核心亮点
GLM-4.6 核心亮点总结 更长的上下文处理能力 -上下文窗口从128K大幅提升至200K令牌，能够处理和理解更庞大的文档与更复杂的任务链。 卓越的代码能力 -在多项代码基准测试中得分更高，尤其在前端页面生成方面表现突出，能制作视觉效果更佳的作品。 -在实际编程体验中，其能力已应用于Claude Code、Cline等多个产品。 强大的推理与工具调用 -逻辑推理能力显著增强，并能在推理过程中无缝调用外部工具，解决复杂问题的能力更强。 更智能的智能体（Agent） -在工具使用和联网搜索等智能体应用场景下表现更为强大，能更高效地集成到各类智能体框架中。 更优质的写作与角色扮演 -文本生成更符合人类的风格与可读性偏好，在角色扮演场景下的表现也更加自然生动。 更高的生成效率 -在实际任务中，完成任务所需的令牌数比GLM-4.5减少了约15%，在能力提升的同时实现了更高的效率。 经过严格验证的性能 -在八大公开基准测试中全面超越GLM-4.5。 -在模拟真实工作环境的“CC-Bench”评估中，其表现已接近国际顶尖模型Claude Sonnet 4，并显著优于其他开源模型。所有评估数据已公开。
模型评测
1.综合评测
在涵盖数学、代码、网页交互、专业学科等领域的8大权威基准（如AIME 2025、SWE-Bench等）的全面检验中，GLM-4.6展现出卓越的通用能力。其综合性能在部分榜单上已达到与国际顶尖模型Claude Sonnet 4/4.5并驾齐驱的水准，并稳居国产模型首位，持续领跑行业。
2.真实编程评测
在真实场景的实践价值超越榜单排名的共识下，研究团队对GLM-4.5的CC-Bench评估体系进行了升级，引入更具挑战性的多维度任务。在隔离的Docker容器环境中，人类评估员与模型协同完成涵盖前端开发、工具构建、数据分析、测试验证及算法设计的复杂多轮任务。评估数据表明，GLM-4.6相较前代模型实现显著进步，与Claude Sonnet 4达到近乎持平的表现（胜率48.6%），并明显优于其他开源基线模型。
从token效率维度观察，GLM-4.6完成任务所需的token数量较GLM-4.5减少约15%，展现出能力与效率的同步提升
GLM-4.6 核心亮点总结 更长的上下文处理能力 -上下文窗口从128K大幅提升至200K令牌，能够处理和理解更庞大的文档与更复杂的任务链。 卓越的代码能力 -在多项代码基准测试中得分更高，尤其在前端页面生成方面表现突出，能制作视觉效果更佳的作品。 -在实际编程体验中，其能力已应用于Claude Code、Cline等多个产品。 强大的推理与工具调用 -逻辑推理能力显著增强，并能在推理过程中无缝调用外部工具，解决复杂问题的能力更强。 更智能的智能体（Agent） -在工具使用和联网搜索等智能体应用场景下表现更为强大，能更高效地集成到各类智能体框架中。 更优质的写作与角色扮演 -文本生成更符合人类的风格与可读性偏好，在角色扮演场景下的表现也更加自然生动。 更高的生成效率 -在实际任务中，完成任务所需的令牌数比GLM-4.5减少了约15%，在能力提升的同时实现了更高的效率。 经过严格验证的性能 -在八大公开基准测试中全面超越GLM-4.5。 -在模拟真实工作环境的“CC-Bench”评估中，其表现已接近国际顶尖模型Claude Sonnet 4，并显著优于其他开源模型。所有评估数据已公开。
模型评测
1.综合评测
在涵盖数学、代码、网页交互、专业学科等领域的8大权威基准（如AIME 2025、SWE-Bench等）的全面检验中，GLM-4.6展现出卓越的通用能力。其综合性能在部分榜单上已达到与国际顶尖模型Claude Sonnet 4/4.5并驾齐驱的水准，并稳居国产模型首位，持续领跑行业。
2.真实编程评测
在真实场景的实践价值超越榜单排名的共识下，研究团队对GLM-4.5的CC-Bench评估体系进行了升级，引入更具挑战性的多维度任务。在隔离的Docker容器环境中，人类评估员与模型协同完成涵盖前端开发、工具构建、数据分析、测试验证及算法设计的复杂多轮任务。评估数据表明，GLM-4.6相较前代模型实现显著进步，与Claude Sonnet 4达到近乎持平的表现（胜率48.6%），并明显优于其他开源基线模型。
从token效率维度观察，GLM-4.6完成任务所需的token数量较GLM-4.5减少约15%，展现出能力与效率的同步提升
更长的上下文处理能力 -上下文窗口从128K大幅提升至200K令牌，能够处理和理解更庞大的文档与更复杂的任务链。 卓越的代码能力 -在多项代码基准测试中得分更高，尤其在前端页面生成方面表现突出，能制作视觉效果更佳的作品。 -在实际编程体验中，其能力已应用于Claude Code、Cline等多个产品。 强大的推理与工具调用 -逻辑推理能力显著增强，并能在推理过程中无缝调用外部工具，解决复杂问题的能力更强。 更智能的智能体（Agent） -在工具使用和联网搜索等智能体应用场景下表现更为强大，能更高效地集成到各类智能体框架中。 更优质的写作与角色扮演 -文本生成更符合人类的风格与可读性偏好，在角色扮演场景下的表现也更加自然生动。 更高的生成效率 -在实际任务中，完成任务所需的令牌数比GLM-4.5减少了约15%，在能力提升的同时实现了更高的效率。 经过严格验证的性能 -在八大公开基准测试中全面超越GLM-4.5。 -在模拟真实工作环境的“CC-Bench”评估中，其表现已接近国际顶尖模型Claude Sonnet 4，并显著优于其他开源模型。所有评估数据已公开。
模型评测
1.综合评测
模型评测
1.综合评测
在涵盖数学、代码、网页交互、专业学科等领域的8大权威基准（如AIME 2025、SWE-Bench等）的全面检验中，GLM-4.6展现出卓越的通用能力。其综合性能在部分榜单上已达到与国际顶尖模型Claude Sonnet 4/4.5并驾齐驱的水准，并稳居国产模型首位，持续领跑行业。
2.真实编程评测
在真实场景的实践价值超越榜单排名的共识下，研究团队对GLM-4.5的CC-Bench评估体系进行了升级，引入更具挑战性的多维度任务。在隔离的Docker容器环境中，人类评估员与模型协同完成涵盖前端开发、工具构建、数据分析、测试验证及算法设计的复杂多轮任务。评估数据表明，GLM-4.6相较前代模型实现显著进步，与Claude Sonnet 4达到近乎持平的表现（胜率48.6%），并明显优于其他开源基线模型。
从token效率维度观察，GLM-4.6完成任务所需的token数量较GLM-4.5减少约15%，展现出能力与效率的同步提升
2.真实编程评测
在真实场景的实践价值超越榜单排名的共识下，研究团队对GLM-4.5的CC-Bench评估体系进行了升级，引入更具挑战性的多维度任务。在隔离的Docker容器环境中，人类评估员与模型协同完成涵盖前端开发、工具构建、数据分析、测试验证及算法设计的复杂多轮任务。评估数据表明，GLM-4.6相较前代模型实现显著进步，与Claude Sonnet 4达到近乎持平的表现（胜率48.6%），并明显优于其他开源基线模型。
从token效率维度观察，GLM-4.6完成任务所需的token数量较GLM-4.5减少约15%，展现出能力与效率的同步提升
