GLM-4.6-FP8

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模型介绍

与 GLM-4.5 相比，GLM-4.6 带来了多项关键改进：

更长上下文窗口：上下文窗口从 128K tokens 扩展至 200K tokens，使模型能够处理更复杂的智能体任务。
卓越的编码性能：模型在代码基准测试中取得更高分数，并在 Claude Code、Cline、Roo Code 和 Kilo Code 等实际应用场景中表现更优，包括生成视觉精美的前端页面方面的改进。
高级推理能力：GLM-4.6 在推理性能上有明显提升，并支持推理过程中的工具使用，整体能力更强。
更强大的智能体：GLM-4.6 在工具使用和基于搜索的智能体方面表现更出色，并能更有效地集成到智能体框架中。
优化的写作能力：在风格和可读性上更贴合人类偏好，在角色扮演场景中表现更自然。

我们在涵盖智能体、推理和编码的八个公开基准测试中对 GLM-4.6 进行了评估。结果显示，GLM-4.6 相较于 GLM-4.5 有显著提升，并且与 DeepSeek-V3.1-Terminus 和 Claude Sonnet 4 等国内外领先模型相比也具有竞争优势。

bench

GLM-4.5 与 GLM-4.6 采用相同的推理方法。

更多详细信息可查看我们的 github。

与 GLM-4.5 相比，GLM-4.6 带来了多项关键改进：

更长上下文窗口：上下文窗口从 128K tokens 扩展至 200K tokens，使模型能够处理更复杂的智能体任务。
卓越的编码性能：模型在代码基准测试中取得更高分数，并在 Claude Code、Cline、Roo Code 和 Kilo Code 等实际应用场景中表现更优，包括生成视觉精美的前端页面方面的改进。
高级推理能力：GLM-4.6 在推理性能上有明显提升，并支持推理过程中的工具使用，整体能力更强。
更强大的智能体：GLM-4.6 在工具使用和基于搜索的智能体方面表现更出色，并能更有效地集成到智能体框架中。
优化的写作能力：在风格和可读性上更贴合人类偏好，在角色扮演场景中表现更自然。

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GLM-4.5 与 GLM-4.6 采用相同的推理方法。

更多详细信息可查看我们的 github。