Datenblatt
GLM-4.6: specs, API pricing and data
Aktualisiert
Z.aiAI Models & LLMs
- Kontextfenster
- 200k Token
- Maximale Antwort
- 128k Token
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $0,60
- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $2,20
- Open weights (downloadable)
- Ja
Datenblatt · GLM-4.6
Jede Angabe stammt von der offiziellen Seite des Herstellers, mit dem Datum, an dem wir sie gelesen haben. Fehlt eine Zeile, nennt die Quelle sie nicht und wir schätzen sie nicht.
Gedächtnis und Antwortlänge
- Kontextfenster
- 200k TokenPlatz 20 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Wie viel Text das Modell in einer einzigen Anfrage im Blick behält, Frage und Antwort eingeschlossen. Das zählt bei langen Dokumenten und ganzen Code-Projekten. Ein Token ist ein Wortfragment.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Maximale Antwort
- 128k TokenPlatz 3 von 16
Was das bedeutet und die Quelle
Die längste Antwort, die es in einem Zug schreiben kann: nützlich für Berichte, langen Code oder Übersetzungen ganzer Dokumente.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
API-Preise
- Kosten pro 1 Mio. Eingabe-Token
- $0,60Platz 4 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was es kostet, das Modell eine Million Token lesen zu lassen (deine Frage, die Dokumente, den Code). Es ist der offizielle Listenpreis, vor Rabatten.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten für Cache-Eingabe pro 1 Mio. Token
- $0,11Platz 10 von 20
Was das bedeutet und die Quelle
Der reduzierte Preis, wenn ein Teil der Anfrage mit einer kürzlich gesendeten identisch ist, etwa dieselben Anweisungen oder dasselbe Dokument: Der Anbieter hält ihn im Speicher und berechnet weniger dafür.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Kosten pro 1 Mio. Ausgabe-Token
- $2,20Platz 4 von 21
Was das bedeutet und die Quelle
Was eine Million vom Modell geschriebene Token kosten. Das ist meist mehr als beim Input und die Zahl, auf die man bei langen Antworten achten sollte.
docs.z.aiÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Größe und Offenheit
- Parameter
- 357 Milliarden
Was das bedeutet und die Quelle
Die Größe des Netzes: aus wie vielen Milliarden gelernter Werte es besteht. Größer heißt nicht unbedingt besser, sagt aber, wie viel Hardware nötig ist, um es selbst zu betreiben.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026- Open weights (downloadable)
- Ja7 Modelle von 23
Was das bedeutet und die Quelle
Die Gewichte des Modells sind herunterladbar: Du kannst es auf eigenen Servern betreiben, anpassen und entscheiden, wo die Daten bleiben, im Rahmen der Lizenz.
huggingface.coÖffnet die Quelle in einem neuen Tab 23.10.2026
Hardware, um KI zu Hause auszuprobieren
GLM-4.6: allein die Gewichte im Speicher zu halten braucht etwa 714 GB bei 16 Bit, 357 GB bei 8 Bit, 178,5 GB bei 4 Bit. Über 24 GB ist das kein Job für einen Heim-PC: Die Nutzung über eine API ist sinnvoller.Berechnet aus den vom Hersteller genannten Milliarden Parametern, keine Messung: Kontext und Laufzeitprogramm brauchen mehr Speicher.
Fragen und Antworten
GLM-4.6: was kostet die Nutzung über die API?
Der offizielle Listenpreis beträgt $0,60 pro 1 Mio. Eingabe-Token und $2,20 pro 1 Mio. Ausgabe-Token.
GLM-4.6: wie viel Text kann es auf einmal lesen?
Das Kontextfenster beträgt 200k Token. Es kann Antworten von bis zu 128k Token.
GLM-4.6: kann ich es auf meinem eigenen Computer ausführen?
Ja, der Hersteller veröffentlicht die Gewichte des Modells. Parameter: 357 Milliarden. Um sie im Speicher zu halten, braucht es etwa 178,5 GB bei 4 Bit; Kontext und Laufzeitumgebung brauchen weiteren Speicher.
The short version
On Z.ai GLM-4.6 the figure that actually matters is Context window: 200K. I took that figure from Z.ai – GLM-4.6. Among the 21 I checked, 19 do better. The other figure to look at is Output cost per 1M tokens: 2.2.
The numbers on Z.ai GLM-4.6
I put them in order of importance, with the value and the standing against the others I checked.
Context window: 200K. Rank 20 of the 21 I compared.
Output cost per 1M tokens: 2.2. Rank 4 of the 21 I compared.
Input cost per 1M tokens: 0.6. Rank 4 of the 21 I compared.
Cached input cost per 1M tokens (USD): 0.11. Rank 11 of the 20 I compared.
Maximum output (k tokens): 128K. Rank 3 of the 16 I compared.
Open weights (downloadable): 1. That is the best value among the 7 I compared.
Who it is for
Take it if Open weights (downloadable) is your priority: 1, and none of the ones I checked does better.
Look elsewhere if what matters to you is Context window: here it is 200K, and 19 products do better.
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Sources
Frag Sir Compare:Erklär mir diese Zahlen
Rezensionen und Tests
Z.ai GLM-4.6
Rezensionen und Tests · Z.ai GLM-4.6
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