Z.ai: GLM 4.6

Z.ai: GLM 4.6 è un modello di generazione di testo di Z.ai, rilasciato dal provider il 30 settembre 2025. Appartiene alla categoria testo ed è il successore di GLM-4.5. Rispetto a quella generazione precedente, Z.ai descrive il miglioramento principale come una finestra di contesto più lunga, ampliata da 128K a 200K token, che consente al modello di lavorare con input più complessi.

Il modello accetta testo come input e restituisce testo come output, quindi è un semplice modello linguistico senza gestione di immagini o audio. La sua finestra di contesto è di 204.800 token, e l'output massimo è di 131.072 token. Il knowledge cutoff è il 31 marzo 2025, il che significa che la conoscenza integrata del modello si ferma a quella data. Poiché la quota di output è ampia, il modello può produrre documenti lunghi o ragionamenti estesi in una singola risposta invece di essere interrotto prematuramente.

Queste capacità indicano alcuni usi pratici. L'ampia finestra di contesto si adatta a lavori che comportano input lunghi: analizzare documenti estesi, revisionare grandi basi di codice, riassumere report lunghi o sostenere conversazioni multi-turno prolungate in cui il contesto precedente conta ancora. L'ampio output massimo supporta attività che richiedono generazione long-form, come redigere documenti completi o produrre spiegazioni dettagliate. Il modello supporta anche il tool calling e gli output strutturati, il che lo rende adatto a workflow in stile agente, function calling e applicazioni che necessitano di risposte in uno schema definito anziché testo libero.

Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "z-ai/glm-4.6". Poiché l'API segue il formato OpenAI, puoi usare il familiare stile di richiesta chat completions. Il modello supporta un ampio insieme di parametri di richiesta: 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 e reasoning, insieme a include_reasoning per esporre l'output di ragionamento del modello. Questa gamma ti offre controllo sul comportamento di campionamento, sulla determinismo tramite il seed, sulla lunghezza dell'output e sul fatto che il modello chiami strumenti o restituisca dati strutturati.

Non ci sono limitazioni dichiarate nei fatti oltre all'input e output solo testo e al knowledge cutoff. Se la tua attività dipende da input di immagini o audio, questo modello non è la scelta giusta, poiché gestisce solo testo. Se hai bisogno di conoscenze più recenti del 31 marzo 2025, dovresti fornire tali informazioni nel prompt, perché la conoscenza del modello non si estende oltre quella data. Per attività testuali entro questi limiti, GLM 4.6 offre un'ampia finestra di contesto, un ampio budget di output e l'insieme di parametri necessario sia per la generazione semplice sia per i workflow guidati da strumenti.