La version mise à jour de GLM 4.6 (Raisonnement) de Z ai est l'un des modèles à poids ouverts les plus intelligents, avec une intelligence proche de DeepSeek V3.1 (Raisonnement) et Qwen3 235B 2507 (Raisonnement)
🧠 Principaux enseignements des benchmarks d'intelligence :
➤ Performance du modèle de raisonnement : GLM 4.6 (Raisonnement) obtient un score de 56 sur l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle, en hausse par rapport au score de 51 de GLM 4.5 en mode raisonnement
➤ Performance du modèle non raisonnement : En mode non raisonnement, GLM 4.6 atteint un score de 45, le plaçant 2 points devant GPT-5 (minimal, non raisonnement)
➤ Efficacité des tokens : Z ai a augmenté les scores d'évaluation de GLM tout en diminuant les tokens de sortie. Pour GLM 4.6 (Raisonnement), nous constatons une diminution matérielle de 14 % de l'utilisation des tokens pour faire fonctionner l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle, passant de 100M à 86M, par rapport à GLM 4.5 (Raisonnement). Cela diffère des autres mises à jour de modèles que nous avons vues où l'augmentation de l'intelligence est souvent corrélée à une augmentation de l'utilisation des tokens de sortie. En mode non raisonnement, GLM 4.6 utilise 12M de tokens de sortie pour l'Indice d'Intelligence d'Analyse Artificielle
Autres détails sur le modèle :
➤🪙 Fenêtre de contexte : 200K tokens de contexte. C'est plus grand par rapport à la fenêtre de contexte de 128K tokens de GLM 4.5
➤📏 Taille : GLM 4.6 a 355B de paramètres totaux et 32B de paramètres actifs - c'est le même que GLM 4.5. Pour le déploiement autonome, GLM 4.6 nécessitera environ 710 Go de mémoire pour stocker les poids en précision native BF16 et ne peut pas être déployé sur un seul nœud NVIDIA 8xH100 (~640 Go de mémoire)
➤©️ Licences : GLM 4.6 est disponible sous la licence MIT
➤🌐 Disponibilité : GLM 4.6 est disponible sur l'API de première partie de Z ai et plusieurs API tierces telles que DeepInfra (FP8), Novita (BF16), GMI Cloud (BF16) et Parasail (FP8)
GLM 4.6 (Raisonnement) améliore l'efficacité des tokens, nécessitant 14 millions de tokens de sortie en moins par rapport à GLM 4.5 (Raisonnement) pour l'Indice d'Analyse Intelligente Artificielle.
Évaluations complètes réalisées indépendamment par Artificial Analysis
Comparez comment GLM 4.6 se comporte par rapport aux modèles que vous utilisez ou envisagez à :
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