GLM 4.6
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Z.ai | contexto de 204,800 tokens | $0.50/M entrada, $2.00/M salida. En comparación con GLM-4.5, esta generación trae varias mejoras clave: Ventana de contexto más larga: la ventana de contexto se ha ampliado de 128K a 200K tokens, permitiendo al modelo manejar tareas agenticas más complejas. Rendimiento superior en codificación: el modelo alcanza puntuaciones más altas en benchmarks de código y demuestra mejor rendimiento en aplicaciones reales como Claude Code, Cline, Roo Code y Kilo Code, incluyendo mejoras en la generación de páginas front-end visualmente pulidas. Razonamiento avanzado:…Z.ai | contexto de 204,800 tokens | $0.50/M entrada, $2.00/M salida. En comparación con GLM-4.5, esta generación trae varias mejoras clave: Ventana de contexto más larga: la ventana de contexto se ha ampliado de 128K a 200K tokens, permitiendo al modelo manejar tareas agenticas más complejas. Rendimiento superior en codificación: el modelo alcanza puntuaciones más altas en benchmarks de código y demuestra mejor rendimiento en aplicaciones reales como Claude Code, Cline, Roo Code y Kilo Code, incluyendo mejoras en la generación de páginas front-end visualmente pulidas. Razonamiento avanzado: GLM-4.6 muestra una clara mejora en el rendimiento de razonamiento y soporta el uso de herramientas durante la inferencia, lo que conduce a una capacidad general más fuerte. Agentes más capaces: GLM-4.6 exhibe un mejor desempeño en agentes que usan herramientas y basados en búsqueda, e integra más eficazmente dentro de marcos de agentes. Escritura refinada: mejor alineación con las preferencias humanas en estilo y legibilidad, y desempeño más natural en escenarios de juego de roles.
Guías para este modelo
Ollama vs LM Studio (2026): qué app local de IA usar y qué modelos principales corre cada una
Mejor LLM local según el uso (octubre 2026): el modelo abierto adecuado para cada tarea
¿Cuánta VRAM necesito realmente para IA local?
¿Qué es un archivo GGUF? Modelos cuantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
GLM-4.6 es un modelo de pesos abiertos de Z.ai con una ventana de contexto de 200,000 tokens, diseñado para manejar codificación, razonamiento y flujos de trabajo agenticos. Mejora respecto a GLM-4.5 con un uso más fuerte de herramientas durante la inferencia y mejor rendimiento en entornos de codificación reales como Cline y Roo Code. A $0.50 por millón de tokens de entrada, tiene un precio razonable para un modelo que compite con DeepSeek-V3.1-Terminus y Claude Sonnet 4.
Conocido por
- Ventana de contexto de 200K adecuada para tareas agenticas largas
- Fuerte codificación en entornos reales de front-end y herramientas de IA
- Soporte para uso de herramientas durante la inferencia, no solo en los límites de llamada
- Mejora en el rendimiento de agentes basados en búsqueda dentro de marcos agenticos
- Salida afinada para escritura y rol hacia un resultado natural y legible
Cuidado con
- Pesos abiertos, pero revisa los términos de licencia antes de cualquier uso comercial o derivado.
- Los tokens de salida cuestan cuatro veces la tasa de entrada; los bucles agenticos largos pueden sumar rápido.
- No hay tamaño de modelo publicado; planifica tu VRAM antes de intentar despliegue local.
Prompts para probar
Página front-end desde cero
Construye un sitio personal de portafolio de una sola página en HTML y CSS puro. Incluye una barra de navegación fija, una sección principal con una breve biografía, una cuadrícula de proyectos de tres columnas con efectos hover y un formulario de contacto. El diseño debe verse pulido y moderno sin frameworks o librerías externas.
Plan de razonamiento en múltiples pasos
Una empresa tiene tres almacenes y cinco rutas de entrega. Cada ruta solo puede ser atendida por un almacén. El almacén A puede manejar como máximo dos rutas, B como máximo dos y C como máximo una. Las rutas 1 y 3 deben ser atendidas por el mismo almacén. La ruta 5 no puede ser atendida por el almacén C. Enumera todas las asignaciones válidas y explica tu razonamiento paso a paso.
Diseño de agente con uso de herramientas
Diseña un bucle de agente mínimo en Python que tome una pregunta del usuario, decida si llamar a una herramienta de búsqueda web o responder directamente, llame a la herramienta si es necesario y luego sintetice una respuesta final. Muestra el esquema de la herramienta, la lógica de decisión y un ejemplo trabajado con una pregunta que requiera una llamada de búsqueda.
Comparar con
- GLM 5.3 FlashXModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.37/M entrada, $1.25/M salida
- GLM 5V TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5 TurboModelo solo APIContexto de 202,752 tokens · $1.20/M entrada, $4.00/M salida
- GLM 5.3 PrimeModelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.80/M entrada, $8.80/M salida
Más modelos de texto de z-ai
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar GLM-4.6 localmente?
- Sí, los pesos son abiertos y están disponibles en Hugging Face en zai-org/GLM-4.6, por lo que puedes alojarlo tú mismo o ejecutarlo localmente, sujeto a los términos de licencia que Z.ai publica con el repositorio.
- ¿Cuánto cuesta GLM-4.6 y qué tan grande es su contexto?
- A través de la API de Z.ai cuesta $0.50 por millón de tokens de entrada y $2.00 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 200,000 tokens.
- ¿En qué se diferencia GLM-4.6 de GLM-4.5?
- Los principales cambios son una ventana de contexto duplicada (de 128K a 200K), mejores puntuaciones en benchmarks de codificación con mejor salida front-end, uso de herramientas durante la inferencia, mayor rendimiento de agentes y búsqueda, y una escritura que Z.ai dice que se alinea más naturalmente con las preferencias humanas.
Veredicto del capitánUna opción creíble de pesos abiertos para agentes de codificación y trabajo con contexto largo, con un precio lo suficientemente sensato como para considerarla seriamente junto a la competencia de código cerrado.
Ficha del modelo en Hugging Face
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #78 Hottest Text / LLM text model
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
GLM 4.6 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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