# 智谱GLM-4.6旗舰大模型发布：355B参数比肩Claude，代码能力国产第一

- Link: https://paooo.com/aigc-news/13388/
- Published: 2026-06-19T19:12:22+08:00
- Author: Prompt 语宙研究院

> **💡 站外导读：**当全球AI竞赛进入深水区，大模型的落地之战已从比拼参数转向真实场景
> 的硬实力。开发者需要的是能真正提升效率的编程伙伴，企业渴望的是兼顾性能与成本的
> 国产替代方案。智谱此次发布的GLM-4.6，以355B总参数和200K超长上下文窗口为基座，直
> 指真实编程、长文档处理和智能体应用三大核心痛点，试图在国产大模型中树立新的性能
> 标杆。

## GLM-4.6是什么

GLM-4.6 是智谱推出的新一代基座[大模型](https://paooo.com/ai-study/)，总参数量达 
355B，激活参数 32B。模型在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力及
智能体应用等方面实现全面进阶。代码能力比肩 [Claude Sonnet 4](https://ai-bot.cn/claude-4/)，
上下文长度提升至 200K，推理和搜索能力显著增强，多语言翻译效果更佳，性价比优势突出。
GLM-4.6 适配寒武纪芯片，能实现高效推理部署，为开发者和企业提供强大的 AI 支持，推动
人工智能技术的广泛应用与创新发展。GLM-4.6 现已上线[智谱 MaaS](https://ai-bot.cn/sites/15446.html)
平台，现在订阅即可体验模型性能。

阅读目录

 * [GLM-4.6是什么](https://paooo.com/aigc-news/13388/#glm46%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [GLM-4.6的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/13388/#glm46%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [GLM-4.6的性能表现](https://paooo.com/aigc-news/13388/#glm46%e7%9a%84%e6%80%a7%e8%83%bd%e8%a1%a8%e7%8e%b0)
 * [如何使用GLM-4.6](https://paooo.com/aigc-news/13388/#%e5%a6%82%e4%bd%95%e4%bd%bf%e7%94%a8glm46)
 * [GLM-4.6的订阅服务优化](https://paooo.com/aigc-news/13388/#glm46%e7%9a%84%e8%ae%a2%e9%98%85%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e4%bc%98%e5%8c%96)
 * [GLM-4.6的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/13388/#glm46%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)
       * [📝 站长洞察 (Editor’s Insight)](https://paooo.com/aigc-news/13388/#%f0%9f%93%9d-%e7%ab%99%e9%95%bf%e6%b4%9e%e5%af%9f-editor8217s-insight)

![GLM-4.6](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/05/GLM-4.6-website-1.avif)

## GLM-4.6的主要功能

 * **编程能力**：在公开基准与真实编程任务中表现卓越，复杂调试、跨工具调用等场景表现
   突出，代码生成与优化高效准确。
 * **上下文处理**：上下文窗口由128K提升至200K，支持超长文档阅读、跨文件编程与复杂
   推理任务。
 * **推理能力**：支持工具增强推理，在多个评测基准上取得开源模型最佳表现，逻辑推理
   能力强。
 * **信息搜索**：优化长时程、深度信息探索任务，擅长深度研究及内外信息整合。
 * **写作能力**：文风、可读性与角色扮演场景更符合人类偏好，能生成高质量、风格多样
   的文本。
 * **多语言翻译**：进一步增强跨语种任务处理效果，翻译精准流畅。
 * **[智能体](https://paooo.com/trends/)应用**：原生支持多类智能体任务，覆盖办公、
   开发、写作与内容创作，提升 PPT 可用性、前端代码美观度与版面布局。

## GLM-4.6的性能表现

 * **综合评测**：为全面评估 GLM-4.6 的通用能力，在 AIME 25、LCB v6、HLE、SWE-Bench
   Verified、BrowseComp、Terminal-Bench、τ²-Bench 等 7 大权威基准进行测试。结果显示，
   GLM-4.6 在大部分榜单中表现卓越，与国际顶尖模型 [Claude](https://paooo.com/aigc-news/)
   Sonnet 4 比肩，稳居国产模型首位。
 * **真实编程评测**：为更精准地测试 GLM-4.6 在真实编程任务中的表现，在[ Claude Code](https://ai-bot.cn/sites/56948.html)
   环境下进行真实场景编程任务测试。实际测试结果显示，GLM-4.6 在实际性能方面超越其他
   国产模型，领先于国际顶尖模型 Claude Sonnet 4。在平均 tokens 消耗上，GLM-4.6 低于
   多个模型，与 [GLM-4.5](https://ai-bot.cn/glm-4-5/) 相比，GLM-4.6 在同类任务中
   可节省 30% 以上的 tokens 消耗。

⌊GLM-4.6⌉⌊GLM-4.6⌉ ⌊GLM-4.6⌉

 * **硬件适配**
    - **寒武纪芯片适配**：GLM-4.6已在寒武纪国产芯片上实现FP8+Int4混合量化部署，这
      是首次在国产芯片投产的FP8+Int4模型芯片一体化解决方案，在保持精度不变的前提
      下，大幅降低推理成本。
    - **摩尔线程GPU适配**：基于vLLM推理框架部署，摩尔线程新一代GPU可基于原生FP8精度
      稳定运行GLM-4.6，展现了MUSA架构和全功能GPU在生态兼容与快速支持方面的强大优势。

## 如何使用GLM-4.6

 * **通过智谱MaaS平台使用**
    - **访问平台**：登录[智谱 MaaS](https://ai-bot.cn/sites/15446.html)平台bigmodel.
      cn，注册并创建账号。
    - **选择模型**：在平台上找到GLM-4.6模型，选择相应的服务或套餐。
    - **输入问题**：在平台界面输入你的问题或任务，如文本生成、代码生成、搜索等。
    - **获取结果**：点击提交后，平台会调用GLM-4.6模型，返回生成的结果。
 * **使用API接口**
    - **获取API密钥**：在[智谱 MaaS](https://ai-bot.cn/sites/15446.html)平台注册
      账号后，获取API密钥。
    - **调用API**：根据平台提供的API文档，使用HTTP请求调用GLM-4.6的API接口，将问题
      或任务作为参数传递。
    - **解析结果**：接收API返回的JSON格式结果，并解析其中的内容。
 * **通过z.ai平台**：海外用户可以通过[z.ai](https://ai-bot.cn/sites/62950.html)平台
   使用GLM-4.6。

## GLM-4.6的订阅服务优化

 * **功能扩展**：新增图像识别与搜索能力，进一步丰富订阅服务的功能范围。
 * **工具支持**：支持 Claude Code、[Roo Code](https://ai-bot.cn/roo-code/)、[Kilo Code](https://ai-bot.cn/kilo-code/)、
   [Cline](https://ai-bot.cn/cline/) 等 10 + 主流编程工具，满足不同开发者的多样化
   需求。
 * **套餐升级**：
    - 推出 GLM Coding Max 套餐，为高频重度开发者提供三倍用量，满足高强度开发需求。
    - 新增GLM Coding Plan企业版套餐，为企业用户提供兼具安全、成本效益与国际顶尖性能
      的编码解决方案，助力企业高效开发。
 * **性价比提升**：通过优化套餐内容和用量，为开发者和企业提供更具性价比的选择。

## GLM-4.6的应用场景

 * **编程开发**：GLM-4.6能高效生成高质量代码，支持复杂调试和跨工具调用，帮助开发
   者提升编程效率，轻松应对各种开发任务。
 * **文档处理**：GLM-4.6能轻松处理超长文档，支持跨文件编程与复杂推理任务，满足文
   档阅读、编辑和分析需求。
 * **智能推理**：模型能快速准确地解决复杂问题，为用户提供高效智能的推理支持。
 * **信息搜索**：模型能帮助用户快速获取关键信息，提升工作效率。
 * **写作创作**：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好，生成高质量、风格多样
   的文本，满足学术论文、小说创作等写作需求。

#### 📝 站长洞察 (Editor’s Insight)

GLM-4.6的发布透露出一个明确信号：国产大模型正在从追赶到局部超越。在真实编程场景中
超越Claude Sonnet 4，这不仅是技术指标的胜利，更意味着模型在理解复杂工程逻辑、跨工具
协作方面的实用性突破。值得关注的是其在国产芯片上的深度适配——FP8+Int4混合量化方案
首次在寒武纪芯片落地，这是构建国产AI算力闭环的关键一步。当模型能力、推理成本和硬件
生态三者形成正循环，企业级大规模部署才真正成为可能。未来的大模型竞争，必将是算法、
算力、工程化能力的三位一体之战。

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