zhipu

GLM-5.2

GLM-5.2 is Zhipu AI's flagship open-weight model met een 1M context window en gespecialiseerde agentic coding-capaciteiten onder een MIT-licentie.

Open WeightsMIT-licentieCoding Assistant1M ContextReasoning
zhipu logozhipuGLM-516 juni 2026
Context
1.0Mtokens
Max output
4Ktokens
Invoerprijs
$1.40/ 1M
Uitvoerprijs
$4.40/ 1M
Modaliteit:Text
Mogelijkheden:ToolsStreamingRedeneren
Benchmarks
GPQA
83%
GPQA: Wetenschappelijke vragen op graduate-niveau. Een rigoureuze benchmark met 448 vragen over biologie, fysica en chemie. PhD-experts behalen slechts 65-74% nauwkeurigheid. GLM-5.2 scoorde 83% op deze benchmark.
HLE
40%
HLE: Expert-niveau redeneren. Test het vermogen van een model om expert-niveau redeneren te demonstreren in gespecialiseerde domeinen. GLM-5.2 scoorde 40% op deze benchmark.
MMLU
94%
MMLU: Massale multitask taalbegrip. Een uitgebreide benchmark met 16.000 vragen over 57 academische vakken. GLM-5.2 scoorde 94% op deze benchmark.
MMLU Pro
86%
MMLU Pro: MMLU Professionele editie. Een verbeterde versie van MMLU met 12.032 vragen en een moeilijker 10-optie formaat. GLM-5.2 scoorde 86% op deze benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Instructie-opvolging evaluatie. Meet hoe goed een model specifieke instructies en beperkingen volgt. GLM-5.2 scoorde 85% op deze benchmark.
AIME 2025
99%
AIME 2025: Amerikaanse uitnodigingswiskunde-examen. Wiskundeproblemen op wedstrijdniveau van het prestigieuze AIME-examen. GLM-5.2 scoorde 99% op deze benchmark.
MATH
97%
MATH: Wiskundig probleemoplossen. Een uitgebreide wiskunde-benchmark die probleemoplossen test in algebra, meetkunde, calculus. GLM-5.2 scoorde 97% op deze benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Basisschool wiskunde 8K. 8.500 wiskundige woordproblemen op basisschoolniveau. GLM-5.2 scoorde 98% op deze benchmark.
MGSM
91%
MGSM: Meertalige basisschool wiskunde. De GSM8k-benchmark vertaald naar 10 talen. GLM-5.2 scoorde 91% op deze benchmark.
SWE-Bench
62%
SWE-Bench: Software engineering benchmark. AI-modellen proberen echte GitHub-issues op te lossen in Python-projecten. GLM-5.2 scoorde 62% op deze benchmark.
HumanEval
97%
HumanEval: Python programmeerproblemen. 164 programmeerproblemen waarbij modellen correcte Python-functie-implementaties moeten genereren. GLM-5.2 scoorde 97% op deze benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Live codeerbenchmark. Test codeervaardigheden op continu bijgewerkte, real-world programmeeruitdagingen. GLM-5.2 scoorde 65% op deze benchmark.
Terminal-Bench
81%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-taken. Test het vermogen om command-line operaties uit te voeren. GLM-5.2 scoorde 81% op deze benchmark.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Abstractie en redeneren. Test fluide intelligentie door nieuwe patroonherkennigspuzzels. GLM-5.2 scoorde 14% op deze benchmark.

Over GLM-5.2

Leer over de mogelijkheden van GLM-5.2, functies en hoe het je kan helpen betere resultaten te behalen.

Mixture of Experts-architectuur

GLM-5.2 is een Mixture of Experts (MoE) flagship model, ontworpen voor langdurige taken en autonome agentic workflows. Het maakt gebruik van een enorme 753 miljard parameter architectuur met ongeveer 40 miljard actieve parameters per token. Dit ontwerp vormt een grote sprong in efficiëntie voor de GLM-serie door de rekenkosten te verlagen met behoud van prestaties voor complexe logische taken.

IndexShare-efficiëntie

Het model introduceert IndexShare, een vernieuwende architecturale verbetering die indexers hergebruikt in sparse attention layers. Deze innovatie vermindert het aantal floating point operations per token met een factor 2,9 bij de volledige contextlengte van 1 miljoen tokens. Deze efficiëntie maakt de enorme context window daadwerkelijk bruikbaar voor grootschalige projecten, in plaats van slechts een theoretische limiet.

Gespecialiseerde Agentic-training

Wat GLM-5.2 onderscheidt van alternatieven is de focus op complexe, langdurige codeertrajecten. Het is specifiek getraind op complexe debug- en implementatietaken in volledige codebases. Ontwikkelaars kunnen schakelen tussen High en Max thinking effort-niveaus, waardoor het model meer compute kan besteden aan interne reasoning voor systeemoptimalisatie en geavanceerd wiskundig probleemoplossend vermogen.

GLM-5.2

Gebruikscases voor GLM-5.2

Ontdek de verschillende manieren waarop je GLM-5.2 kunt gebruiken voor geweldige resultaten.

Agentic Software Engineering

Zet het model in binnen autonome frameworks om ontwikkelingstaken af te handelen, van requirements gathering tot aan de uiteindelijke deployment.

Grootschalige code-refactoring

Analyseer en herschrijf softwareprojecten met meerdere bestanden door de volledige codebase in de 1M token context window te laden.

Geautomatiseerde documentbeoordeling

Verwerk omvangrijke juridische of technische documentatiesets om inconsistenties te identificeren of gestructureerde data met hoge reasoning-nauwkeurigheid te extraheren.

3D-scènegeneratie

Gebruik de gespecialiseerde kracht in WebGL en HTML5 om complexe interactieve 3D-visualisaties te genereren vanuit text prompts.

Bedrijfslogica-automatisering

Koppel het model aan agent operating systems om gedeeld geheugen te beheren en geplande, urenlange workflows zonder toezicht uit te voeren.

Lokale privacy-first ontwikkeling

Draai het open-weight model op private hardware-clusters om volledige datasoevereiniteit te waarborgen voor gevoelige zakelijke engineeringprojecten.

Sterke punten

Beperkingen

Uitzonderlijke codeerintelligentie: Het model staat op #3 op FrontierSWE met een score van 74,4%, wat zijn vermogen voor urenlange engineeringprojecten bewijst.
Hoge token-verbositeit: Het model neigt ernaar ongeveer 2 keer meer tokens te genereren dan zijn voorganger om resultaten te behalen, wat de latency verhoogt.
Disruptieve prijs-kwaliteitverhouding: Met $1,40/$4,40 per miljoen tokens biedt het intelligentie op frontier-niveau tegen ongeveer 1/6e van de kosten van proprietary concurrenten.
Enorme hardwarevereisten: Met een 753B parameter footprint is lokale deployment voor de meeste individuele ontwikkelaars onbereikbaar zonder aanzienlijke kwantisatie.
Echt bruikbare 1M context: Het is geoptimaliseerd voor langdurige, complexe codeertrajecten waarbij voorgaande modellen vaak moeite hadden om de samenhang te bewaren.
Tragere responstijden: Responstijden kunnen tot wel 3 keer langer zijn dan bij westerse modellen door de uitgebreide interne reasoning-cycli.
Volledige soevereiniteit en privacy: Dankzij de MIT-gelicentieerde open weights kunnen ontwikkelaars het model lokaal draaien, waardoor externe API-risico's en datalekken worden vermeden.
Beperkte design-creativiteit: Hoewel technisch bekwaam in frontend-coding, kan het minder creatief zijn in esthetisch design dan bijvoorbeeld Claude Opus.

API snelstart

zhipu/glm-5.2

Bekijk documentatie
zhipu SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'YOUR_Z_AI_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.z.ai/api/paas/v4/',
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'glm-5.2',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Ontwerp een WebGL 3D stadsscène.' }],
    // @ts-ignore - gespecialiseerde Z.ai parameter
    thinking: { type: 'enabled' },
    reasoning_effort: 'max',
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installeer de SDK en begin binnen enkele minuten met API-calls.

Wat mensen zeggen over GLM-5.2

Bekijk wat de community denkt over GLM-5.2

Ik roep al maanden dat open-source AI-modellen 6 maanden achterlopen op de frontier. Ze hebben de achterstand ingehaald. GLM 5.2 is net zo goed als Opus 4.8.
Alex Finn
twitter
De sprong tussen 5.1 en 5.2 is behoorlijk groot... het houdt erg van lange chain-of-thought processen en verslaat proprietary modellen.
Sam Witteveen
youtube
Het 2-bit model behoudt ~82% nauwkeurigheid nadat we het hebben verkleind van 1,51TB naar 238GB. GLM-5.2 is tot nu toe het krachtigste open model.
Unsloth AI
twitter
Het voert de lijst met open-weight modellen aan en heeft de toppositie in de Design Arena opgeëist, waarbij het de nu niet meer beschikbare Claude Fable 5 overtreft.
Brian Roemmele
twitter
De 1 miljoen token context window is verliesvrij, wat indrukwekkend is voor een open-weight model.
DevGuru
reddit
Benchmarkcijfers zijn één ding, maar in feitelijke agent-workflows voelt het erg robuust aan.
TechInnovator
hackernews

Video's over GLM-5.2

Bekijk tutorials, reviews en discussies over GLM-5.2

De sprong tussen 5.1 en 5.2 is behoorlijk groot... het houdt echt van lange chain-of-thought processen hier.

Ik zie echt het nut niet in van modellen zoals Sonnet of Gemini Flash als dit ding het goedkoper kan vervangen.

De 1 miljoen token context window is verliesvrij, wat indrukwekkend is voor een open-weight model.

Het is duidelijk gericht op ontwikkelaars die lokale controle nodig hebben over hun reasoning engines.

Benchmarkcijfers zijn één ding, maar in feitelijke agent-workflows voelt het erg robuust aan.

Het is het eerste open-weight model dat boven de 80 scoort in Terminal Bench en staat op gelijke hoogte met GPT 5.5.

Je ging van 15.000 naar 30.000 tokens. Dit is token-misbruik... je gaat twee keer zo lang wachten.

Lokale tests laten zien dat het complexe bestandsstructuren beter aanpakt dan DeepSeek v4.

De 'Max' reasoning effort vraagt veel van de hardware, maar de logica klopt.

De MIT-licentie betekent dat je dit voor vrijwel alles kunt gebruiken zonder je zorgen te maken over voorwaarden.

Ik heb een aantal bizarre benchmarks gezien die hoger scoren dan Fable op design bench en het zorgt voor de nodige buzz.

Ik vroeg GLM 5.2 om deze app te herontwerpen... geen mislukte edits. Echt behoorlijk strak om eerlijk te zijn.

De frontend-capaciteiten zijn een groot pluspunt voor deze versie.

Het voelt meer als een tool om andere tools mee te bouwen dan alleen als een chatbot.

De mogelijkheid om thinking tokens te inspecteren is een droom voor ontwikkelaars bij het debuggen van logica.

Meer dan alleen prompts

Supercharge je workflow met AI-automatisering

Automatio combineert de kracht van AI-agents, webautomatisering en slimme integraties om je te helpen meer te bereiken in minder tijd.

AI-agents
Webautomatisering
Slimme workflows

Pro-tips voor GLM-5.2

Experttips om je te helpen het maximale uit GLM-5.2 te halen en betere resultaten te behalen.

Schakel Max Reasoning in voor logica

Activeer de 'Max' reasoning effort voor complexe codeer- of wiskundige taken waar nauwkeurigheid belangrijker is dan de generatiesnelheid.

Laad volledige projecten

Gebruik de 1M context window om het model te voorzien van volledige projectdocumentatie en stijlgidsen voor consistente code-output.

Optimaliseer met kwantisatie

Gebruik FP8 of 2-bit kwantisatie voor lokale deployments om de enorme 753B parameters op high-end hardware te laten passen.

Inspecteer thinking tokens

Maak gebruik van de native ondersteuning voor thinking tokens om de interne logica te inspecteren voordat het uiteindelijke antwoord wordt gegeven, zodat fouten vroegtijdig kunnen worden opgemerkt.

Testimonials

Wat onze gebruikers zeggen

Sluit je aan bij duizenden tevreden gebruikers die hun workflow hebben getransformeerd

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Gerelateerd AI Models

alibaba

Qwen3.5-Omni

alibaba

Qwen3.5-Omni is a natively omnimodal AI by Alibaba Cloud, offering seamless audio-visual reasoning, real-time voice chat, and 256k context for low-latency apps.

256K context
$0.40/$4.80/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2 Thinking

Moonshot

Kimi K2 Thinking is Moonshot AI's trillion-parameter reasoning model. It outperforms GPT-5 on HLE and supports 300 sequential tool calls autonomously for...

256K context
$0.60/$2.50/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
openai

GPT-5.2

OpenAI

GPT-5.2 is OpenAI's flagship model for professional tasks, featuring a 400K context window, elite coding, and deep multi-step reasoning capabilities.

400K context
$1.75/$14.00/1M
alibaba

Qwen3.6-Max-Preview

alibaba

Qwen3.6-Max-Preview is Alibaba's flagship MoE model featuring 1M context, a native thinking mode, and SOTA scores in agentic coding and reasoning.

1M context
$1.25/$10.00/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
zhipu

GLM-5.1

Zhipu (GLM)

GLM-5.1 is Zhipu AI's flagship reasoning model, featuring a 202K context window and an autonomous 8-hour execution loop for complex agentic engineering.

203K context
$1.40/$4.40/1M

Veelgestelde vragen over GLM-5.2

Vind antwoorden op veelvoorkomende vragen over GLM-5.2