Z.ai: GLM 4.6

Z.ai : GLM 4.6 est un modèle de génération de texte de Z.ai, publié par le fournisseur le 30 septembre 2025. Il appartient à la catégorie texte et succède à GLM-4.5. Par rapport à cette génération précédente, Z.ai décrit l'amélioration principale comme une fenêtre de contexte plus longue, étendue de 128K à 200K tokens, ce qui permet au modèle de traiter des entrées plus complexes.

Le modèle accepte du texte en entrée et renvoie du texte en sortie, c'est donc un modèle de langage simple, sans traitement d'images ni d'audio. Sa fenêtre de contexte est de 204 800 tokens, et la sortie maximale est de 131 072 tokens. La date limite de connaissance est le 31 mars 2025, ce qui signifie que les connaissances intégrées du modèle s'arrêtent à cette date. Comme l'allocation de sortie est importante, le modèle peut produire de longs documents ou un raisonnement étendu en une seule réponse plutôt que d'être tronqué prématurément.

Ces capacités indiquent quelques usages pratiques. La grande fenêtre de contexte convient aux travaux impliquant de longues entrées : analyser des documents volumineux, examiner de grandes bases de code, résumer de longs rapports, ou tenir des conversations multi-tours étendues où le contexte antérieur compte encore. La sortie maximale élevée prend en charge les tâches nécessitant une génération de texte long, comme la rédaction de documents complets ou la production d'explications détaillées. Le modèle prend également en charge l'appel d'outils et les sorties structurées, ce qui en fait un choix raisonnable pour les workflows de type agent, l'appel de fonctions, et les applications qui ont besoin de réponses dans un schéma défini plutôt qu'en texte libre.

Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "z-ai/glm-4.6". Comme l'API suit le format OpenAI, vous pouvez utiliser le style familier de requête chat completions. Le modèle prend en charge un large ensemble de paramètres de requête : 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, et reasoning, ainsi que include_reasoning pour exposer la sortie de raisonnement du modèle. Cette gamme vous donne le contrôle sur le comportement d'échantillonnage, le déterminisme via le seed, la longueur de sortie, et le fait que le modèle appelle des outils ou renvoie des données structurées.

Il n'y a pas de limitations indiquées dans les faits au-delà de l'entrée et de la sortie texte uniquement et de la date limite de connaissance. Si votre tâche dépend d'une entrée image ou audio, ce modèle n'est pas le bon choix, puisqu'il ne traite que du texte. Si vous avez besoin de connaissances plus récentes que le 31 mars 2025, vous devrez fournir ces informations dans le prompt, car les connaissances propres au modèle ne s'étendent pas au-delà de cette date. Pour les tâches textuelles dans ces limites, GLM 4.6 offre une grande fenêtre de contexte, un large budget de sortie, et l'ensemble de paramètres nécessaire à la fois pour la génération simple et les workflows pilotés par outils.