Модель · Z.ai
GLM-4.6
Устаревшая открытая модель Z.ai для программирования и агентов, последняя крупная версия линейки GLM-4 перед GLM-5
вышла 30 сентября 2025
Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗
104 место из 266
индекс 141, вероятный разброс 135–143 · весь рейтинг →
| Бенчмарк | РезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию теста | УсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен |
|---|---|---|
| APEX-Agents480 многошаговых рабочих задач из инвестбанкинга, консалтинга и корпоративного права: агент работает с файлами, почтой, таблицамиЗадача засчитывается, только если выполнены все пункты экспертного списка критериев; проверяет их другая модель.Подробнее на английском ↗ | 4,0% | |
| FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-PrivateСамый сложный уровень FrontierMath: исследовательские задачи по математике, на которые у математика уходят часы или дниРезультат посчитан на закрытом наборе задач версии от июля 2025 года; в 2026 году вышла исправленная версия, и числа двух версий не сравнимы.Подробнее на английском ↗ | 3,5% | |
| Terminal BenchЗадачи в командной строке по мотивам реальной работы: агент сам выполняет их в терминале, результат проверяют автотестыПодробнее на английском ↗ | 24,5% | |
| FrontierMath-2025-02-28-PrivateНеопубликованные задачи FrontierMath (уровни 1–3) в версии от 28.02.2025: трудная математика, над которой специалист сидит часамиПодробнее на английском ↗ | 6,7% |
Характеристики
- Вышла
- 30 сентября 2025
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 204 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 131 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,60 за миллион токенов
- Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
- $0,11 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $2,20 за миллион токенов
- Понимает
- текст
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Знания до
- апрель 2025
- Идентификатор в API
- glm-4.6
Что это за модель
GLM-4.6 — большая языковая модель китайской лаборатории Z.ai (бывшая Zhipu AI) с открытыми весами. На Hugging Face у неё около 357 млрд параметров. Как и GLM-4.5, она построена по схеме «смесь экспертов» (mixture of experts): на каждый токен работает лишь часть сети. Перед ответом модель может рассуждать и умеет вызывать внешние инструменты.
От GLM-4.5 она отличается прежде всего контекстным окном: его расширили со 128 тыс. до 200 тыс. токенов. Так в один запрос помещается больше кода и больше шагов агентной задачи. Компания заявляет, что модель стала сильнее в программировании, рассуждениях и работе с инструментами, а тексты у неё получаются ближе к тому, что нравится людям. По словам Z.ai, на тех же задачах она тратит на 30% с лишним меньше токенов, чем GLM-4.5.
Главное применение — программирование и агенты. По замерам лаборатории, в 74 реальных задачах внутри среды Claude Code модель обошла Claude Sonnet 4 и другие китайские модели. На AIME 25, GPQA и SWE-Bench Verified, по данным Z.ai, она идёт на уровне Claude Sonnet 4. Кроме кода, в документации называют офисную автоматизацию, перевод на редкие языки, художественные тексты, ролевые диалоги с персонажами и глубокий поиск по источникам.
Веса выложены под лицензией MIT, она разрешает и коммерческое использование. Для запуска у себя нужно серьёзное серверное оборудование: модель слишком велика для домашней видеокарты. Сейчас GLM-4.6 устарела: с февраля 2026 года Z.ai выпускает линейку GLM-5, и более новые версии заменили её в большинстве задач.
Источники: Карточка модели на Hugging Face, Документация Z.ai по GLM-4.6
Того же уровня по индексу Epoch
-
Gemini 2.5 Flash
Google105-е место в Epochконтекст 1 млн$0,30 / $2,50рассуждениядороже
-
Mistral Medium 3.5
Mistral102-е место в Epochконтекст 262 тыс.$1,50 / $7,50открытые весарассуждениядороже в 3,4 раза
-
Gemma 4 26B A4B IT
-
GPT-5 Nano
OpenAI114-е место в Epochконтекст 400 тыс.$0,05 / $0,40рассуждениядешевле в 5,5 раза
Другие модели семейства
-
GLM-5V-Turbo
Z.aiконтекст 200 тыс.$1,20 / $4рассуждения
-
GLM-5-Turbo
Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).