zhipu

GLM-5.2

GLM-5.2 to flagowy model Zhipu AI z otwartymi wagami, oferujący 1M context window i wyspecjalizowane możliwości agentic coding na licencji MIT.

Open WeightsLicencja MITAsystent kodowania1M ContextReasoning
zhipu logozhipuGLM-516 czerwca 2026
Kontekst
1.0Mtokenow
Maks. wyjscie
4Ktokenow
Cena wejscia
$1.40/ 1M
Cena wyjscia
$4.40/ 1M
Modalnosc:Text
Mozliwosci:NarzedziaStreamingRozumowanie
Benchmarki
GPQA
83%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. GLM-5.2 uzyskal 83% w tym benchmarku.
HLE
40%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. GLM-5.2 uzyskal 40% w tym benchmarku.
MMLU
94%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. GLM-5.2 uzyskal 94% w tym benchmarku.
MMLU Pro
86%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. GLM-5.2 uzyskal 86% w tym benchmarku.
IFEval
85%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. GLM-5.2 uzyskal 85% w tym benchmarku.
AIME 2025
99%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. GLM-5.2 uzyskal 99% w tym benchmarku.
MATH
97%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. GLM-5.2 uzyskal 97% w tym benchmarku.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. GLM-5.2 uzyskal 98% w tym benchmarku.
MGSM
91%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. GLM-5.2 uzyskal 91% w tym benchmarku.
SWE-Bench
62%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. GLM-5.2 uzyskal 62% w tym benchmarku.
HumanEval
97%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. GLM-5.2 uzyskal 97% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. GLM-5.2 uzyskal 65% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
81%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. GLM-5.2 uzyskal 81% w tym benchmarku.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. GLM-5.2 uzyskal 14% w tym benchmarku.

O GLM-5.2

Dowiedz sie o mozliwosciach GLM-5.2, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Architektura Mixture of Experts

GLM-5.2 to flagowy model typu Mixture of Experts (MoE) zaprojektowany do zadań długoterminowych i autonomicznych procesów agentic. Wykorzystuje ogromną architekturę 753 miliardów parameters, z około 40 miliardami aktywnych parameters na token. Projekt ten stanowi znaczący skok w wydajności serii GLM, redukując koszty obliczeniowe przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiej wydajności w złożonych zadaniach logicznych.

Wydajność IndexShare

Model wprowadza IndexShare, innowacyjne ulepszenie architektoniczne, które ponownie wykorzystuje indeksery w rzadkich warstwach uwagi (sparse attention). Innowacja ta redukuje operacje zmiennoprzecinkowe na token 2,9-krotnie przy pełnym context window wynoszącym 1 milion tokens. Dzięki tej wydajności ogromny context window staje się faktycznie użyteczny w projektach na dużą skalę, zamiast pozostawać tylko teoretycznym limitem.

Wyspecjalizowany trening agentic

Tym, co wyróżnia GLM-5.2 na tle alternatyw, jest nacisk na długie ścieżki kodowania. Model został specjalnie przeszkolony w zakresie złożonego debugowania i zadań wdrożeniowych obejmujących całe bazy kodu. Programiści mogą przełączać się między poziomami reasoning effort High i Max, co pozwala modelowi przeznaczyć więcej mocy obliczeniowej na wewnętrzne reasoning przy optymalizacji systemów i zaawansowanym rozwiązywaniu problemów matematycznych.

GLM-5.2

Przypadki uzycia dla GLM-5.2

Odkryj rozne sposoby wykorzystania GLM-5.2 do osiagniecia swietnych wynikow.

Agentic Software Engineering

Wdróż model w autonomicznych frameworkach, aby obsługiwać zadania programistyczne – od zbierania wymagań po finalne wdrożenie.

Refaktoryzacja kodu na dużą skalę

Analizuj i przepisuj wieloplikowe projekty programistyczne, wczytując cały kod źródłowy do 1M token context window.

Automatyczny przegląd dokumentacji

Przetwarzaj ogromne zbiory dokumentów prawnych lub technicznych, aby wykryć niespójności lub wyodrębnić dane strukturalne z dużą precyzją reasoning.

Generowanie scen 3D

Wykorzystaj wyspecjalizowane umiejętności modelu w zakresie WebGL i HTML5 do tworzenia złożonych, interaktywnych wizualizacji 3D na podstawie promptów.

Automatyzacja logiki biznesowej

Podłącz model do systemów operacyjnych dla agentów, aby zarządzać pamięcią współdzieloną i wykonywać zaplanowane, wielogodzinne procesy bez nadzoru.

Lokalny rozwój z naciskiem na prywatność

Uruchamiaj model z otwartymi wagami na prywatnych klastrach, aby zapewnić pełną suwerenność danych w wrażliwych projektach korporacyjnych.

Mocne strony

Ograniczenia

Wyjątkowa inteligencja w kodowaniu: Model zajmuje 3. miejsce w rankingu FrontierSWE z wynikiem 74,4%, co potwierdza jego zdolności w wielogodzinnych projektach inżynieryjnych.
Wysoka gadatliwość (token verbosity): Model generuje około 2 razy więcej tokens niż jego poprzednik, aby osiągnąć zakładane rezultaty, co zwiększa latency.
Przełomowy stosunek ceny do wydajności: Przy cenie 1,40/4,40 USD za milion tokens oferuje inteligencję klasy frontier za około 1/6 ceny własnościowych konkurentów.
Ogromne wymagania sprzętowe: Przy rozmiarze 753B parameters, lokalne wdrożenie jest nieosiągalne dla większości indywidualnych programistów bez znacznej kwantyzacji.
Prawdziwie użyteczny 1M Context: Model jest zoptymalizowany pod kątem długich i skomplikowanych ścieżek programistycznych, w których poprzednie modele często traciły spójność.
Wolniejszy czas odpowiedzi: Czasy odpowiedzi mogą być nawet 3 razy dłuższe niż w przypadku modeli zachodnich ze względu na rozbudowane cykle wewnętrznego reasoning.
Pełna suwerenność i prywatność: Otwarte wagi na licencji MIT pozwalają programistom na lokalne uruchomienie modelu, unikając ryzyka związanego z zewnętrznymi API i wyciekami danych.
Ograniczenia w kreatywności projektowej: Choć technicznie biegły w kodowaniu frontendowym, może być mniej kreatywny w projektowaniu estetycznym niż Claude Opus.

Szybki start API

zhipu/glm-5.2

Zobacz dokumentacje
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: 'Design a WebGL 3D city scene.' }],
    // @ts-ignore - wyspecjalizowany parametr Z.ai
    thinking: { type: 'enabled' },
    reasoning_effort: 'max',
  });

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

main();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o GLM-5.2

Zobacz, co spolecznosc mysli o GLM-5.2

Od miesięcy powtarzam, że modele open source są 6 miesięcy za modelami typu frontier. Dogoniły je. GLM 5.2 jest tak dobry jak Opus 4.8.
Alex Finn
twitter
Skok między 5.1 a 5.2 jest ogromny... model uwielbia długie chain-of-thought i wygrywa z wieloma własnościowymi modelami.
Sam Witteveen
youtube
Model 2-bitowy zachowuje ~82% dokładności po zmniejszeniu z 1.51TB do 238GB. GLM-5.2 to obecnie najsilniejszy otwarty model.
Unsloth AI
twitter
Prowadzi w rankingach modeli z otwartymi wagami i zajął pierwsze miejsce w Design Arena, wyprzedzając obecnie niedostępnego Claude Fable 5.
Brian Roemmele
twitter
1-milionowy context window jest bezstratny, co jest imponujące dla modelu z otwartymi wagami.
DevGuru
reddit
Wyniki benchmarków to jedno, ale w rzeczywistych procesach agentowych działa bardzo solidnie.
TechInnovator
hackernews

Filmy o GLM-5.2

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o GLM-5.2

Skok między 5.1 a 5.2 jest naprawdę duży... model uwielbia długie chain-of-thought.

Nie widzę sensu w używaniu modeli takich jak Sonnet czy Gemini Flash, jeśli to rozwiązanie może je zastąpić dużo taniej.

1-milionowy context window jest bezstratny, co jest imponujące dla modelu z otwartymi wagami.

Jest wyraźnie skierowany do programistów, którzy potrzebują lokalnej kontroli nad silnikami reasoning.

Wyniki benchmarków to jedno, ale w rzeczywistych procesach agentowych działa bardzo solidnie.

To pierwszy model z otwartymi wagami, który przekroczył 80 punktów w Terminal Bench i dorównuje GPT 5.5.

Przeskok z 15 000 na 30 000 tokens. To nadużycie... czas oczekiwania będzie dwa razy dłuższy.

Lokalne testy pokazują, że radzi sobie ze złożonymi strukturami plików lepiej niż DeepSeek v4.

Poziom reasoning effort 'Max' mocno obciąża sprzęt, ale logika jest bez zarzutu.

Licencja MIT oznacza, że możesz użyć tego modelu praktycznie do wszystkiego bez martwienia się o regulaminy.

Widziałem szalone benchmarki, w których wygrywa z Fable w Design Bench, robi się o nim głośno.

Poprosiłem GLM 5.2 o przeprojektowanie tej aplikacji... zero błędnych edycji. Naprawdę czysta robota.

Możliwości frontendowe są dużym atutem tej wersji.

Wydaje się bardziej narzędziem do budowania innych narzędzi niż zwykłym chatbotem.

Możliwość analizy thinking tokens to marzenie programisty przy debugowaniu logiki.

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow

Porady Pro dla GLM-5.2

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać GLM-5.2.

Włącz Max Reasoning dla logiki

Aktywuj poziom reasoning effort „Max” w przypadku złożonych zadań programistycznych lub matematycznych, gdzie dokładność jest ważniejsza niż szybkość generowania.

Wczytuj całe projekty

Skorzystaj z 1M context window, aby dostarczyć modelowi pełną dokumentację projektu i style guides, zapewniając spójność generowanego kodu.

Optymalizuj za pomocą kwantyzacji

Zastosuj kwantyzację FP8 lub 2-bitową przy lokalnych wdrożeniach, aby zmieścić ogromny rozmiar 753B parameters na wysokiej klasy sprzęcie.

Analizuj thinking tokens

Wykorzystaj natywne wsparcie dla thinking tokens, aby przeanalizować logikę wewnętrzną przed otrzymaniem końcowej odpowiedzi i wcześnie wyłapać potencjalne błędy.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

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.

Powiazane 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

Często Zadawane Pytania o GLM-5.2

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o GLM-5.2