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Scheda

GLM-4.6: Datenblatt, API-Preise und Daten

Aggiornato

Z.ai GLM-4.6 — drawn card, not a photograph of the product

Z.aiModelli AI & LLM★ Il migliore per Costo output per 1M token

74.6/100

#2 di 3 · Modelli AI & LLMStesso metro per tutti i modelli verificati della categoria.

Z.ai GLM-4.6 guida su Costo output per 1M token fra i modelli verificati.

Dove guida

  • Costo input per 1M token
  • Costo output per 1M token

Dove resta indietro

  • SWE-bench Verified (% risolti)
Accuratezza SWE-bench
68,2%
Finestra di contesto
200k token
Risposta massima
128k token
Costo input per 1M token
$0,60
Costo output per 1M token
$2,20
Pesi aperti (scaricabili)
Sì

Si usa e si paga a consumo tramite l'API del produttore, per milione di token: non c'è un negozio. I prezzi di listino sono nella scheda tecnica qui sotto.

Pagina ufficiale: docs.z.ai ↗Pagina ufficiale: huggingface.co ↗

Scheda tecnica · GLM-4.6

Ogni dato è citato dalla pagina ufficiale del produttore, con la data in cui l'abbiamo letto. Se una voce manca, la fonte non la dichiara e noi non la stimiamo.

Prestazioni

Accuratezza SWE-bench
68,2%Posizione 4 di 5
Cosa significa e fonte

Quanti problemi reali di programmazione (segnalazioni di progetti open source) risolve da solo nella classifica indipendente SWE-bench Verified. Più è alto, meglio scrive e corregge codice.

swebench.comApre la fonte in una nuova scheda 28 ott 2026

Memoria e lunghezza delle risposte

Finestra di contesto
200k tokenPosizione 20 di 21
Cosa significa e fonte

Quanto testo il modello tiene sotto gli occhi in una sola richiesta, domanda e risposta comprese. Conta per documenti lunghi e per interi progetti di codice. Un token è un frammento di parola.

docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Risposta massima
128k tokenPosizione 3 di 16
Cosa significa e fonte

La risposta più lunga che può scrivere in una volta sola: serve per relazioni, codice lungo o traduzioni di interi documenti.

docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026

Prezzi via API

Costo input per 1M token
$0,60Posizione 4 di 21
Cosa significa e fonte

Quanto costa far leggere al modello un milione di token (la tua domanda, i documenti, il codice). È il listino ufficiale, prima di sconti.

docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Costo input in cache per 1M token
$0,11Posizione 10 di 20
Cosa significa e fonte

Il prezzo ridotto quando una parte della richiesta è identica a una già inviata di recente, per esempio le stesse istruzioni o lo stesso documento: il fornitore la tiene in memoria e la fa pagare meno.

docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Costo output per 1M token
$2,20Posizione 4 di 21
Cosa significa e fonte

Quanto costa un milione di token scritti dal modello. Di solito costa più dell'input ed è la voce da guardare quando le risposte sono lunghe.

docs.z.aiApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026

Dimensioni e apertura

Parametri
357 miliardi
Cosa significa e fonte

Le dimensioni della rete: quanti miliardi di valori appresi la compongono. Più grande non vuol dire per forza migliore, ma dice quanta potenza serve per farla girare in proprio.

huggingface.coApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026
Pesi aperti (scaricabili)
Sì7 modelli su 23
Cosa significa e fonte

I pesi del modello sono scaricabili: puoi farlo girare sui tuoi server, adattarlo e decidere dove restano i dati, entro i termini della licenza.

huggingface.coApre la fonte in una nuova scheda 23 ott 2026

Dove si colloca · GLM-4.6

Gli stessi dati verificati, messi accanto a quelli degli altri modelli del catalogo. Tocca un modello per il confronto diretto.

Accuratezza SWE-benchPosizione 4 di 5 · più alto è meglio
  1. 1Claude Opus 4.579,2%
  2. 2Claude Opus 4.675,6%
  3. 3GLM-572,8%
  4. 4GLM-4.668,2%
  5. 5Claude Haiku 4.566,6%
Finestra di contestoPosizione 20 di 21 · più alto è meglio
  1. 1GPT-5.6 Sol1,05M token
  2. 1GPT-6 Astra1,05M token
  3. 1GPT-6 Luna1,05M token
  4. 1GPT-6.1 Sol1,05M token
  5. 5Gemini 3.8 Flash1.048.576 token
  6. 20GLM-4.6200k token
Risposta massimaPosizione 3 di 16 · più alto è meglio
  1. 1DeepSeek V4 Pro384k token
  2. 1DeepSeek V4.1 Flash384k token
  3. 3GLM-4.6128k token
  4. 3Claude Fable 5.1128k token
  5. 3Claude Haiku 5.5128k token
  6. 3Claude Opus 5.5128k token
Costo input per 1M tokenPosizione 4 di 21 · più basso è meglio
  1. 1Claude Haiku 5.5$0,10
  2. 1GPT-6 Luna$0,10
  3. 3DeepSeek V4.1 Flash$0,30
  4. 4GLM-4.6$0,60
  5. 5Gemini 3.8 Flash$0,75
  6. 6Claude Haiku 4.5$1,00
Costo output per 1M tokenPosizione 4 di 21 · più basso è meglio
  1. 1Claude Haiku 5.5$0,50
  2. 1GPT-6 Luna$0,50
  3. 3DeepSeek V4.1 Flash$1,20
  4. 4GLM-4.6$2,20
  5. 5GLM-5$3,20
  6. 6Gemini 3.8 Flash$3,75

Hardware per provare l'AI in locale

GLM-4.6: per tenere in memoria i soli pesi servono circa 714 GB a 16 bit, 357 GB a 8 bit, 178,5 GB a 4 bit. Oltre 24 GB non è un lavoro da PC di casa: conviene usarlo via API.Calcolo sui miliardi di parametri dichiarati dal produttore, non una misura: contesto e programma di esecuzione richiedono altra memoria.

Domande e risposte

GLM-4.6: quanto costa usarlo via API?

Il listino ufficiale chiede $0,60 per 1M token in ingresso e $2,20 per 1M token in uscita.

GLM-4.6: quanto testo legge in una volta?

La finestra di contesto è di 200k token. Può scrivere risposte fino a 128k token.

GLM-4.6: posso farlo girare sul mio computer?

Sì, il produttore pubblica i pesi del modello. Parametri: 357 miliardi. Per tenerli in memoria servono circa 178,5 GB a 4 bit; contesto e programma di esecuzione richiedono altra memoria.

GLM-4.6: è bravo a programmare?

Risolve il 68,2% dei problemi di SWE-bench Verified, la classifica indipendente di problemi reali di programmazione.

Kurz gefasst

Bei Z.ai GLM-4.6 ist SWE-bench-Genauigkeit der Wert, auf den es ankommt: 68.2. Ich habe sie von https://www.swebench.com/verified übernommen. Unter den 5, die ich geprüft habe, sind 3 besser. Die andere Zahl, auf die es ankommt, ist Kontextfenster: 200K. Bei den messbaren Feldern kommt es auf 74.6/100.

Die Zahlen zu Z.ai GLM-4.6

Ich habe sie nach Gewicht geordnet, mit dem Wert und dem Platz unter den anderen, die ich geprüft habe.

SWE-bench-Genauigkeit: 68.2. Platz 4 von 5, die ich verglichen habe.

Kontextfenster: 200K. Platz 20 von 21, die ich verglichen habe.

Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token: 2.2. Platz 4 von 21, die ich verglichen habe.

Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token: 0.6. Platz 4 von 21, die ich verglichen habe.

Kosten für Cache-Eingabe pro 1 Mio. Token (USD): 0.11. Platz 11 von 20, die ich verglichen habe.

Maximale Antwort (k Token): 128K. Platz 3 von 16, die ich verglichen habe.

Illustrazione del tema: Illustration of an application (illustrative image, not a photo of the product)
Für wen es sich lohnt

Nimm es, wenn Open weights (downloadable) für dich Vorrang hat: 1 — keines der geprüften Modelle ist besser.

Sieh dich anderswo um, wenn dir SWE-bench-Genauigkeit wichtig ist: hier sind es 68.2, und 3 Produkte sind besser.

Verwandte Inhalte

Quellen

Chiedi a Sir Compare:Spiegami questi numeri

Come ho calcolato il punteggio

Stesso metro per tutti i prodotti di questa categoria. Qui sotto trovi quanto pesa ogni criterio e quanto ha contribuito.

Z.ai GLM-4.6: 74.6/100
  • SWE-bench Verified (% risolti): 90.2/100 × 0.55 = 49.6
  • Costo output per 1M token (USD): 100/100 × 0.15 = 15
  • Finestra di contesto (k token): 20/100 × 0.25 = 5
  • Costo input per 1M token (USD): 100/100 × 0.05 = 5

Recensioni e test

Z.ai GLM-4.6

Recensioni e test · Z.ai GLM-4.6

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