z-ai
Z.ai: GLM 4.6
z-ai/glm-4.6
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
GLM-4.6 é um modelo de texto para texto da Z.ai listado no OpenRouter com janela de contexto de 204.800 tokens e corte de conhecimento em 2025-03-31. A ficha da Z.ai relata ganhos sobre o GLM-4.5 em codificação, raciocínio, uso de ferramentas e tarefas agênticas, além de escrita e interpretação de papéis mais refinadas; são alegações do fornecedor. Os dados de arena do OpenRouter mostram resultados medidos mistos, perto ou acima do ponto de equilíbrio na maioria das categorias, mas mais fracos em tarefas agênticas fullstack e de apps móveis. Recomenda-se validação em cargas próprias.[1][2]
Pontos fortes
- Janela de contexto ampliada para cerca de 200K tokens, contra 128K no GLM-4.5, segundo a ficha do fornecedor e o catálogo.[1][2]
- Melhorias relatadas pelo fornecedor em codificação, raciocínio e comportamento agêntico com ferramentas; o catálogo expõe ferramentas, saídas estruturadas e parâmetros de raciocínio.[1][2]
- Os resultados medidos em arena ficam perto ou acima do ponto de equilíbrio na maioria das categorias de design e agentes listadas.[1]
Limitações
- A evidência é uma ficha do fornecedor mais um listado de catálogo; nenhuma avaliação independente foi fornecida, então os resultados exigem validação na sua carga de trabalho.[1][2]
- Entrada e saída apenas de texto no catálogo; nenhuma capacidade multimodal é evidenciada.[1]
- O corte de conhecimento é 2025-03-31 e o desempenho medido em arena é misto, ficando abaixo do equilíbrio em tarefas agênticas fullstack e de apps móveis.[1]
Onde usar
- Vale avaliar para fluxos de documentos ou agentes de contexto longo que aproveitem a janela de cerca de 200K tokens.[1][2]
- Candidato para assistência de codificação e geração de páginas front-end, onde o fornecedor relata ganhos; verifique na sua própria stack.[1][2]
- Pode servir para agentes com busca e ferramentas integradas, segundo a ficha do fornecedor; o catálogo confirma parâmetros de ferramentas e raciocínio.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Z.ai: GLM 4.6Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Z.ai: GLM 4.6Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- z-ai/glm-4.6
- Criador
- z-ai
- Adicionado ao OpenRouter
- 30.09.2025
- Comprimento de contexto
- 204,800
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.500 / saída $2
- Corte de conhecimento
- 31.03.2025
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 45.8 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 52.8% · posição 37 | 1,072Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 42.3% · posição 40 | 1,007Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtaxa de vitória 53.2% · posição 15 | 1,180Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 47.2% · posição 41 | 1,090Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 54.2% · posição 86 | 1,111Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 54.3% · posição 85 | 1,156Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 52.6% · posição 78 | 1,159Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 54.8% · posição 79 | 1,141Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 52.1% · posição 66 | 1,100Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 52.5% · posição 87 | 1,138Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 54.3% · posição 84 | 1,167Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.