zhipu

GLM-5.2

GLM-5.2 este modelul flagship cu open weights de la Zhipu AI, având un context window de 1M și capabilități de coding agentic specializate, sub licență MIT.

Open WeightsLicență MITAsistent CodingContext 1MReasoning
zhipu logozhipuGLM-516 iunie 2026
Context
1.0Mtokeni
Output maxim
4Ktokeni
Pret input
$1.40/ 1M
Pret output
$4.40/ 1M
Modalitate:Text
Capabilitati:UnelteStreamingRationament
Benchmark-uri
GPQA
83%
GPQA: Intrebari stiintifice nivel postuniversitar. Benchmark riguros cu 448 intrebari din biologie, fizica si chimie. Expertii PhD obtin doar 65-74% acuratete. GLM-5.2 a obtinut 83% la acest benchmark.
HLE
40%
HLE: Rationament nivel expert. Testeaza capacitatea modelului de a demonstra rationament la nivel de expert in domenii specializate. GLM-5.2 a obtinut 40% la acest benchmark.
MMLU
94%
MMLU: Intelegere lingvistica multitasking masiva. Benchmark cuprinzator cu 16.000 intrebari din 57 materii academice. GLM-5.2 a obtinut 94% la acest benchmark.
MMLU Pro
86%
MMLU Pro: MMLU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMLU cu 12.032 intrebari si format mai dificil cu 10 optiuni. GLM-5.2 a obtinut 86% la acest benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Evaluare urmarire instructiuni. Masoara cat de bine urmeaza un model instructiuni si constrangeri specifice. GLM-5.2 a obtinut 85% la acest benchmark.
AIME 2025
99%
AIME 2025: Examen invitational matematica american. Probleme matematice nivel competitie din prestigiosul examen AIME. GLM-5.2 a obtinut 99% la acest benchmark.
MATH
97%
MATH: Rezolvare probleme matematice. Benchmark matematic cuprinzator care testeaza rezolvarea problemelor in algebra, geometrie, calcul. GLM-5.2 a obtinut 97% la acest benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Matematica scoala primara 8K. 8.500 probleme matematice cu enunt nivel scoala primara. GLM-5.2 a obtinut 98% la acest benchmark.
MGSM
91%
MGSM: Matematica scoala primara multilingva. Benchmark GSM8k tradus in 10 limbi. GLM-5.2 a obtinut 91% la acest benchmark.
SWE-Bench
62%
SWE-Bench: Benchmark inginerie software. Modelele AI incearca sa rezolve probleme reale GitHub in proiecte Python. GLM-5.2 a obtinut 62% la acest benchmark.
HumanEval
97%
HumanEval: Probleme programare Python. 164 probleme de programare unde modelele trebuie sa genereze implementari corecte de functii Python. GLM-5.2 a obtinut 97% la acest benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Benchmark codare live. Testeaza abilitatile de codare pe provocari de programare reale actualizate continuu. GLM-5.2 a obtinut 65% la acest benchmark.
Terminal-Bench
81%
Terminal-Bench: Sarcini terminal/CLI. Testeaza capacitatea de a efectua operatii linie de comanda. GLM-5.2 a obtinut 81% la acest benchmark.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Abstractizare si rationament. Testeaza inteligenta fluida prin puzzle-uri noi de recunoastere a tiparelor. GLM-5.2 a obtinut 14% la acest benchmark.

Despre GLM-5.2

Afla despre capabilitatile lui GLM-5.2, caracteristici si cum te poate ajuta sa obtii rezultate mai bune.

Arhitectura Mixture of Experts

GLM-5.2 este un flagship model de tip Mixture of Experts (MoE) conceput pentru sarcini pe termen lung și fluxuri de lucru agentice autonome. Utilizează o arhitectură masivă cu 753 miliarde de parameters, având aproximativ 40 de miliarde de active parameters per token. Acest design reprezintă un salt semnificativ în eficiența seriei GLM prin reducerea costurilor de compute, menținând în același timp performanța pentru sarcini logice complexe.

Eficiența IndexShare

Modelul introduce IndexShare, o îmbunătățire arhitecturală inedită care reutilizează indexatorii în straturile de atenție sparse. Această inovație reduce operațiunile în virgulă mobilă per token de 2,9 ori la o lungime completă a context window-ului de 1 milion de tokens. Această eficiență transformă context window-ul masiv într-un instrument utilizabil pentru proiecte de scară largă, nu doar o limită teoretică.

Antrenament specializat pentru agenți

Ceea ce diferențiază GLM-5.2 de alternative este focalizarea pe traiectorii de coding pe termen lung. A fost antrenat special pe sarcini complexe de debugging și implementare în codebase-uri întregi. Dezvoltatorii pot comuta între nivelurile de efort High și Max pentru thinking, permițând modelului să aloce mai mult compute pentru reasoning intern în scopul optimizării sistemelor și rezolvării avansate de probleme matematice.

GLM-5.2

Cazuri de utilizare pentru GLM-5.2

Descopera diferitele moduri in care poti folosi GLM-5.2 pentru a obtine rezultate excelente.

Software Engineering Agentic

Implementați modelul în cadrul unor framework-uri autonome pentru a gestiona sarcini de dezvoltare, de la colectarea cerințelor până la deployment-ul final.

Refactorizare de cod la scară largă

Analizați și rescrieți proiecte software cu mai multe fișiere prin încărcarea întregului codebase în context window-ul de 1M token.

Revizuire automată a documentelor

Procesați seturi masive de documentație juridică sau tehnică pentru a identifica neconcordanțe sau pentru a extrage date structurate cu o precizie ridicată de reasoning.

Generare de scene 3D

Utilizați punctele forte specializate în WebGL și HTML5 pentru a genera vizualizări 3D interactive complexe din prompt-uri text.

Automatizarea logicii de business

Conectați modelul la sisteme de operare de tip agent pentru a gestiona memoria partajată și a executa fluxuri de lucru programate de mai multe ore, fără supraveghere.

Dezvoltare locală axată pe confidențialitate

Rulați modelul cu open weights pe clustere hardware private pentru a asigura suveranitatea completă a datelor în cazul proiectelor de inginerie corporativă sensibile.

Puncte forte

Limitari

Inteligență de coding excepțională: Modelul se clasează pe locul 3 în FrontierSWE cu un scor de 74,4%, demonstrând capabilitatea pentru proiecte de inginerie care durează mai multe ore.
Verbozitate ridicată a token-urilor: Modelul tinde să genereze de aproximativ 2 ori mai multe token-uri decât predecesorul său pentru a atinge rezultatele dorite, ceea ce crește latența.
Raport preț/performanță disruptiv: La 1,40 USD/4,40 USD per milion de tokens, oferă o inteligență la nivel de frontier model la aproximativ 1/6 din costul competitorilor proprietari.
Cerințe hardware masive: Cu o amprentă de 753B parameters, implementarea locală este inaccesibilă pentru majoritatea dezvoltatorilor individuali fără o cuantizare semnificativă.
Context 1M cu adevărat utilizabil: Este optimizat pentru traiectorii de coding lungi și complexe, unde modelele anterioare nu reușeau adesea să mențină coerența.
Răspuns mai lent (wall-clock): Timpii de răspuns pot fi de până la 3 ori mai lungi decât în cazul modelelor occidentale, din cauza ciclurilor extinse de reasoning intern.
Suveranitate și confidențialitate totală: Open weights licențiate sub MIT permit dezvoltatorilor să ruleze modelul local, evitând riscurile asociate API-urilor externe și scurgerile de date.
Plafonarea creativității în design: Deși este competent tehnic în coding frontend, poate fi mai puțin creativ în designul estetic față de Claude Opus.

Start rapid API

zhipu/glm-5.2

Vezi documentatia
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 - specialized Z.ai parameter
    thinking: { type: 'enabled' },
    reasoning_effort: 'max',
  });

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

main();

Instaleaza SDK-ul si incepe sa faci apeluri API in cateva minute.

Ce spun oamenii despre GLM-5.2

Vezi ce crede comunitatea despre GLM-5.2

De luni de zile spun că modelele AI open-source sunt cu 6 luni în urma frontier models. Au recuperat decalajul. GLM 5.2 este la fel de bun ca Opus 4.8.
Alex Finn
twitter
Saltul între 5.1 și 5.2 este destul de mare... chiar preferă chain of thought lungi și depășește modelele proprietare.
Sam Witteveen
youtube
Modelul pe 2-biți păstrează o precizie de ~82% după ce l-am redus de la 1,51TB la 238GB. GLM-5.2 este cel mai puternic model deschis de până acum.
Unsloth AI
twitter
Conduce detașat modelele cu open weights și a revendicat primul loc pe Design Arena, depășind Claude Fable 5 (acum indisponibil).
Brian Roemmele
twitter
Context window-ul de 1 milion de tokens este lossless, ceea ce este impresionant pentru un model cu open weights.
DevGuru
reddit
Benchmark-urile sunt un lucru, dar în fluxurile de lucru cu agenți, pare foarte robust.
TechInnovator
hackernews

Videoclipuri despre GLM-5.2

Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre GLM-5.2

Saltul între 5.1 și 5.2 este destul de mare... chiar preferă chain of thought lungi.

Chiar nu văd rostul utilizării unor modele precum Sonnet sau Gemini Flash dacă acest lucru îl poate înlocui mult mai ieftin.

Context window-ul de 1 milion de tokens este lossless, ceea ce este impresionant pentru un model cu open weights.

Este clar orientat către dezvoltatorii care au nevoie de control local asupra motoarelor lor de reasoning.

Benchmark-urile sunt un lucru, dar în fluxurile de lucru cu agenți, pare foarte robust.

Este primul model cu open weights care trece de 80 în Terminal Bench și este la nivelul GPT 5.5.

Ai trecut de la 15.000 la 30.000 de tokens. Asta e abuz de token-uri... vei aștepta de două ori mai mult.

Testarea locală arată că gestionează structuri complexe de fișiere mai bine decât DeepSeek v4.

Efortul de reasoning Max chiar forțează hardware-ul, dar logica este solidă.

Licența MIT înseamnă că poți folosi asta practic pentru orice fără să-ți faci griji de termeni.

Am văzut niște benchmark-uri nebune care punctează mai sus decât Fable pe design bench și atrage atenția.

Am cerut lui GLM 5.2 să redeseneze această aplicație... nicio editare eșuată. Chiar destul de curat, sincer.

Capabilitățile frontend sunt un punct major pentru această versiune.

Se simte mai mult ca un instrument pentru construirea altor instrumente decât doar un chatbot.

Capacitatea de a inspecta token-urile de thinking este visul oricărui dezvoltator pentru debugging de logică.

Mai mult decat prompturi

Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI

Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.

Agenti AI
Automatizare web
Fluxuri inteligente

Sfaturi Pro pentru GLM-5.2

Sfaturi de expert care te ajuta sa obtii maximul din GLM-5.2 si sa obtii rezultate mai bune.

Activați Max Reasoning pentru logică

Activați nivelul de efort Max reasoning pentru sarcini complexe de coding sau matematică, unde precizia este mai importantă decât viteza de generare.

Încărcați proiecte întregi

Folosiți context window-ul de 1M pentru a furniza modelului documentația completă a proiectului și ghidurile de stil, asigurând o consistență sporită a codului generat.

Optimizați prin cuantizare

Utilizați cuantizarea FP8 sau pe 2-biți pentru implementări locale pentru a acomoda amprenta masivă de 753B parameters pe hardware high-end.

Inspectați token-urile de tip Thinking

Legați suportul nativ pentru token-urile de tip thinking pentru a inspecta logica internă înainte de răspunsul final, detectând din timp potențialele erori.

Testimoniale

Ce spun utilizatorii nostri

Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru

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.

Similar 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

Intrebari frecvente despre GLM-5.2

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre GLM-5.2