Pot rula GLM-4.6 local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la zai-org/GLM-4.6, deci poți găzdui local sau rula local, cu respectarea termenilor licenței publicate de Z.ai.

Cât costă GLM-4.6 și cât de mare este contextul său?

Prin API-ul Z.ai costă 0,50 USD per milion de tokeni de intrare și 2,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 200.000 de tokeni.

Cum diferă GLM-4.6 de GLM-4.5?

Principalele schimbări sunt dublarea ferestrei de context (de la 128K la 200K), scoruri mai bune la benchmark-uri de codare cu output front-end îmbunătățit, utilizarea uneltelor în inferență, performanță mai puternică a agenților și căutării, și scriere care, conform Z.ai, se aliniază mai natural preferințelor umane.

GLM 4.6

6486°

#llm #z-ai #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Z.ai | context de 204.800 tokeni | 0,50$/M input, 2,00$/M output. Comparativ cu GLM-4.5, această generație aduce mai multe îmbunătățiri cheie: Fereastră de context mai lungă: fereastra de context a fost extinsă de la 128K la 200K tokeni, permițând modelului să gestioneze sarcini agentice mai complexe. Performanță superioară la codare: modelul obține scoruri mai mari la benchmark-uri de cod și demonstrează performanțe mai bune în aplicații reale precum Claude Code, Cline, Roo Code și Kilo Code, inclusiv îmbunătățiri în generarea paginilor front-end vizual finisate. Raționament avansat: GLM-4.6…Z.ai | context de 204.800 tokeni | 0,50$/M input, 2,00$/M output. Comparativ cu GLM-4.5, această generație aduce mai multe îmbunătățiri cheie: Fereastră de context mai lungă: fereastra de context a fost extinsă de la 128K la 200K tokeni, permițând modelului să gestioneze sarcini agentice mai complexe. Performanță superioară la codare: modelul obține scoruri mai mari la benchmark-uri de cod și demonstrează performanțe mai bune în aplicații reale precum Claude Code, Cline, Roo Code și Kilo Code, inclusiv îmbunătățiri în generarea paginilor front-end vizual finisate. Raționament avansat: GLM-4.6 arată o îmbunătățire clară a performanței de raționament și suportă utilizarea uneltelor în timpul inferenței, conducând la o capacitate generală mai puternică. Agenți mai capabili: GLM-4.6 prezintă performanțe mai bune în agenți care folosesc unelte și căutare și se integrează mai eficient în cadre agentice. Scriere rafinată: se aliniază mai bine cu preferințele umane în stil și lizibilitate și performează mai natural în scenarii de role-playing.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

GLM-4.6 este un model cu greutăți deschise de la Z.ai, cu o fereastră de context de 200.000 de tokeni, construit pentru a gestiona codare, raționament și fluxuri de lucru agentice. Progresează față de GLM-4.5 prin utilizarea mai puternică a uneltelor în inferență și performanță mai bună în medii reale de codare precum Cline și Roo Code. La 0,50 USD per milion de tokeni de intrare, are un preț rezonabil pentru un model care concurează cu DeepSeek-V3.1-Terminus și Claude Sonnet 4.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 200K potrivită pentru sarcini agentice lungi
Codare puternică în instrumente front-end și AI pentru programare
Suport pentru utilizarea uneltelor în timpul inferenței, nu doar la limitele apelurilor
Performanță îmbunătățită a agenților bazată pe căutare în cadrul framework-urilor agentice
Scriere și roleplay ajustate pentru un output natural și ușor de citit

Atenție la

Greutăți deschise, dar verifică termenii licenței înainte de orice utilizare comercială sau derivată.
Tokenii de ieșire costă de patru ori mai mult decât cei de intrare; buclele agentice lungi pot genera costuri mari rapid.
Nu există o mărime publicată a modelului; planifică-ți VRAM-ul înainte de a încerca rularea locală.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Pagină front-end de la zero

Construiește un site personal de portofoliu pe o singură pagină în HTML și CSS simplu. Include o bară de navigare fixă, o secțiune hero cu o scurtă biografie, o grilă de proiecte în trei coloane cu efecte la hover și un formular de contact. Designul trebuie să arate finisat și modern, fără framework-uri sau biblioteci externe.

Planificare raționament multi-pas

O companie are trei depozite și cinci rute de livrare. Fiecare rută poate fi deservită doar de un singur depozit. Depozitul A poate gestiona cel mult două rute, B cel mult două, iar C cel mult una. Rutele 1 și 3 trebuie să fie deservite de același depozit. Ruta 5 nu poate fi deservită de depozitul C. Listează toate alocările valide și explică raționamentul pas cu pas.

Design agent pentru utilizarea uneltelor

Proiectează un agent minimal în Python care primește o întrebare de la utilizator, decide dacă să apeleze un instrument de căutare web sau să răspundă direct, apelează instrumentul dacă este necesar, apoi sintetizează un răspuns final. Arată schema instrumentului, logica decizională și un exemplu complet cu o întrebare care necesită apelul la căutare.

Compară cu

GLM 5.3 FlashX
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.37/M intrare, $1.25/M ieșire
GLM 5V Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5 Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5.3 Prime
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.80/M intrare, $8.80/M ieșire

Mai multe modele text de la z-ai

Întrebări frecvente

Pot rula GLM-4.6 local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la zai-org/GLM-4.6, deci poți găzdui local sau rula local, cu respectarea termenilor licenței publicate de Z.ai.
Cât costă GLM-4.6 și cât de mare este contextul său?: Prin API-ul Z.ai costă 0,50 USD per milion de tokeni de intrare și 2,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 200.000 de tokeni.
Cum diferă GLM-4.6 de GLM-4.5?: Principalele schimbări sunt dublarea ferestrei de context (de la 128K la 200K), scoruri mai bune la benchmark-uri de codare cu output front-end îmbunătățit, utilizarea uneltelor în inferență, performanță mai puternică a agenților și căutării, și scriere care, conform Z.ai, se aliniază mai natural preferințelor umane.

Verdictul căpitanului
O opțiune credibilă cu greutăți deschise pentru agenți de codare și lucru cu context lung, cu un preț suficient de rezonabil pentru a fi luată în serios alături de concurența cu sursă închisă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #78 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Fugu Max

TEXT / LLM

Muse Spark 1.2 Contributor

TEXT / LLM

Mistral Small 3.2 24B

TEXT / LLM

gpt oss safeguard 20b

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

GLM 4.6 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm z-ai raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele