好好好赢赢顺配资，都赶着国庆节之前开卷是吧。
前脚 DeepSeek 更新到了 V3.2，现在智谱又更新了——
正式推出GLM-4.6，代码能力直接推到了国内最强。
根据智谱的测试结果，他们在 Claude Code 环境下进行了 74 个真实场景编程任务测试：GLM-4.6 实测超过 Claude Sonnet 4，超越其他国产模型。
类似的结果还出现在了其它测评中。
例如在通用能力评测上，GLM-4.6 在 AIME 25、GPQA、LCB v6、HLE、SWE-Bench Verified、BrowseComp、Terminal-Bench、τ ^2-Bench、GPQA，这八大榜单中大部分都已经对齐了 Claude Sonnet 4，国内第一。
分数高还只是一方面，智谱的 GLM-4.6 甚至还把"平均 token 消耗"给打了下来——比 GLM-4.5 节省 30% 以上，为同类模型最低。
而且智谱这次还大大方方地把全部测试题目与 Agent 轨迹亮了出来，方便大家复现验证：
https://huggingface.co/datasets/zai-org/CC-Bench-trajectories
有一说一，卷，是真的卷。
实测 GLM-4.6
根据量子位的老传统，新模型一出赢赢顺配资，那必须是得安排一波实测。
我们先小试牛刀地来一道题：
生成一个射击类的小游戏。
从实测体验来看，代码生成的速度是相当之快，不到一分钟，游戏就被设计出来了。
进阶一下，我们再让 GLM-4.6 再做一个交互动画：
用 p5js 创建多彩的可交互动画。
可以看到，鼠标点到哪里就会产生交互效果。
编程这块，我们最后来测一道经典的题目：
显示球在旋转的六边形内弹跳。球应该受到重力和摩擦力的影响，并且必须逼真地从旋转的墙壁上反弹。
嗯，小球是按照物理规律在运转。
在编程能力之后，我们再来测试一下 GLM-4.6 的数学能力。
请听一道 AIME 2025 的试题：赢赢顺配资
在这次测试中，我们是直接把题目截图"喂"给了 GLM-4.6，不仅考察了解数学题的能力，同时还检测了一下它识图的多模态能力。
可以看到，GLM-4.6 完美地给出了正解：70。
整体来看，智谱这次新模型能力提升可以概括如下：
高级编码能力：在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.6 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的 Coding 模型。
上下文长度：上下文窗口由 128K → 200K，适应更长的代码和智能体任务。
推理能力：推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。
搜索能力：增强了模型在工具调用和搜索智能体上的表现，在智能体框架中表现更好。
写作能力：在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。
寒武纪、摩尔线程都跟进了
昨晚 DeepSeek 更新的时候，一个新现象伴随着诞生——
很多国产芯片公司立即宣布" Day0 适配"。
这一现象在 GLM-4.6 身上也是发生了。
据了解，GLM-4.6 已经在寒武纪的国产芯片上实现了 FP8+Int4 的混合量化部署，这是国产芯片上第一次真正落地的 FP8+Int4 模型芯片一体化方案。
在保证精度不受影响的同时，还大幅降低了推理成本，也为国产芯片本地运行大模型提供了一条可行的新路径。
在 vLLM 推理框架的支持下，摩尔线程新一代 GPU 能够用原生 FP8 精度稳定运行 GLM-4.6，这充分体现了 MUSA 架构和全功能 GPU 在生态兼容性和快速适配上的优势。
接下来，GLM-4.6 将与寒武纪、摩尔线程的国产芯片组合，通过智谱 MaaS 平台正式对企业和大众开放服务。
最后，划个重点。
智谱在能力提升的同时，还把价格给打下来了！
智谱同步升级的 GLM Coding Plan（最低 20 元包月畅玩套餐）：用 1/7 的价格，可以享受到 Claude 的 9/10 智商。
GLM-4.6 体验地址：
chat.z.ai
智谱 MaaS 平台：
bigmodel.cn
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— 完 —
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