Z.ai: GLM 4.6

Z.ai: GLM 4.6 es un modelo de generación de texto de Z.ai, publicado por el proveedor el 30 de septiembre de 2025. Se sitúa en la categoría de texto y es el sucesor de GLM-4.5. En comparación con esa generación anterior, Z.ai describe la mejora principal como una ventana de contexto más larga, ampliada de 128K a 200K tokens, lo que permite al modelo trabajar con entradas más complejas.

El modelo acepta texto como entrada y devuelve texto como salida, por lo que es un modelo de lenguaje sencillo sin manejo de imágenes ni audio. Su ventana de contexto es de 204.800 tokens, y la salida máxima es de 131.072 tokens. El corte de conocimiento es el 31 de marzo de 2025, lo que significa que el conocimiento integrado del modelo se detiene en esa fecha. Debido a que el margen de salida es amplio, el modelo puede producir documentos largos o razonamiento extendido en una sola respuesta en lugar de truncarse antes de tiempo.

Esas capacidades apuntan a algunos usos prácticos. La gran ventana de contexto se adapta al trabajo que implica entradas largas: analizar documentos extensos, revisar bases de código grandes, resumir informes largos o mantener conversaciones multiturno extendidas donde el contexto anterior sigue siendo relevante. La gran salida máxima admite tareas que necesitan generación de forma larga, como redactar documentos completos o producir explicaciones detalladas. El modelo también admite llamadas a herramientas y salidas estructuradas, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo estilo agente, llamadas a funciones y aplicaciones que necesitan respuestas en un esquema definido en lugar de texto libre.

Se llama al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "z-ai/glm-4.6". Debido a que la API sigue el formato de OpenAI, se puede usar el estilo familiar de solicitud de chat completions. El modelo admite un amplio conjunto de parámetros de solicitud: frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, temperature, top_p, top_k, min_p, max_tokens, stop, seed, logit_bias, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice y reasoning, junto con include_reasoning para exponer la salida de razonamiento del modelo. Esta variedad da control sobre el comportamiento de muestreo, el determinismo mediante el seed, la longitud de salida y si el modelo llama a herramientas o devuelve datos estructurados.

No hay limitaciones declaradas en los hechos más allá de la entrada y salida solo de texto y el corte de conocimiento. Si la tarea depende de entrada de imagen o audio, este modelo no es la elección correcta, ya que solo maneja texto. Si se necesita conocimiento más reciente que el 31 de marzo de 2025, habría que proporcionar esa información en el prompt, porque el conocimiento propio del modelo no se extiende más allá de esa fecha. Para tareas de texto dentro de esos límites, GLM 4.6 ofrece una gran ventana de contexto, un gran presupuesto de salida y el conjunto de parámetros necesario tanto para generación simple como para flujos de trabajo impulsados por herramientas.