrasyonlar nihai yanıt için content alanını okumalı ve reasoning_content alanını isteğe bağlı bir iz olarak değerlendirmelidir.

Öne çıktığı yerler

  • Uzun bağlam çalışması — büyük penceresi başrol özelliğidir.
  • Kod ve agentik araç kullanımı.
  • Uygun maliyetli, iyi denenmiş bir GLM seçeneği.

Yetersiz kaldığı yerler

  • GLM-4.7 ve GLM-5 nesli, daha yeni yeteneklerde onu kıl payı geçebilir.
  • Henüz Tokonomix kıyaslama puanı yok; iş yükünüzde doğrulayın.
  • AB dışı barındırma.

Gerçek dünya kullanım örnekleri

  • Depo ölçeğinde kod anlama ve üretme.
  • Tüm metnin tek bir çağrıya sığması gereken uzun belge analizi.
  • Güvenilir araç çağrıları gerektiren agentik hatlar.

Tokonomix kıyaslama anlık görüntüsü

GLM-4.6 Tokonomix'e yeni kaydedildi ve henüz etkinleştirilmedi, bu nedenle onu henüz haftalık zekâ testimizden veya hız kıyaslamamızdan geçirmedik. Bildirilecek herhangi bir Tokonomix puanı yok — ve uydurmayacağız.

Yayına girdiğinde, diğer her model gibi aynı haftalık düzeneğe girer: aynı istemler, bağımsız ve farklı aileden bir jüri ve yeniden üretilebilir gecikme ve maliyet ölçümleri. O zamana kadar bu sayfadaki fiyat ve yetenek notlarını, Tokonomix'in ölçtüğü sonuçlar olarak değil, sağlayıcının yayımladığı başlangıç noktası olarak değerlendirin.

AB gizliliği ve veri ikametgâhı

GLM-4.6, merkezi Çin'de bulunan bir laboratuvar olan Zhipu AI (z.ai) tarafından geliştirilmiştir ve AB dışı altyapıdan sunulur. Bunu açıkça belirtmek gerekir: bu modele bir istem göndermek AB veri ikametgâhı veya GDPR egemenliği tercihi değildir ve Tokonomix bunu asla öyle etiketlemez.

Kullanım durumunuz verilerin AB içinde kalmasını gerektiriyorsa, bir GLM modeli yerine AB'de barındırılan bir model seçin (örneğin OVH veya Azure-EU rotalarımız). Tokonomix, z.ai'yi tasarım gereği her AB'ye özel/egemen yönlendirme kümesinin dışında tutar. GLM'yi, yeteneğin veya fiyatın öncelikli olduğu ve o iş yükü için sınır ötesi işlemenin kabul edilebilir olduğu yerlerde kullanın.

Sonuç ve alternatifler

GLM-4.6, uygun fiyatlı, güvenilir, uzun bağlamlı ve kod odaklı bir GLM’dir. En yeni sürümü istiyorsanız GLM-4.7; tümüyle en yeni nesli istiyorsanız GLM-5.x. Ücretsiz deney için GLM Flash katmanlarıyla eşleştirin.

Son otomatik test
6 Eki 2026 · 08:00 UTC · Hız testi
P50 gecikme
5904 ms
P95 gecikme
7290 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026