智谱清言GLM-4.6剑指硅谷AI编码优势——成本仅为零头
新模型在实际编码中媲美Claude Sonnet 4，同时将token使用量降低30%，助力中国AI冲击全球开发者市场。
中国人工智能产业发起了一项大胆挑战。智谱，作为中国最具雄心的AI公司之一，刚刚发布了GLM-4.6。据行业评估，这款专注于编码的模型在日常编程任务中与Anthropic的Claude Sonnet 4不相上下。更令人瞩目的是，它在实现这一目标的同时，将成本大幅削减了高达85%。
此次发布正值九月密集的模型发布季，此前已有OpenAI的GPT-5 Codex、Anthropic的Claude Sonnet 4.5和DeepSeek的V3.2相继问世。与早期围绕基准测试分数炫耀的竞争不同，现在的赛道正转向开发者真正关心的地方：那些能完成工作且价格亲民的工具。
令人瞩目的性能
为测试GLM-4.6，智谱在Claude Code开发环境中设置了74项真实的编码挑战，并公开了结果至Hugging Face以供验证。结果令许多人感到惊讶：GLM-4.6不仅在多项任务中击败了Claude Sonnet 4，更是将所有其他中国竞争对手甩在了身后。
这些挑战并非枯燥的学术基准测试，而是模拟了开发者在实际工作中遇到的难题——例如构建用户界面、自动化文档处理以及创建数据密集型仪表板。
其中一项突出测试要求模型将一份64页的OpenAI研究论文压缩成一张简洁的HTML信息图。评估者称其结果“扎实且结构良好”。尽管在视觉精美度上不如Claude Sonnet 4.5的输出，但它击败了成本高出数倍的模型。
在另一项测试中，该模型构建了一个“2024年国庆旅游”数据仪表板，包含动画和密集图表。独立评审员表示，GLM-4.6的表现与Claude Sonnet 4.5不相上下——这对于任何依赖时尚、功能性仪表板的企业来说都是一项重大成就。
然而，并非所有方面都完美无缺。在广泛使用的编码基准SWE-bench Verified上，GLM-4.6得分为68%，与DeepSeek-V3.2持平，但低于Claude Sonnet 4.5的77.2%。
效率：秘密武器
GLM-4.6真正的亮点在于其效率。与前一代GLM-4.5相比，它的token消耗量减少了约30%。对于推理任务，下降幅度更大：从16,000 tokens降至仅9,000 tokens。这使其成为市场上最精简的中国推理模型。
响应时间约为35秒——足以使其跻身更快的“二线”模型之列。
正如CTOL.digital的一位工程团队成员所说：“开发者不再只想要排行榜上的冠军。他们需要能够处理真实对话、协同工具工作且不烧钱的模型。” GLM-4.6似乎满足了这些要求。
颠覆市场的价格
效率意味着节约成本，智谱也将这些优势转化为了实惠。其GLM编程计划现在每月仅需20元（约合三美元）起。这大约是竞争对手成本的七分之一。该计划每月提供“数百亿乃至上千亿”的tokens，对于大多数全职开发者而言，这是一个非常慷慨的额度。
除此之外，订阅还包含视觉识别、搜索功能以及与Claude Code、Roo Code和Cline等工具的即插即用集成。对开发者而言，其价值主张很简单：以极低的成本获得接近Claude 4的性能。
技术升级与权衡
智谱不仅调整了定价。GLM-4.6将其上下文窗口从128,000 tokens扩展到200,000 tokens，超越了DeepSeek-V3.2的128,000 tokens。这使其能够一次性处理庞大的代码库或冗长的文档。
与早期版本相比，该模型在指令遵循、算术能力和更简洁的语言输出方面均有所增强。但也有不足之处。在各种编程语言中，语法错误率跃升至13%，而GLM-4.5仅为5.5%。Go语言的开发者对此感受可能尤为明显。
还有另一个特点：在漫长复杂的推理任务中，GLM-4.6有时会提早退出，而不是强行寻找答案。评审员称之为一种“妥协倾向”——这很可能是其激进token优化的代价。
更宏大的图景：芯片自主
表面之下，隐藏着一个更具战略意义的因素：芯片独立性。GLM-4.6是首个在寒武纪芯片上运行FP8+Int4混合精度推理的生产模型，它也能使用vLLM在摩尔线程硬件上以FP8原生运行。
如果这些优化措施得以维持，中国公司最终可能会摆脱对英伟达GPU的依赖——考虑到美国的出口限制，这是一个关键的脆弱点。正如CTOL.digital工程团队总结的那样：“如果训练和推理都能在国内芯片上流畅运行，中国就能构建一个更自主的AI技术栈。”
竞争白热化
九月的模型发布潮凸显了AI编码竞赛的激烈程度。DeepSeek-V3.2将API价格削减了一半以上；OpenAI的GPT-5 Codex引入了“思考”token修剪以降低成本；Anthropic的Claude Sonnet 4.5则在复杂推理方面取得了进展。
曾被视为追随者的中国企业，如今正以吸引全球目光的方式进行创新。GLM-4.6在效率、芯片集成和低价方面的结合并非偶然——这是赢得全球开发者青睐的明确战略的一部分。
该模型已经上线：国际用户可在z.ai访问，中国用户可在bigmodel.cn访问，开源版本也已登陆Hugging Face和ModelScope。消费者聊天应用和企业API也在推广使用该模型。
开发者反馈
实际操作反馈令人鼓舞。开发者反映，前端生成更流畅，卡顿更少，并且能快速在Vue 3等现代框架中重建旧项目。一些开发者甚至构建了完整的工具使用型智能体，可以顺利抓取数据并生成本地文档。
在前端场景中，GLM-4.6常常媲美甚至超越Claude 4。然而，在繁重推理和长文档任务方面，Claude Sonnet 4.5仍保持其优势。
总结
在当今的AI格局中，原始算力不再是唯一的决定因素。部署策略、效率和成本同样重要。GLM-4.6在这三者之间取得了平衡。它并非绝对的顶尖性能模型，但在大多数情况下已足够接近——而且价格便宜得多。
对于许多开发者来说，这种结合将是不可抗拒的。一位分析师称其为“最实用的国产编码模型”，也是西方产品的有力挑战者。
这是否标志着中国AI长期竞争力的开始，抑或只是暂时的优势，仍有待观察。但有一点是明确的：在2025年10月，GLM-4.6已经改变了开发者对前沿AI编码付费的预期。