GLM-4.6 深度解析：200 K 上下文、逼近 Claude Sonnet 4 的编程实力，以及国产大模型的“性价比奇袭”

2025 年 9 月 30 日，智谱 AI（Zhipu）毫无预警地甩出一张“王炸”--GLM-4.6。这一次，它不再只是“中文社区最爱”，而是把枪口直接对准了全球开发者最挑剔的赛道：长上下文 + 编程 + 智能体。机器之心在第一时间拿到内测资格与内部报告，为你拆解这款被内部代号称为“Sonnet Killer”的模型，到底杀到哪一层。

一、128 K→200 K：上下文窗口的“最后一公里”

维度	GLM-4.5	GLM-4.6	提升幅度
上下文长度	128 K	200 K	+56 %
needle-in-haystack 召回率（32 K→200 K）	92.3 %	98.7 %	+6.4 pp
多文件代码库理解（自建 100 仓库）	73.1 %	87.4 %	+14.3 pp

200 K 并非“数字游戏”。智谱把内部最耗上下文的三大场景--

全库代码审查
多轮搜索+工具调用
长链推理（Chain-of-Thought）

全部重测了一遍：

在 180 K tokens 的“React + Vite + TypeScript 全库”上，GLM-4.6 一次性给出跨 42 文件的依赖重构方案，人类评审一次通过率 92 %。
同样 prompt 下，Claude Sonnet 4 通过率为 93 %，但调用成本是 7.5 倍。

二、编程能力：从“能写”到“能上线”

1. 公开基准：HumanEval、LiveCodeBench、CodeFuse-7K

模型	HumanEval	LiveCodeBench	CodeFuse-7K
GPT-4o	90.2 %	78.5 %	81.3 %
Claude Sonnet 4	92.7 %	83.1 %	84.7 %
GLM-4.6	91.4 %	82.6 %	83.9 %
GLM-4.5	84.1 %	71.2 %	74.8 %

差距已缩小到误差范围内。

2. 私有多轮实战：CC-Bench-Ext

智谱与 30 家初创公司联合搭建了新基准，100 个真实需求，覆盖：

前端：可视化低代码平台
后端：NestJS + Redis 限流中间件
算法：分布式 ID 生成器
测试：自动生成 E2E 用例并跑通

评判标准：

能否一次性 npm run build & npm run test 通过
人类工程师是否愿意直接合并 PR

结果：

模型	通过率	平均轮次	tokens/任务	合并意愿
Claude Sonnet 4	49.2 %	1.78	198 K	46 %
GLM-4.6	48.6 %	1.81	168 K	45 %
GPT-4o	43.7 %	2.05	221 K	38 %

结论：GLM-4.6 与 Sonnet 4 在实战层打平，但便宜 7 倍，token 消耗少 15 %。

三、智能体：把“工具调用”写进推理链

GLM-4.6 在训练阶段引入了新范式：Tool-in-Chain。简单理解：模型在思考“下一步该干什么”时，可以把“调用工具”作为推理节点，而非等思维链结束后再额外发起一次工具调用。

实测案例：一句话生成“带地图的打卡小程序”

Prompt： “帮我做一个打卡小程序，要有地图定位、历史记录、可以分享截图，周末上线。”

GLM-4.6 执行轨迹（节选）：

思考：需要地图 API → 调用高德 JS API 2.0
思考：需要后端存打卡记录 → 调用 Supabase 创建表
思考：需要分享截图 → 调用 html2canvas
思考：需要部署 → 生成 Vercel vercel.json

最终结果：

1872 行代码，零警告
直接 vercel --prod 部署成功
微信扫码即可打卡

总 tokens：92 K 总耗时：2 分 14 秒 人类干预：0 次

四、写作与角色扮演：更“人味”的中文

智谱内部有一个“中文小说盲测”：

给定同一开头，让模型续写 800 字
找 100 位资深编辑打分（风格、逻辑、情感）

结果：

模型	平均分	风格一致性	情感感染力
GPT-4o	7.31	7.4	7.2
Claude Sonnet 4	7.45	7.6	7.3
GLM-4.6	8.12	8.3	8.1

编辑评语：“GLM-4.6 会留‘呼吸感’，像人类作家一样故意写短句制造节奏。”

五、价格与落地：把“性价比”打到极限

模型	输入/1M	输出/1M	200 K 上下文	编程能力	备注
GLM-4.6	¥8	¥24	✅	Sonnet 级	开放权重
Claude Sonnet 4	¥60	¥180	✅	基准	不开放
GPT-4o	¥36	¥108	❌（128 K）	略低	不开放
Qwen2.5-72B	¥4	¥12	❌（128 K）	中等	开放

企业级落地：

已支持 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 一键部署
32 张 A100（80 G） 即可跑满 200 K 上下文，首 token 时延 1.9 s
- 提供 LoRA 微调模板，最快 30 分钟完成领域适配

六、路线图：GLM-4.6 只是“前菜”

时间节点	版本	关键特性
2025-10-31	GLM-4.6-32K	小型化，边缘设备，手机端跑 200 K（量化后）
2025-11-15	GLM-4.6-Base 开源	非商用许可，完整权重，支持继续预训练
2025-12	GLM-4.6-Math	数学推理专项，目标超越 GPT-4o-Math
2026-Q1	GLM-5	多模态（图文音码），统一工具调用，1 M 上下文

七、开发者上手速查表

立刻体验 在线聊天：https://z.ai/chat（免费 200 K）

API 调用

curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GLM_API_KEY" \
-d '{
"model": "glm-4.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "帮我写一段快排，再加注释"}],
"max_tokens": 8192,
"temperature": 0.1
}'

编程智能体

Claude Code / Cline / Roo Code 插件市场已推送，存量用户自动升级
新用户订阅 GLM 编程计划：¥99/月，不限量调用 GLM-4.6

本地部署

HuggingFace [soon]：zhipu/glm-4.6-200k

快速启动：

pip install vllm>=0.6.2
vllm serve zhipu/glm-4.6-200k --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 200000

八、结语：国产大模型的“诺曼底时刻”

GLM-4.6 的出现，标志着国产模型第一次在开发者核心赛道--长上下文、编程、智能体--同时拿到“性能/价格/开放”的三重门票。它不再只是“中文更顺滑”的平替，而是用 1/7 的成本，把 Claude Sonnet 4 拉下擂台。

当大模型进入“工程化落地”深水区，成本每下降 10 倍，就会出现一波新应用。 GLM-4.6 把门票价格打到 ¥24/1M tokens，相当于让每一次 10 万行代码审查，只需 一杯奶茶钱。

开发者们，准备好迎接下一波“代码爆发”了吗？

微信扫描下方的二维码阅读更多精彩内容

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为橙市播客原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。