GLM-4.6: Claude से 3 गुना ज्यादा यूसेज 6 गुना कम कीमत पर, ओपन सोर्स!

 राम राम मित्रों! हम सभी डेवलपर्स और टेक एंथूजियस्ट्स को पता है कि AI की दुनिया में कितनी तेजी से बदलाव आ रहे हैं। हर महीने कोई न कोई नया मॉडल लॉन्च हो रहा है जो पिछले सभी रिकॉर्ड तोड़ने का दावा करता है। ऐसे में सितंबर 2025 में Zhipu AI ने अपना नया मॉडल GLM-4.6 लॉन्च किया है, और मैं आपसे कहूंगा कि ये सिर्फ एक और मॉडल नहीं है, open source होने के नाते ये एक गेम-चेंजर साबित हो सकता है!

मैं खुद कोडिंग के लिए AI टूल्स का इस्तेमाल करता हूं, और मेरे लिए ये जानना बेहद जरूरी है कि कौन सा मॉडल वास्तव में काम का है, न कि सिर्फ बेंचमार्क में अच्छे नंबर लाने वाला। GLM-4.6 ने मेरा ध्यान खींचा क्योंकि ये सिर्फ बेंचमार्क में ही नहीं, बल्कि असल कोडिंग के काम में भी कमाल दिखा रहा है।

आखिर है क्या GLM-4.6?

GLM-4.6, Zhipu AI का नया फ्लैगशिप मॉडल है जो अपने पिछले वर्जन GLM-4.5 से कहीं बेहतर परफॉर्मेंस दे रहा है। ये सिर्फ एक छोटा अपडेट नहीं है, बल्कि इसमें कई बड़े सुधार किए गए हैं जो इसे कोडिंग और रीजनिंग के मामले में दुनिया के टॉप मॉडल्स से टक्कर लेने लायक बनाते हैं।

अगर आप पेशेवर डेवलपर या vibe coding करते हैं या AI में दिलचस्पी रखते हैं, तो आपके लिए GLM-4.6 के बारे में जानना जरूरी है क्योंकि:

• यह Claude Sonnet 4 जैसे टॉप मॉडल्स के मुकाबले कम कीमत पर बेहतर परफॉर्मेंस दे रहा है।
• इसे ओपन सोर्स किया गया है, मतलब आप इसे अपने लोकल सिस्टम पर भी रन कर सकते हैं।
• यह लंबे समय तक काम करने वाले कॉम्प्लेक्स टास्क्स को हैंडल कर सकता है।

GLM-4.6 की टॉप 5 खास बातें

1. लंबी याददाश्त (200K कॉन्टेक्स्ट विंडो)

पहले के वर्जन GLM-4.5 में 128K टोकन्स का कॉन्टेक्स्ट विंडो था, जबकि GLM-4.6 में इसे बढ़ाकर 200K टोकन्स कर दिया गया है।

आसान भाषा में समझें तो कॉन्टेक्स्ट विंडो मॉडल की "याददाश्त" होती है। जितनी बड़ी यह याददाश्त होगी, उतना ही ज्यादा और कॉम्प्लेक्स काम मॉडल कर सकता है।

इसका मतलब है कि अब आप:

• बड़ी कोडबेस को एक बार में प्रोसेस कर सकते हैं
• लंबे डॉक्युमेंट्स को समझ सकते हैं
• मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो को आसानी से मैनेज कर सकते हैं 

यह फीचर उन डेवलपर्स के लिए वरदान है जो बड़े प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं।

2. कोडिंग में महारत

GLM-4.6 को खासतौर पर कोडिंग के लिए ट्यून किया गया है, और यह बेंचमार्क में इसका असर साफ दिख रहा है:

• LiveCodeBench v6 में 82.8 का स्कोर, जो GLM-4.5 के 63.3 से कहीं बेहतर है 
• SWE-bench Verified में 68.0 का स्कोर 
• BrowseComp परफॉर्मेंस लगभग डबल (45.1 vs 26.4) 

पर सबसे खास बात ये है कि यह सिर्फ बेंचमार्क में ही अच्छा नहीं Perform कर रहा, बल्कि रियल वर्ल्ड कोडिंग टास्क्स में भी कमाल दिखा रहा है। डेवलपर्स ने नोटिस किया है कि "यह फ्रंट-एंड कोड जेनरेट करते समय ज्यादा पॉलिश्ड और मैन्युअल क्लीनअप की जरूरत कम छोड़ने वाला आउटपुट देता है"।

3. सोचने-समझने की क्षमता (रीजनिंग) में सुधार

GLM-4.6 ने रीजनिंग के मामले में भी खासा सुधार दिखाया है। AIME 25 (एडवांस्ड मैथ एग्जाम) पर इसने 93.9 का स्कोर हासिल किया है, जो GLM-4.5 के 85.4 से काफी बेहतर है।

टूल यूज की बात करें तो जब इसे एक्सटर्नल टूल्स का इस्तेमाल करने दिया जाता है, तो इसका स्कोर 98.6 तक पहुंच जाता है, जो Claude Sonnet 4 के 87.0 से बेहतर है।

यह मॉडल रीजनिंग के साथ-साथ टूल्स का इस्तेमाल भी आसानी से कर लेता है, जो इसे और भी पावरफुल बनाता है।

4. एजेंट के तौर पर बेहतर परफॉर्मेंस

जब GLM-4.6 को एजेंट फ्रेमवर्क्स में टेस्ट किया गया, तो इसने प्रभावशाली परिणाम दिए:

Table: CC-Bench-V1.1 में GLM-4.6 की परफॉर्मेंस

तुलना (GLM-4.6 बनाम)	जीत (%)	बराबरी (%)	हार (%)
Claude Sonnet 4	48.6	9.5	41.9
GLM-4.5	50.0	13.5	36.5
Kimi-K2-0905	56.8	28.3	14.9
DeepSeek-V3.1-Terminus	64.9	8.1	27.0

CC-Bench असल दुनिया के डेवलपमेंट टास्क्स को Docker कंटेनर्स में simulate करता है, जहां मॉडल्स को मल्टी-राउंड इंटरेक्शन में अपनी काबिलियत दिखानी होती है।

इन टेस्ट्स में फ्रंट-एंड डेवलपमेंट, टूल बिल्डिंग, डेटा एनालिसिस, सॉफ्टवेयर टेस्टिंग और अल्गोरिदम डिजाइन जैसे टास्क्स शामिल थे।

5. टोकन एफिशिएंसी - कम लागत, ज्यादा काम

GLM-4.6 न केवल बेहतर परफॉर्मेंस दे रहा है, बल्कि यह अपने पिछले वर्जन के मुकाबले 15% कम टोकन्स का इस्तेमाल करके काम पूरा कर रहा है।

Table: विभिन्न मॉडल्स की टोकन एफिशिएंसी तुलना

मॉडल	प्रति इंटरेक्शन औसत टोकन	कितना ज्यादा?
GLM-4.6	651,525	-
GLM-4.5	762,817	15% ज्यादा
Kimi-K2-0905	821,759	26% ज्यादा
DeepSeek-V3.1-Terminus	947,454	45% ज्यादा

इसका मतलब है कि GLM-4.6 न सिर्फ तेज है, बल्कि यह कम लागत पर ज्यादा काम कर सकता है, जो बिजनेस के लिए एक बड़ा फायदा है।

Cost: GLM-4.6 बनाम Claude 4.5 Sonnet

GLM-4.6 की सबसे बड़ी ताकत इसकी कीमत है। Zhipu AI ने इसे बेहद कॉम्पिटिटिव प्राइसिंग में पेश किया है :

Table: प्राइसिंग तुलना (प्रति मिलियन टोकन)

मॉडल	इनपुट टोकन्स (प्रति मिलियन)	आउटपुट टोकन्स (प्रति मिलियन)
GLM-4.6	$0.60	$2.20
Claude 4.5 Sonnet	$3.00	$15.00

अगर महीने में 1 मिलियन इनपुट टोकन्स और 500,000 आउटपुट टोकन्स का इस्तेमाल करें तो:

• GLM-4.6 की कुल लागत: लगभग $1.70
• Claude 4.5 Sonnet की कुल लागत: लगभग $10.50 

यानी GLM-4.6, Claude के मुकाबले 6.2 गुना सस्ता है! यह कीमत में क्रांति ला सकता है, खासकर उन डेवलपर्स और छोटे बिजनेसेज के लिए जो AI का फायदा तो उठाना चाहते हैं लेकिन महंगे मॉडल्स का खर्चा नहीं उठा सकते।

GLM-4.6 को कैसे आजमाएं?

GLM-4.6 को एक्सेस करने के कई तरीके हैं :

1. Z.ai API प्लेटफॉर्म: डेवलपर्स सीधे Z.ai API के जरिए मॉडल को एक्सेस कर सकते हैं।
2. कोड एजेंट्स: GLM-4.6 अब कई पॉपुलर कोड एजेंट टूल्स जैसे Claude Code, Kilo Code, Roo Code आदि में सपोर्टेड है।
3. वेबसाइट चैट: सीधे Z.ai वेबसाइट पर जाकर GLM-4.6 के साथ चैट कर सकते हैं।
4. लोकल डिप्लॉयमेंट: मॉडल के वेट्स HuggingFace और ModelScope पर उपलब्ध हैं, जिन्हें आप अपने सिस्टम पर डिप्लॉय कर सकते हैं।

GLM Coding Plan की शुरुआत सिर्फ $3/महीने से होती है, जबकि Coding Max प्लान $20/महीने का है जो Claude के मुकाबले तीन गुना ज्यादा यूसेज ऑफर करता है।

GLM-4.6 की कमजोरियां

हालांकि GLM-4.6 कई मामलों में शानदार परफॉर्मेंस दे रहा है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएं भी हैं:

• कोडिंग पावर: कठिन और कॉम्प्लेक्स कोड रीजनिंग टास्क्स में Claude Sonnet 4.5 अभी भी बेहतर है।
• एकोसिस्टम मैच्योरिटी: OpenAI और Claude की तरह इसके थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशन और कम्युनिटी सपोर्ट में अभी कुछ कमी है।
• कंप्यूटर यूज: Claude की तरह यह ब्राउजर ऑटोमेशन और डेस्कटॉप इंटरेक्शन में उतना एडवांस्ड नहीं है।

निष्कर्ष: क्या GLM-4.6 आपके लिए सही है?

मेरी राय में, GLM-4.6 निम्नलिखित केस में बेहतर विकल्प है:

• अगर आप बजट में रहते हुए हाई-क्वालिटी कोड जेनरेशन चाहते हैं।
• अगर आपको मैथमेटिकल रीजनिंग और अल्गोरिदम डेवलपमेंट में मदद चाहिए।
• अगर आप ओपन सोर्स मॉडल को प्रेफर करते हैं जिसे आप कस्टमाइज कर सकें।
• अगर आप लोकल डिप्लॉयमेंट और टोकन एफिशिएंसी को महत्व देते हैं।

वहीं Claude 4.5 Sonnet निम्नलिखित स्थितियों में बेहतर रहेगा:

• अगर आपको एक्सटेंडेड ऑटोनॉमस ऑपरेशन (30+ घंटे) की जरूरत है।
• अगर आपको एडवांस्ड कंप्यूटर यूज (ब्राउजर ऑटोमेशन, डेस्कटॉप इंटरेक्शन) चाहिए।
• अगर एंटरप्राइज-ग्रेड रिलायबिलिटी और सपोर्ट जरूरी है।

Final Thoughts:

GLM-4.6 AI दुनिया में एक बड़ा कदम है, खासकर उन डेवलपर्स के लिए जो हाई क्वालिटी कोडिंग असिस्टेंट चाहते हैं लेकिन Claude जैसे प्रीमियम मॉडल्स की महंगी कीमत नहीं चुका सकते।

यह मॉडल न सिर्फ बेंचमार्क में अच्छा परफॉर्म कर रहा है, बल्कि रियल वर्ल्ड कोडिंग टास्क्स में भी Claude Sonnet 4 के करीब पहुंच गया है . साथ ही, इसकी टोकन एफिशिएंसी और ओपन सोर्स नेचर इसे और भी आकर्षक बनाते हैं।

AI की दुनिया में कंप्टीशन बढ़ रही है, और GLM-4.6 इस कंप्टीशन को और तेज करेगा, जिसका फायदा हम जैसे एंड यूजर्स को मिलेगा। तो अगली बार जब आप को कोडिंग असिस्टेंट की जरूरत हो, तो GLM-4.6 को जरूर आजमाएं, हो सकता है यह आपकी एक्सपेक्टेशन से भी बेहतर निकले!

क्या आपने GLM-4.6 आजमाया है? अपने एक्सपीरियंस कमेंट में शेयर करें!