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 gecikme57 runs
1004862816252238763150007-0807-22ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Çeşitli görev kategorilerinde yargıç modelin puanlarından elde edilen değerlendirme sonuçları. Puanlar tutarlılık, doğruluk ve talimat takibini yansıtır.

93
Kod üretimi
0
Yaratıcı
Bölüm 03

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — GLM-4.6
$0.6000 1M giriş token başına
$2.20 1M çıkış token başına
≈ $0.0008 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.6000
1M çıkış token başına$2.20

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.6000

input / 1M

— stable

$2.20

output / 1M

— stable

2026-07-122026-07-192026-07-19
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 04

Saniye başına token

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

Verim (token / s)55 / avg 61
19812

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

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

Son 30 gün

100.0%

n=17

Medyan yanıt süresi

65,035ms

n=17

Baz alınan 191 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

17

OK yanıtlar (30d)

17

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-577/100 · 5 runs
4 correct0 partial1 wrong80% accuracy
2026-07-19

GLM-4.6 maintains strong coding with new JSON and tool capabilities

GLM-4.6 from Zhipu continues to demonstrate solid performance in the current benchmark window, building on its established strengths. The model shows consistent coding capabilities, maintaining its position as a competent option for development tasks. New capabilities have been added including native JSON output formatting, tool use functionality, and reasoning features, expanding the model's practical applications beyond its core competencies. Performance remains stable across key evaluation areas, with the model showing particular reliability in structured tasks. The addition of JSON mode and tool calling capabilities makes GLM-4.6 more versatile for integration into production workflows where formatted outputs and function calling are essential. The reasoning capability addition suggests an attempt to handle more complex multi-step problems, though the extent of improvement in this area would require further evaluation. For developers and teams considering GLM-4.6, the model presents a balanced option with established coding performance now supplemented by practical features like tool use and structured output. The stability in core performance combined with incremental capability additions positions it as a reliable choice for applications requiring consistent behavior alongside modern API features.

Quality

Latency p50

Test runs

0

JSON output mode added Tool calling capability enabled Reasoning feature introduced Stable coding performance maintained
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
22 Tem 2026 · 08:01 UTC · Hız testi
P50 gecikme
3642 ms
P95 gecikme
4888 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·8 Temmuz 2026