Veja como o novo GLM da Zhipu melhora seu código, raciocínio, buscas e trabalho com contextos longos

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Neste artigo você vai descobrir o que muda com GLM Quatro Ponto Seis. A nova versão amplia muito a janela de contexto, melhora o raciocínio de longo alcance e foca em tarefas práticas de código real. Há redução no consumo de tokens — entenda melhor como isso impacta seu pipeline em como tokenização e chunking mudam o processamento — e desempenho próximo às melhores alternativas. Os pesos abertos permitem inferência local com ferramentas da comunidade. Leia e saiba como isso pode acelerar seus fluxos com agentes e onde baixar os recursos. Para uma cobertura completa do lançamento, veja também https://www.marktechpost.com/2025/09/30/zhipu-ai-releases-glm-4-6-achieving-enhancements-in-real-world-coding-long-context-processing-reasoning-searching-and-agentic-ai/

• Suporte a contexto muito longo e saídas extensas

• Menor consumo de tokens em tarefas práticas

• Desempenho perto dos líderes do setor

• Pesos abertos disponíveis para uso local

• Foco em fluxos agentivos e tarefas de programação

Zhipu AI lança GLM-4.6 com contexto estendido e pesos abertos

Você precisa saber agora: a Zhipu AI disponibilizou GLM-4.6, uma nova versão do seu modelo que amplia o contexto de entrada, facilita execuções locais e melhora eficiência em tarefas práticas, segundo anúncios oficiais. O modelo chega com 200K tokens de contexto, 128K tokens de saída, e oferece pesos abertos sob licença MIT. Mais informações técnicas e análise do anúncio estão em https://www.marktechpost.com/2025/09/30/zhipu-ai-releases-glm-4-6-achieving-enhancements-in-real-world-coding-long-context-processing-reasoning-searching-and-agentic-ai/.

Principais novidades — o que muda para você

• Janela de contexto: suporte a 200K tokens de entrada — uma mudança que reflete as discussões sobre protocolos de contexto, veja o que muda no protocolo de contexto MCP.

• Saída máxima: até 128K tokens gerados

• Pesos abertos: artefatos disponíveis no Hugging Face/ModelScope com licença MIT; configuração 357B em MoE (BF16/F32)

• Eficiência: redução de consumo de tokens em cerca de 15% no benchmark estendido CC-Bench versus GLM-4.5 — uma melhoria relevante quando combinada com técnicas de otimização e quantização descritas em guias como otimização e quantização com Hugging Face e ONNX.

• Desempenho: taxa de vitória de 48.6% em testes relatados, próxima à paridade com Claude Sonnet 4

• Disponibilidade: acesso via Z.ai, OpenRouter e downloads de pesos para execução local

• Deploy local: documentação e suporte para inferência com vLLM e SGLang; a comunidade produz quantizações para hardware de estação de trabalho — processos que se beneficiam de ferramentas e técnicas como DeepSpeed e extensões como ZenFlow.

Contexto e objetivo do lançamento

A atualização é um avanço incremental com impacto prático em cenários que exigem contexto longo e fluxos de trabalho "agentic" (agentes encadeados). A Zhipu indica foco em reduzir custos de tokens em aplicações reais e em permitir execução local quando o controle for necessário — uma direção alinhada a discussões sobre agentes, RAG e memória persistente, por exemplo RAG nativo vs RAG agente e soluções de memória como Memori (GibsonAI).

Detalhes técnicos e distribuição

• Pesos e instruções para uso local disponíveis publicamente.

• Arquitetura: MoE com ~357B de parâmetros.

• Formatos tensorais: BF16 e F32.

• Ferramentas suportadas: vLLM e SGLang para inferência local — integração com pipelines e GUIs de agente é abordada por projetos como AG-UI.

• Comunidade: já realiza quantizações para hardware mais acessível; para entender passos práticos na construção de pipelines de análise e pesquisa com LLMs, veja guias como criar pipeline com LangGraph e integração com outras ferramentas.

Para benchmarks, comparativos e contexto adicional do anúncio original, consulte o artigo da MarkTechPost: https://www.marktechpost.com/2025/09/30/zhipu-ai-releases-glm-4-6-achieving-enhancements-in-real-world-coding-long-context-processing-reasoning-searching-and-agentic-ai/.

Comparação rápida

Item	GLM-4.6	Referência / Concorrente
Janela de contexto	200K tokens	GLM-4.5 (menor)
Saída máxima	128K tokens	—
Redução de tokens (CC-Bench)	~15% vs GLM-4.5	Relatórios da Zhipu
Taxa de vitória	48.6% (próximo a Claude Sonnet 4)	Benchmark estendido
Pesos	Disponíveis (MIT)	Hugging Face / ModelScope
Parâmetros	357B (MoE)	—

Como você pode usar o modelo hoje

• Teste na nuvem: serviços como Z.ai e OpenRouter já oferecem o modelo.

• Execução local: baixe os pesos no Hugging Face/ModelScope e siga as orientações para vLLM ou SGLang; guias sobre execução local e quantização podem ajudar, como os tutoriais de treinamento e operações com Smol2Operator.

• Hardware de estação de trabalho: considere quantizações comunitárias para tornar o modelo viável localmente e técnicas de otimização discutidas em otimização ponta a ponta.

Conclusão

O lançamento do GLM-4.6 traz mais contexto, saídas maiores e pesos abertos para execução local — ferramentas úteis para fluxos complexos e tarefas de código real. Você ganha 200K tokens de contexto, até 128K de saída e opções de inferência com vLLM e SGLang. Na prática, isso significa menos consumo de tokens (~15% vs GLM-4.5) e melhor manejo de projetos longos: ideal para depuração, histórico extenso e agentes que dependem de contexto. Para entender como modelos focados em código vêm evoluindo, confira análises de modelos como DevStral da Mistral e outras iniciativas de raciocínio e código aberto, como K2 Think.

Se quiser aprofundar, leia a cobertura técnica e comparativa em https://www.marktechpost.com/2025/09/30/zhipu-ai-releases-glm-4-6-achieving-enhancements-in-real-world-coding-long-context-processing-reasoning-searching-and-agentic-ai/ e acompanhe guias práticos em AI Directory.

Perguntas frequentes

• O que mudou nos limites de contexto e saída de tokens?
  Suporta 200K de contexto e até 128K de saída; para entender implicações práticas de tokenização, veja como tokenização e chunking afetam o processamento.

• Como isso melhora meu código e depuração?
  Menos tokens gastos e mais contexto para entender projetos grandes; debug e refatoração mais precisos — ideal em conjunto com ferramentas e modelos focados em código, como descrito em artigos sobre novas funções do Copilot e modelos especializados.

• Posso usar os pesos abertos localmente?
  Sim. Pesos no Hugging Face/ModelScope com licença MIT. Roda com vLLM, SGLang e há quantizações comunitárias; técnicas de escalabilidade e memória são abordadas em DeepSpeed e extensões como ZenFlow.

• Como ele se compara ao GLM-4.5 e ao Claude Sonnet 4?
  ~15% menos tokens que o GLM-4.5; quase empate com Claude Sonnet 4 (48.6% win-rate) em testes relatados — veja contexto sobre a família Claude Sonnet.

• Isso ajuda em buscas e agentes com contexto longo?
  Sim. Mantém longos históricos, melhora relevância de busca e torna agentes mais eficazes em fluxos complexos; para arquiteturas de pesquisa e agentes veja artigos sobre agentes de pesquisa profunda e estratégias de RAG.

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