GLM-4.6

Z.AIs Mixture-of-Experts Modell für Agentic, Reasoning & Coding Anwendungen

Fokus auf Agentic Intelligence, Reasoning und Coding

Das GLM-4.6 Modell im Überblick

GLM-4.6 von Z.AI ist ein State-of-the-Art Sprachmodell, das speziell für anspruchsvolle Anwendungsbereiche wie agentische Systeme, präzises Reasoning und komplexe Codegenerierung entwickelt wurde. Durch eine Kombination aus effizienter Mixture-of-Experts-Architektur, tiefen neuronalen Strukturen und einem reinforcement-optimierten Trainingsprozess bietet GLM-4.6 herausragende Leistung in Benchmarks – und höchste Zuverlässigkeit in realen Anwendungen. Ideal für alle, die skalierbare KI-Lösungen mit Tool-Integration und Thinking Mode benötigen.

Name:

GLM-4.6

Entwickler:

Z.AI (Zhipu AI Inc.)

Veröffentlichung:

September 2025

Lizenz:

Apache 2.0 (Open Source, kommerziell nutzbar)

Modelltyp:

Mixture-of-Experts (MoE) Sprachmodell

Parameter:

355 Milliarden (davon 32B aktiv pro Token)

Architektur:

MoE, 200k Kontext, Grouped-Query Attention, 96 Attention-Heads, tiefe Architektur, QK-Norm, Multi-Token Prediction (MTP) Layer

Tokenizer:

Unigram, 160k Vokabular

Kontextlänge:

128.000 Token

Spezialitäten von GLM-4.6

Hybrid Reasoning & Thinking Mode

GLM-4.6 bietet einen „Thinking Mode“ für komplexes Reasoning und Tool-Nutzung sowie einen schnellen Modus für einfache Aufgaben. Die Umschaltung erfolgt über den Parameter thinking.type.

Agentic Intelligence & Tool-Nutzung

Optimiert für Agenten, Coding-Agents, Tool-Use und Web-Browsing. Native Function Calling und hohe Erfolgsrate bei Tool-Integration.

Tiefe Architektur & MoE-Effizienz

GLM-4.6 setzt auf viele Schichten und hohe Attention-Head-Anzahl für bessere Reasoning-Fähigkeiten bei gleichzeitig hoher Effizienz durch MoE.

Reinforcement Learning & Curriculum

Mehrstufiges RL-Training mit spezialisierten Curricula für Reasoning, Coding und Agentic Tasks.
Individuelle KI-Beratung

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Die Post-Training Pipeline für GLM-4.6

Trainingsdaten & Trainingsprozess

GLM-4.6 wurde in einem mehrstufigen Trainingsprozess auf 15 Billionen Token allgemeiner Daten sowie zusätzlich auf 7 Billionen spezialisierter Daten für Reasoning, Code und Agentic Tasks trainiert. Das Curriculum wurde durch Reinforcement Learning gezielt auf reale Anforderungen abgestimmt – inklusive Function Calling, Web-Browsing und Tool-Nutzung.

Der Einsatz von Expert Distillation und einem strukturierten Multi-Stage-Training sorgt dafür, dass GLM-4.6 nicht nur in Benchmarks, sondern auch im praktischen Einsatz mit hoher Robustheit und Genauigkeit überzeugt.

Hardware & Deployment

  • Empfohlene Inferenz-Engines: vLLM, SGLang, KTransformers
  • Checkpoints im block-fp8 und anderen Formaten verfügbar
  • Für Echtzeit-Inferenz werden mehrere High-End-GPUs empfohlen (z. B. 2–4x H200, RTX 6000 Pro Blackwell)
  • Quantisierte Varianten und Adapter verfügbar
Schnell & präzise

Empfohlene Anwendungsfälle für GLM-4.6

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KI-Assistenten und Chatbots mit Tool-Integration
Automatisierte Problemlösung und Entscheidungsunterstützung
Komplexe Codegenerierung und Softwareentwicklung
Wissenschaftliche Recherche, Mathematik, Datenanalyse
Agentic Workflows, Web-Browsing, autonome Systeme
GLM-4.6
GLM-4.6: Präzise Antworten & verlässliche Automatisierung

Bereit für Hybrid Reasoning und Agentic Workflows?

Ob Sie einen funktionsfähigen KI-Agenten mit Tool-Use entwickeln oder komplexe Entscheidungsprozesse automatisieren wollen: GLM-4.6 liefert die Architektur, Flexibilität und Skalierbarkeit, die moderne KI-Anwendungen heute brauchen. Wir beraten Sie individuell zu Integration, Hosting und Betrieb – auf Wunsch mit Infrastruktur aus unserem deutschen Rechenzentrum.