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glm-4.6GLM 4.6面向数学求解、科学推理与结构化分析提供稳定的模型能力,优势集中在数学与科学推理和文本理解。适合需要兼顾任务理解与结果质量的产品和研发团队。
价格
以单次请求的输入上下文长度判定档位,Tune 与 Pro 采用相同的阶梯价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 32.768K tokens | ¥3 | ¥14 | ¥0.6 | ¥0 |
| > 32.768K tokens | ¥4 | ¥16 | ¥0.8 | ¥0 |
模型能力
GLM 4.6在本轮能力评测中综合得分77,整体表现良好。其数学与科学推理(93%)和文本理解(92%)表现突出,能够处理数学求解、科学分析和结构化推理任务,并分析文档语义、提取关键信息并处理复杂问答。对企业知识库团队、AI 应用开发者和研究人员而言,它适合用于资料检索、文档问答、信息抽取和检索增强生成场景,解决从大量资料中找到相关信息,并形成可用于后续决策的回答;多语言能力(90%)也为相关任务提供补充。使用时应留意,智能体协同(37%)相对较弱,在需要多步骤自主规划、连续工具调用或跨智能体协作的任务中,建议增加人工复核或专项验证。
77/ 100
专项进阶能力
8 项智能体协同37%
7 题 · 主/客观混合
代码生成80%
10 题 · 客观
代码理解与调试76%
12 题 · 主观
创意写作78%
17 题 · 主观
信息检索 / RAG89%
13 题 · 主/客观混合
长文本处理62%
3 题 · 主观
数学与科学推理93%
14 题 · 客观
多语言能力90%
10 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识76%
15 题 · 主/客观混合
文本理解92%
5 题 · 主观
逻辑推理76%
20 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制74%
9 题 · 主观
指令遵循80%
14 题 · 主观
服务表现
Glm 4.6
glm-4.6- 延迟
- 42.21s
- 吞吐量
- 2.34Ktokens/min
- 可用率
- 100.0%
可用率
100.0%- 完成率
- 100%
- 缓存命中率
- 动态变化
- 累计评测耗时
- 14481.4s
- Token 消耗
- 563,936tokens
- 平均请求次数
- 1.0次
- TPM
- 2,337tokens/min
- QPM
- 0.6req/min
Glm 4.6 的示例代码和 API
Pro
glm-4.6/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messagescurl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-4.6",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://www.silvamux.com/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="glm-4.6",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"glm-4.6\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://www.silvamux.com/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'glm-4.6',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)