如何存取 GLM-4.6：中國對抗 Claude 4.5 的答案

GLM-4.6 與 GLM-4.5 差異：有哪些新功能？
你可以用 GLM-4.6 做什麼？
如何存取 GLM 4.6？
存取 GLM 4.6 的小技巧

GLM-4.6 相比 GLM-4.5 有大幅躍進——更大的上下文視窗、更聰明的推理能力、更高的執行效率。但仍有許多用戶提問：究竟該如何存取與使用它？
本指南將介紹最簡單、最有效率的方式，釋放 GLM-4.6 的全部潛力。

GLM-4.6 與 GLM-4.5 差異：有哪些新功能？

上下文視窗比 GLM 4.5 更大

GLM-4.6（推理版）相比 GLM-4.5 邁出了重大的一步。它將上下文視窗從 128K 擴展至 200K tokens，能應對更複雜的多步驟任務。

指標	GLM-4.6 (Reasoning)	GLM-4.5 (Reasoning)
上下文視窗	200 k tokens（約 300 張 A4 紙，12 號 Arial 字體）	128 k tokens（約 192 張 A4 紙，12 號 Arial 字體）
發布日期	2025 年 9 月	2025 年 7 月
參數量	總共 357B，推理時啟用 32B	總共 355B，推理時啟用 32B

Token 使用效率比 GLM 4.5 更高

儘管 GLM-4.6 將上下文視窗大幅擴展至 200K tokens，同時也提升了效率——平均使用的 token 數比 GLM-4.5 少超過 30%，在同級模型中耗費率最低。這代表更長的輸入不再需要付出更高的計算成本。

來自 Z.AI

程式碼、推理、代理能力比 GLM 4.5 更強

它在 Claude Code、Roo Code 等真實環境中展現更強的程式碼生成能力；內建工具使用功能讓推理能力有明顯提升。此外，該模型能驅動更強大的代理，產生的文字更流暢、更符合人類表達習慣——無論是邏輯推理還是文字表達都更為出色。

來自 Z.AI

你可以用 GLM-4.6 做什麼？

1. AI 輔助編程 使用 HTML、CSS、JavaScript（不使用框架）生成單頁式待辦事項網頁應用程式。需支援新增任務、標記任務完成、刪除任務，並能將任務儲存在瀏覽器的 localStorage 中。同時在程式碼中加入註解，並提供一份簡短 README 說明如何執行程式。

2. 智慧代理 你是一個能在推理過程中進行網路搜尋的代理。搜尋 2025 年最新的 AI 基準測試資料，比較 GPT-4、GLM-4.6 和 Claude，並生成附有來源引用的摘要表格。

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3. 內容創作 / 角色扮演 你是一位 19 世紀的探險家，正在撰寫日誌。請使用生動的感官描寫與符合時代的語氣，描述你穿越未知叢林的旅程。

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4. 辦公室自動化（PPT / 報告 / 排版） 為新創公司簡報製作 1 頁 PowerPoint 大綱。每頁需包含標題、三個要點，以及視覺或圖表的建議。

如何存取 GLM 4.6？

GLM 4.6 提供多種存取方式，滿足不同用戶的需求與技術要求。

官方網站目前採用月訂閱制。如果你只是實際使用而非為未使用的時間付費，可以嘗試 Novita AI，它提供更低的價格與高度穩定的支援服務。

1. 網頁介面（最適合初學者）

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2. API 存取（適合開發者）

Novita AI 提供的 API 支援 204K 上下文視窗，輸入費用為 $0.6/百萬 tokens、輸出費用為 $2.2/百萬 tokens，支援結構化輸出與函數呼叫，能充分發揮 GLM 4.6 的程式碼代理潛力。 Novita AI

步驟 1：登入並存取模型庫 登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇你需要的模型 瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

步驟 3：開始免費試用 開始免費試用，探索所選模型的能力。

步驟 4：取得 API 金鑰 要進行 API 驗證，我們會提供一組新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API 使用你所用程式語言對應的套件管理員安裝 API。安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/glm-4.6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=131072,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

3. 本地部署（適合進階使用者）

需求：

GLM-4.5：需要大量的 GPU 資源（可能需要約 700B 的 VRAM）
GLM-4.5-Air：16GB 顯存（INT4 量化後僅需 12GB）

安裝步驟：

從 HuggingFace 或 ModelScope 下載模型權重
選擇推理框架：支援 vLLM 或 SGLang
按照官方 GitHub 儲存庫中的部署指南操作

4. 整合

使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具

如果你想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂級模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲得 AI 編程輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，即可開始編碼。詳細的設定指令與範例請參考官方教學：

Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
Claude Code：如何在 Windows、Mac、Linux 的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒完成設定！）

使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流程

透過整合 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 構建進階多代理系統：

即插即用：在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
支援交接、路由與工具使用：設計能委派任務、分流處理或執行函式的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
Python 整合：只需將 SDK 端點設定為 https://api.novita.ai/v3/openai，並使用你的 API 金鑰即可。

在第三方平台上連接 API

OpenAI 相容 API：無縫遷移並整合至符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 和 Cursor。

Hugging Face：透過 Novita AI 端點，在 Hugging Face Spaces、pipeline 中使用模型，或搭配 Transformers 函式庫使用。

代理與編排框架：透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台串接，包括 Continue、AnythingLLM 、LangChain、Dify 和 Langflow。

存取 GLM 4.6 的小技巧

1. 核心設定

使用 "model": "glm-4.6" 指定正確的版本。
messages 陣列用於定義對話流程：每個條目包含 role（"user" 或 "assistant"）與 content（文字內容）。多輪對話請交替使用不同角色。
使用 max_tokens（建議值：4096）與 temperature（例如 0.6 追求穩定性，更高的值則更具創造力）控制輸出。
啟用 "stream": true 可獲得分段串流回應。
透過 "thinking": {"type": "enabled"} 啟用推理模式，即可包含逐步思考過程。

2. 效能與穩定性

使用 top_p 進行核心取樣，使用 presence_penalty 降低重複內容。
驗證請求负载，避免出現 HTTP 400 等錯誤。
遇到 429（超過速率限制）等錯誤時，使用指數退避策略，避免伺服器過載。
使用備用邏輯處理邊緣情況，例如逾時、空輸出或損壞的回應。

3. 最佳化與上下文控制

撰寫清晰、簡潔的提示詞，提升模型準確度。
使用系統訊息確立任務上下文，引導模型行為。
記錄對話內容，方便審計、除錯與效能分析。
反覆調整參數，達到想要的語氣、長度與推理深度。

4. 安全與存取管理

在生產環境中妥善保管 API 金鑰，避免外洩。
避免將 API 金鑰嵌入前端或客戶端程式碼中。
監控使用量，確保符合速率限制（通常以每分鐘 token 數或每日請求上限定義）。
定期查看智譜 AI 官方文件，了解最新的限制與新參數。

GLM-4.6 將智譜 AI 的生態系統推升至全新的效能層級——相比前代能處理更長的上下文、進行更深入的推理、執行效率更高。結合多樣化的存取路徑與對開發者友善的 API，它是目前能力最強的推理驅動模型之一。只要掌握本文介紹的存取方法與設定技巧，用戶就能在編程、內容創作、智慧代理、企業自動化等領域充分發揮 GLM-4.6 的潛力。

常見問題

GLM-4.6 比 GLM-4.5 優異的地方有哪些？ GLM-4.6 配備 200K 上下文視窗，token 使用效率高 30%，推理與編程能力更強，代理整合也更流暢。

我該如何開始使用 GLM-4.6？ 你可以透過官方網頁介面、Novita AI API，或使用 Hugging Face、ModelScope 進行本地部署來存取。Novita AI 提供實惠的價格與穩定的效能。

API 對初學者友善嗎？ 是的。只要有清楚的設定步驟、OpenAI 相容的端點與範例程式碼，開發者幾分鐘內就能開始發送請求。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。

如何存取 GLM-4.6：中國對抗 Claude 4.5 的答案

GLM-4.6 與 GLM-4.5 差異：有哪些新功能？

你可以用 GLM-4.6 做什麼？