Z.ai: GLM 4.6 z-ai/glm-4.6

Модель Z.ai: GLM 4.6 от ZAI (семейство glm-4) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Серия GLM от Zhipu AI — китайский open-source лидер.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

205K

контекст, токенов

39 ₽

за 1 млн входных токенов

190 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое Z.ai: GLM 4.6

Аналитические и инженерные задачи с большими объёмами текста, особенно там, где важен расширенный контекст до 200K токенов и поддержка китайского языка.

GLM-4.6 — языковая модель от китайской компании Zhipu AI (Z.ai), развивающая линейку GLM-4. По сравнению с предшественником GLM-4.5 ключевым улучшением стало расширение контекстного окна: с 128K до 200K токенов. Это позволяет модели работать с объёмными документами, длинными кодовыми базами и многоходовыми диалогами без потери контекста.

Модель поддерживает внутреннее рассуждение (reasoning), что означает способность выстраивать цепочку логических шагов перед выдачей ответа — полезно для задач, требующих анализа, декомпозиции проблем или многоэтапных вычислений. Работает в текстовом режиме: принимает текст и возвращает текст. Семейство GLM-4 традиционно демонстрирует сильные результаты на задачах с китайским языком, при этом поддерживая и английский.

GLM-4.6 ориентирован на сценарии, где критична работа с большими объёмами информации за один запрос: анализ длинных отчётов, обработка обширных кодовых репозиториев, суммаризация многостраничных документов. Расширенный контекст в сочетании с reasoning-возможностями делает модель интересным вариантом для аналитических и инженерных задач.

Когда брать эту модель

✓ Анализ и суммаризация длинных документов (юридические тексты, технические спецификации, отчёты)
✓ Работа с большими кодовыми базами: ревью, рефакторинг, поиск ошибок в объёмных репозиториях
✓ Многоэтапные аналитические задачи, требующие цепочки рассуждений
✓ Задачи с китскоязычным контентом, где важно качество понимания и генерации
✓ RAG-пайплайны с длинным контекстом, где нужно удержать большой объём retrieved-документов

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый контракт на 150 страниц, выяви все пункты, связанные с ответственностью сторон, и составь краткое резюме рисков для покупателя.

Использование Z.ai: GLM 4.6 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "z-ai/glm-4.6",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="z-ai/glm-4.6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "z-ai/glm-4.6",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);