357 milyar parametre, 200.000 token bağlam penceresi ve gelişmiş akıl yürütme yetenekleriyle GLM-4.6, açık kaynak dil modellerinde sınırları zorluyor. İster kodlama, ister uzun doküman analizi olsun, bu model 2026'nın standartlarını belirliyor.
Çin merkezli Z.ai (eski adıyla Zhipu AI) tarafından geliştirilen GLM-4.6, açık kaynak dünyasına sunulmuş en güçlü "Text-to-Text" modellerinden biridir.
30 Eylül 2025 (tahmini) tarihinde Hugging Face üzerinde yayınlanan bu model, selefi GLM-4.5'e göre kodlama, akıl yürütme ve ajan (agent) yeteneklerinde devasa sıçramalar yapmıştır. MIT lisansı ile dağıtılması, onu hem akademik araştırmalar hem de ticari uygulamalar için cazip hale getirmektedir.
GLM-4.6, sıradan bir güncelleme değil; mimari bir evrimdir.
200.000 token'lık bağlam penceresi sayesinde, yüzlerce sayfalık sözleşmeleri, kitapları veya geniş kod tabanlarını (codebase) tek seferde işleyebilir. "Lost in the middle" (ortada kaybolma) sorunu minimize edilmiştir.
Python, PHP, JavaScript gibi dillerde kod tamamlama ve hata ayıklama yetenekleri, önceki sürüme göre %40 daha iyidir. Özellikle karmaşık sistem mimarisi kurgulamada Claude Sonnet 4 ile yarışır.
Model, sadece metin üretmekle kalmaz; harici API'leri çağırabilir, SQL sorguları yazıp çalıştırabilir ve çok adımlı görevleri (reasoning chains) bir insan gibi planlayıp yürütebilir.
Robotik cevaplar yerine, kullanıcı niyetini (intent) daha iyi anlayan, doğal akışa sahip ve tonlamayı ayarlayabilen bir yapıya sahiptir. Müşteri hizmetleri botları için idealdir.
Matematiksel problemler ve mantık sorularında (GSM8K benchmarkları), DeepSeek-V3.1-Terminus gibi rakipleriyle başa baş performans sergiler.
357 Milyar parametreli bir devi evdeki bilgisayarınızda çalıştırmayı düşünüyorsanız, işte acı gerçekler ve çözüm yolları.
GLM-4.6'nın tam sürümünü (Full Precision) çalıştırmak için tek bir tüketici sınıfı (RTX serisi) ekran kartı YETERSİZDİR. Bu model veri merkezi seviyesinde donanım gerektirir.
| Senaryo | Gerekli Donanım (Minimum) | VRAM İhtiyacı | Tahmini Maliyet | Durum |
|---|---|---|---|---|
| Full Model (357B) Prodüksiyon / Araştırma |
8x NVIDIA A100 (80GB) veya 8x NVIDIA H100 |
≥ 640 GB | $150.000+ | Veri Merkezi Şart |
| Quantized (FP8/INT4) Gelişmiş İş İstasyonu |
2x veya 4x RTX 4090 (24GB) | 48 - 96 GB | $8.000 - $15.000 | Mümkün (Zorlu) |
| Ev Bilgisayarı Tek RTX 4090 / 3090 |
1x RTX 4090 | 24 GB | $3.000 - $5.000 | ÇALIŞMAZ ❌ |
| API / Cloud Kullanımı En Mantıklı Çözüm |
Herhangi bir modern PC (İnternet bağlantısı) |
- | Kullanım başına ücret | TAVSİYE EDİLEN ✅ |
Eğer GLM-4.6 mimarisini denemek istiyorsanız ancak yüz binlerce dolarlık yatırım yapamıyorsanız, izlemeniz gereken yol şudur:
Yapay zeka geliştirmek için (Local LLM + API kullanımı) ideal sistem:
2026 yılı itibariyle arama motorları artık sadece "anahtar kelime" eşleştirmesi yapmıyor. GLM-4.6 gibi modeller, Google'ın SGE (Search Generative Experience) altyapısının temelini oluşturuyor.
Yapay zeka içeriği arttıkça, "Deneyim" ve "Uzmanlık" (Experience & Expertise) faktörleri sıralamada belirleyici oluyor. İnsan dokunuşu şart.
Arama motorları kelimeleri değil, kavramlar arasındaki ilişkileri (entities) anlıyor. İçeriğiniz semantik olarak zengin olmalı.
GLM-4.6 gibi botların içeriğinizi anlaması için JSON-LD şemaları (bu sayfada olduğu gibi) hayati önem taşıyor.
Hız hala kral. AI yanıtları anlık oluşurken, sitenizin de milisaniyeler içinde açılması gerekiyor.
GLM-4.6, Llama 3 veya DeepSeek modellerini çalıştırmak, API servisi kurmak veya RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleri geliştirmek için Eka Sunucu yanınızda.
GLM-4.6 ve kurulum süreçleri hakkında merak edilenler.