z-ai
Z.ai: GLM 4.6
z-ai/glm-4.6
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
GLM-4.6 es un modelo de texto a texto de Z.ai listado en OpenRouter con una ventana de contexto de 204.800 tokens y un corte de conocimiento del 2025-03-31. La ficha de Z.ai reporta mejoras frente a GLM-4.5 en codificación, razonamiento, uso de herramientas y tareas agénticas, además de escritura y juego de roles más refinados; son afirmaciones del proveedor. Los datos de arena de OpenRouter muestran resultados medidos mixtos, cerca o por encima del punto de equilibrio en la mayoría de categorías, pero más débiles en tareas agénticas fullstack y de apps móviles. Conviene validar en cargas propias.[1][2]
Puntos fuertes
- Ventana de contexto ampliada a unos 200K tokens, frente a 128K en GLM-4.5, según la ficha del proveedor y el catálogo.[1][2]
- Mejoras reportadas por el proveedor en codificación, razonamiento y comportamiento agéntico con herramientas; el catálogo expone herramientas, salidas estructuradas y parámetros de razonamiento.[1][2]
- Los resultados medidos en arena están cerca o por encima del punto de equilibrio en la mayoría de las categorías de diseño y agentes listadas.[1]
Limitaciones
- La evidencia es una ficha del proveedor más un listado de catálogo; no se aportó evaluación independiente, por lo que los resultados requieren validación en tu carga de trabajo.[1][2]
- Entrada y salida solo de texto en el catálogo; no se evidencia capacidad multimodal.[1]
- El corte de conocimiento es 2025-03-31 y el rendimiento medido en arena es mixto, por debajo del equilibrio en tareas agénticas fullstack y de apps móviles.[1]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena evaluarlo para flujos de documentos o agentes de contexto largo que aprovechen la ventana de unos 200K tokens.[1][2]
- Candidato para asistencia de codificación y generación de páginas front-end, donde el proveedor reporta mejoras; verifícalo en tu propio stack.[1][2]
- Puede servir para agentes con búsqueda y herramientas integradas, según la ficha del proveedor; el catálogo confirma parámetros de herramientas y razonamiento.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 4.6Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 4.6Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex...
Especificaciones
- ID del modelo
- z-ai/glm-4.6
- Creador
- z-ai
- Añadido a OpenRouter
- 30.09.2025
- Longitud de contexto
- 204,800
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.500 / salida $2
- Corte de conocimiento
- 31.03.2025
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 45.8 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 52.8% · posición 37 | 1,072Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 42.3% · posición 40 | 1,007Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 53.2% · posición 15 | 1,180Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 47.2% · posición 41 | 1,090Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 54.2% · posición 86 | 1,111Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 54.3% · posición 85 | 1,156Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 52.6% · posición 78 | 1,159Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 54.8% · posición 79 | 1,141Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 52.1% · posición 66 | 1,100Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 52.5% · posición 87 | 1,138Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 54.3% · posición 84 | 1,167Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp4 | 202,752 | $0.400 | $1.6 | — | — | — |
| Venicefp4 | 198,000 | $0.430 | $1.75 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 202,752 | $0.500 | $2 | — | — | 100% |
| Novitabf16 | 204,800 | $0.550 | $2.2 | — | — | 100% |
| Z.AIfp4 | 202,752 | $0.600 | $2.2 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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