先前已打算今晨趁人稀少驾车返乡，却未曾料到，自昨晚六时许起，人工智能领域便频传重大消息，现予以归纳说明。

1、DeepSeek-V3.2-Exp 发布。

它的突出优势在于采用了创新的稀疏式关注模式，显著降低了计算开销。因此，DeepSeek 的服务费用随即削减了百分之七十五。

Anthropic 推出了 Claude Sonnet 4.5 版本，其核心功能依旧聚焦于编程应用领域。

与 Opus 4.1 相比，它的运行速度有显著提升，成本也大幅降低。官方指出，在执行实际工作时，4.5 版本能够持续操作长达 30 个小时。

智谱推出了GLM-4.6版本，其代码处理水平已能媲美Claude Sonnet 4，同时将支持的最大文本容量扩展到了200K字符。

此外，GLM-4.6 在国产处理器上完成了 FP8 与 Int4 的混合精度部署，这标志着一项关键性进展。

仿佛有一种历史洪流滚滚而来的感觉。Anthropic 上次推出模型至今，不过短短两个月，整个行业的步伐明显加快。国内众多模型也在迅速跟进，没有任何一个模型能够长期保持领先优势。

DeepSeek 在今年春节期间以 R1 展现了出色的实力，智谱则认为从 GLM-4.5 版本起，同样已经达到了新的高度。

根据他们最近的发布思路判断，智谱的模型似乎在朝着 Anthropic 的方向努力，主要目标聚焦于编程领域。

从 Token 的消耗量角度考虑，GLM-4.5 已经是中国境内使用最广泛的编程模型了。

上个月，Claude 停止提供服务后，我周围不少技术专家便转而选用 GLM-4.5 的替代品。

GLM 在接口层面上实现了适配，以 Claude Code 为例，运用少量基础指令，即可将 Claude 的接口切换为 GLM。

实际体验下来，多数人认为 GLM 效果相当不错，在编程方面至少能发挥出 Claude 九成的能力。

更为重要的是，价格低廉。Claude 虽然近期有所下调，但早些时候确实高得惊人。

很多工程师跟我说，反正写代码不是一锤子买卖，天天都要跑。

使用 Claude 的时候感觉很不舒服，GLM 就让人安心很多，操作起来完全没有顾虑，时间长了大家就自然而然地转换过去了。

这次 GLM-4.6，表现相当努力。不清楚是偶然，还是有意针对，总之 Claude 4.5 发布后，GLM 立刻做出回应。

我认为没有必要夸耀国产模型有多出色，它同 Claude 的最新顶级版本相比，仍存在不足之处，对方能够连续处理长达三十小时的高难度工作，而这项 OpenAI 也无法实现。

但说回来，这次 GLM-4.6 也有很多重要的突破：

代码水平确实有了明显提升。GLM-4.6 在众多权威测试中表现优异，与 Sonnet 4 接近，尤其值得强调的是其在实际应用中的出色表现。

官方针对七十多个编程场景的测试结果显示，GLM-4.6 已经可以承担日常开发中难度较高的编程工作。

其次，文本环境规模扩展到 200K 字节，这一指标也达到了 Claude 4 的标准。

二百千个符号差不多等同于一十五万个英文词汇，这表示整个库房（特别是中小型工程）能够一次性装入，模型可以一并把握整体脉络和局部特征，盼望GLM未来能迈入一百万级别。

第三，国产芯片的适配是一个征兆，GLM-4.6 已在寒武纪芯片上实现 FP8+Int4 的应用，这表明国产芯片在大模型推理上的可用性正获得证实。

同时，GLM-4.6 亦可于摩尔线程更新的图形处理器上持续运作，支持半精度浮点数格式。

这张图片展示了智谱自主的 BenchMark 测试结果。在现实中的研发应用里，GLM 4.6 的运行状况相当稳固。

针对评测的可靠性问题，智谱将全部测试题目及执行过程公布于 Hugging Face 平台，用户能够自由获取相关数据，进而独立完成验证环节，确保结果的准确性。

这个数据集托管在Hugging Face平台上，其名称为CC-Bench-trajectories，由zai-org组织上传分享，遵循知识共享署名许可协议，用户可以自由使用，但必须注明原作者的功劳。

GLM-4.6 存在一个值得关注的现象，它在平均 Token 耗费上，比 GLM-4.5 减少了超过三成，在同类模型中属于较低的水平。

在任务达成效果相似的前提下，若Token数量更少，则意味着处理相同问题所需的时间更短，并且资源消耗也更小。

企业运行中，每次操作频繁发生，数量极多，若效率相差三成，累积的损失便非常可观。

而且，Token数量直接影响效率。资源占用越小，运算步骤就越迅速，等待时间也就越短。对于难度较大的编程工作而言，这种差异会造成使用感受有天壤之别。

实际测试表明，GLM-4.6 的回应比 4.5 更加精炼，减少了不必要的阐释，迅速直指核心问题。这应该就是 Token 使用量降低的缘由。

好了，我觉得我不能再废话了。咱们看几个案例。

事先说明，我接下来举的例子大多涉及前端页面编写，负责 Go 语言的同事还打趣我，问什么时候能展示一些后端方面的实例

我同样有这个想法，不过，文章的核心目的并非展示技巧，而是帮助读者清楚掌握模型的不同之处，因此，客户端在这方面确实更有利。

稍后大家可以亲身体验一下，GLM-4.6 在实际编程过程中都十分出色，不管是进行前端开发还是后端工作。

#01

烟花展示

临近十一假期，我打算先测试一下让 GLM-4.6 创作烟花画面，具体指令如下，内容参考自 X。

制作一个单一HTML文件，里面包含CSS和JavaScript，用来生成动态烟花展示效果。这个展示应该能视觉化地呈现不同种类的烟花，每种烟花都有独特的动画效果：爆开型烟花表现为色彩缤纷的爆炸图案向四周扩散，喷泉型烟花展示连续闪烁的轨迹和粒子，火花型烟花是向上喷射的火花依次落下，罗马烛火则是按顺序发射色彩各异的球体向上飞升。所有烟花类型都要同时在屏幕上展示。背景应为深邃的夜空。将全部HTML、CSS和JavaScript代码放在这个单一文件里。JavaScript部分应包含触发不同烟花组合的控制，以及调节强度等级的功能。

下面是最终生成的效果。相当可以了啊。

#02

3D 太阳系

这同样是一个业内公认的典型范例。我也会考察 GLM-4.6 的运作情况，观察它是否能够清楚呈现太阳系的整体构造以及各个行星的运行轨迹。

提示词：

一个完全可交互的三维太阳系，所有行星围绕太阳运行，展现出精确的相对位置和尺寸关系。行星与卫星的动画流畅自然，每个星球都拥有逼真的表面纹理。系统包含行星环、小行星带以及轨道线。太阳提供柔和的光线，形成真实的阴影效果。用户可以自由旋转、缩放并探索各个星球。采用现代简洁的3D风格，适合用于教学或模拟场景。清晰的标签和微妙的发光效果，有助于提升可见度。

下面是效果图：

#03

动画加载

再看看动画生成的水准。我的提示词是：

用 CSS 和 JavaScript 编写一个 HTML 文件来制作动画式加载符号，该符号包含多种类型：一个带颜色变化的旋转圆环形微调器，一个显示百分比数值的进度条，一组依次弹跳的小球，以及一个会放大缩小的圆形脉冲效果。这些加载符号要并排放在深色底板上展示。同时配备控制按钮，可以开启或关闭各个动画，并标明当前的加载进度数值。

最终，GLM-4.6 生成的效果如下：

我再放下 GLM-4.5 生成的效果。

通过比较可以发现，GLM-4.6 制作出来的动态影像，其运行过程显得更为顺畅自然。

#04

生成 PPT

提示词：

做一个传统文化——二十四节气的 PPT

#05

写在最后

此次升级完成，GLM-4.6 毫无疑问在国内属于顶尖的编程模型了。

放眼全球市场，OpenAI 与 Anthropic 的综合能力无疑更为突出，然而在国内，像智谱这样专门针对编程领域不断精进的初创企业，已经逐步缩小了双方的距离。

这对我们而言，是个好消息，毕竟像 Claude 这样的模型，在国内一直不太方便，价格和使用方面都存在困难。

GLM-4.6 能否持续领跑国内代码模型领域，目前尚无定论。当前大模型角逐异常白热化，任何模型都难以永久占据首位。

但换个角度看，这反而说明国内厂商的迭代节奏已经跟上来了。

Claude Sonnet 4.5 推出之后，再次成为全球编程模型的领头羊。不过，在我看来，这次的发展与前几次相比，提升幅度并不算特别显著。

头部封闭式算法的发展速度正在减慢，这是今年下半年我们观察到的现象。因此，OpenAI 才加速产品规划，着力建立自身的非算法竞争壁垒。

国产方案与顶尖私有化产品的距离，在若干情境下几乎可以忽略不计，这种态势在接下来的一年里极有可能持续增强。

我记得没错，从上个月起，智谱推出了一个每月最低只需二十元的编程服务包年方案。这个价位相当亲民，对于大多数程序员的常规操作，这个配额基本上能够满足需求。

使用类似 Claude Code 的软件，可以直接切换到智谱的模型进行应用。运行效率高，成本较低，并且性能出色。确实非常理想。

此次 GLM-4.6 推出之后，订阅式方案将自动更新至最新形态，并且集成了视觉辨识及检索功能。

那些曾经认为 Claude Code 这类工具费用过高的朋友们，不妨在假期期间体验一下，亲身感受 GLM-4.6 在实际开发环节中的强大性能。

这是 GLM-4.6 的技术文章，有兴趣的可以继续了解。假期好呢。今年这八天假期，尽情享受吧。

https://z.ai/blog/glm-4.6