GLM-4.6
Veröffentlichung
September 2025
Kontextfenster
200k Token
API-Preis In / Out
0,60 $ / 2,00 $
Parameter
355 Mrd.
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026
GLM-4.6 Modell-Übersicht
GLM-4.6 ist das neueste Flaggschiff-Modell von Zhipu AI (Z.ai), das am 30. September 2025 veröffentlicht wurde. GLM-4.6 ist ein Open-Weights-Modell, das sich vor allem für den Coding-Einsatz eignet. Insgesamt verfügt das Modell über 355B Parameter mit einer MoE-Architektur, bei der für jedes Token 32B der Parameter aktiviert werden. In Benchmarks zieht GLM-4.6 mit proprietären Modellen wie Claude Sonnet 4 gleich, bei deutlich reduzierten Kosten. Dazu wurde GLM-4.6 auf effizienteren Token-Output optimiert und generiert bei besseren Ergebnissen ca. 15% weniger Tokens, als das Vorgängermodell GLM-4.5.
Features & Modalitäten
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:Text
GLM-4.6 Benchmark Scores
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Mixture-of-Experts |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 200k |
| Output Kontextlänge | 128k |
| Tokenizer | GLM Tokenizer |
Besonderheiten
| Thinking Mode | Hybrider Thinking-Modus |
|---|---|
| Open Source (MIT-Lizenz) | Kommerzielle Nutzung möglich |
| GLM Coding Plan | Claude-Level-Performance für $3/Monat |
| Veröffentlichte Test-Trajectories | Alle 74 CC-Bench-Evaluationen mit vollständigen Logs öffentlich auf Hugging Face |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Herausragende Preis-LeistungGLM-4.6 ist ca. 90% günstiger als Claude Sonnet 4.5 bei nahezu gleicher Performance.
- Open SourceDie MIT-Lizenz ermöglicht kommerzielle Nutzung und freies Finetuning. Außerdem stehen Quantisierte Versionen von GLM-4.6 zur Verfügung.
- Exzellente Coding-PerformanceGLM-4.6 erreicht Platz #1 auf LiveCodeBench v6 (82,8%) und überzeugt auch in realen Coding-Umgebungen mit produktionsreifen Ergebnissen.
- Effizienter OutputGLM-4.6 komprimiert Inhalte im Output und verbraucht dadurch 15% weniger Tokens als das Vorgängermodell GLM-4.5 bei gleichen Aufgaben.
Nachteile
- Keine MultimodalitätGLM-4.6 ist kein multimodales Modell und kann nur Text-Inputs verarbeiten.
- Schwächen bei akademischem ReasoningGLM-4.6 scheint hauptsächlich auf den Coding-Einsatz optimiert zu sein. Im GPQA Benchmark, der z.B. Wissen in Naturwissenschaften testet, erreicht es bei Veröffentlichung nur Platz #15.
- Hohe Hardware-AnforderungenGLM-4.6 ist ein großes Sprachmodell. Lokales Deployment ist fast unmöglich / nur mit sehr langsamen Token-Throughput möglich.
Vergleiche GLM-4.6 mit anderen LLMs
Vergleiche GLM-4.6 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.
GLM-4.6 ausprobieren
Du musst kein Entwickler sein: GLM-4.6 ist auch direkt in GLM Coding Plan nutzbar.
App
GLM Coding Plan
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
18,00 $
Provider & APIs
Du kannst Z.ai GLM-4.6 über die API folgender Anbieter nutzen.
Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.
Häufige Fragen zu GLM-4.6
Kann ich GLM-4.6 kostenlos nutzen?
Ja, GLM-4.6 ist in GLM Coding Plan auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.
Ist GLM-4.6 Open Source?
GLM-4.6 wird unter der Lizenz „MIT“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.
Welche Eingabeformate versteht GLM-4.6?
GLM-4.6 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.
Was kostet GLM-4.6 über die API?
Über die API kostet GLM-4.6 0,60 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-4.6?
GLM-4.6 verarbeitet bis zu 200k Token in einer Anfrage.
Was ist der Vorgänger von GLM-4.6?
Der direkte Vorgänger von GLM-4.6 ist GLM-4.5 Air (erschienen August 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.
