zhipu

GLM-5.2

GLM-5.2 är Zhipu AI:s främsta open-weight-modell med 1M context window och specialiserad agentic-kapacitet för kodning under en MIT-licens.

Open WeightsMIT-licensKodningsassistent1M ContextReasoning
zhipu logozhipuGLM-516 juni 2026
Kontext
1.0Mtokens
Max utdata
4Ktokens
Inmatningspris
$1.40/ 1M
Utdatapris
$4.40/ 1M
Modalitet:Text
Kapaciteter:VerktygStreamingResonemang
Benchmarks
GPQA
83%
GPQA: Vetenskapliga fragor pa forskarutbildningsniva. Ett rigorost benchmark med 448 fragor fran biologi, fysik och kemi. PhD-experter uppnar endast 65-74% noggrannhet. GLM-5.2 fick 83% pa detta benchmark.
HLE
40%
HLE: Expertniva resonemang. Testar modellens formaga att demonstrera expertniva resonemang inom specialiserade omraden. GLM-5.2 fick 40% pa detta benchmark.
MMLU
94%
MMLU: Massiv multitask sprakforstaelse. Ett omfattande benchmark med 16 000 fragor over 57 akademiska amnen. GLM-5.2 fick 94% pa detta benchmark.
MMLU Pro
86%
MMLU Pro: MMLU Professionell utgava. En forbattrad version av MMLU med 12 032 fragor och ett svarare 10-alternativsformat. GLM-5.2 fick 86% pa detta benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Utvardering av instruktionsfoljandeformaga. Mater hur val en modell foljer specifika instruktioner och begransningar. GLM-5.2 fick 85% pa detta benchmark.
AIME 2025
99%
AIME 2025: American Invitational Mathematics Examination. Matematikproblem pa tavlingsniva fran det prestigefyllda AIME-provet. GLM-5.2 fick 99% pa detta benchmark.
MATH
97%
MATH: Matematisk problemlosning. Ett omfattande matematik-benchmark som testar problemlosning i algebra, geometri, kalkyl. GLM-5.2 fick 97% pa detta benchmark.
GSM8k
98%
GSM8k: Grundskola matematik 8K. 8 500 matematiska ordproblem pa grundskoleniva. GLM-5.2 fick 98% pa detta benchmark.
MGSM
91%
MGSM: Flersprakig grundskola matematik. GSM8k-benchmarket oversatt till 10 sprak. GLM-5.2 fick 91% pa detta benchmark.
SWE-Bench
62%
SWE-Bench: Benchmark for mjukvaruutveckling. AI-modeller forsoker losa verkliga GitHub-problem i Python-projekt. GLM-5.2 fick 62% pa detta benchmark.
HumanEval
97%
HumanEval: Python-programmeringsproblem. 164 programmeringsproblem dar modeller maste generera korrekta Python-funktionsimplementationer. GLM-5.2 fick 97% pa detta benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Live-kodningsbenchmark. Testar kodningsformaga pa kontinuerligt uppdaterade, verkliga programmeringsutmaningar. GLM-5.2 fick 65% pa detta benchmark.
Terminal-Bench
81%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-uppgifter. Testar formagan att utfora kommandoradsoperationer. GLM-5.2 fick 81% pa detta benchmark.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Abstraktion och resonemang. Testar flytande intelligens genom nya monsterigenkannigspussel. GLM-5.2 fick 14% pa detta benchmark.

Om GLM-5.2

Lar dig om GLM-5.2s kapacitet, funktioner och hur det kan hjalpa dig uppna battre resultat.

Mixture of Experts-arkitektur

GLM-5.2 är en Mixture of Experts (MoE) flagship-modell utformad för uppgifter med lång horisont och autonoma agent-arbetsflöden. Den utnyttjar en massiv arkitektur med 753 miljarder parametrar med cirka 40 miljarder aktiva parametrar per token. Denna design innebär ett betydande hopp i effektivitet för GLM-serien genom att sänka beräkningskostnaderna samtidigt som prestandan för komplexa logiska uppgifter bibehålls.

IndexShare-effektivitet

Modellen introducerar IndexShare, en innovativ arkitektonisk förbättring som återanvänder indexerare över sparse attention-lager. Denna innovation reducerar flyttalsoperationer per token med 2,9 gånger vid en full context-längd på 1 miljon tokens. Denna effektivitet gör det massiva context window-utrymmet faktiskt användbart för storskaliga projekt snarare än att bara vara en teoretisk gräns.

Specialiserad Agentic-träning

Det som skiljer GLM-5.2 från alternativen är dess fokus på långa kodningssekvenser. Den har specifikt tränats på komplexa felsöknings- och implementeringsuppgifter över hela kodbaser. Utvecklare kan växla mellan High och Max thinking effort-nivåer, vilket gör att modellen kan lägga mer beräkningskraft på internt resonemang för systemoptimering och avancerad matematisk problemlösning.

GLM-5.2

Anvandningsfall for GLM-5.2

Upptack de olika satten du kan anvanda GLM-5.2 for att uppna fantastiska resultat.

Agentic Software Engineering

Distribuera modellen inom autonoma ramverk för att hantera utvecklingsuppgifter, från kravinsamling till slutlig driftsättning.

Storskalig kodrefaktorering

Analysera och skriv om mjukvaruprojekt med många filer genom att ladda in hela kodbasen i context window på 1M tokens.

Automatiserad dokumentgranskning

Bearbeta massiva juridiska eller tekniska dokumentuppsättningar för att identifiera inkonsekvenser eller extrahera strukturerad data med hög precision i resonemanget.

Generering av 3D-scener

Utnyttja modellens specialiserade styrka inom WebGL och HTML5 för att generera komplexa, interaktiva 3D-visualiseringar från text-prompts.

Automatisering av affärslogik

Koppla in modellen i operativsystem för agenter för att hantera delat minne och utföra schemalagda arbetsflöden som pågår i timmar utan övervakning.

Lokal utveckling med fokus på integritet

Kör open weights-modellen på privata hårdvarukluster för att säkerställa fullständig datasuveränitet för känsliga företagsprojekt.

Styrkor

Begransningar

Exceptionell kodningsintelligens: Modellen rankas som nr 3 på FrontierSWE med en poäng på 74,4 %, vilket bevisar dess kapacitet för tidskrävande ingenjörsprojekt.
Hög token-verbosity: Modellen tenderar att generera ungefär 2 gånger fler tokens än sin föregångare för att uppnå resultat, vilket ökar latensen.
Disruptivt pris/prestanda-förhållande: Till 1,40/4,40 USD per miljon tokens erbjuder den intelligens i frontier-klass till ungefär 1/6 av kostnaden jämfört med proprietära konkurrenter.
Massiva hårdvarukrav: Med en footprint på 753B parametrar är lokal körning utom räckhåll för de flesta enskilda utvecklare utan betydande kvantisering.
En verkligt användbar 1M context: Den är optimerad för långa och röriga kodningsprocesser där tidigare modeller ofta haft svårt att upprätthålla koherens.
Långsammare responstider: Svarstiderna kan vara upp till 3 gånger längre än västerländska modeller på grund av de utökade interna resonemangscyklerna.
Full suveränitet och integritet: De MIT-licensierade öppna vikterna tillåter utvecklare att köra modellen lokalt, vilket undviker risker med externa API:er och dataläckor.
Begränsad designkreativitet: Även om modellen är tekniskt skicklig på frontend-kodning, kan den vara mindre kreativ i estetisk design än Claude Opus.

API snabbstart

zhipu/glm-5.2

Visa dokumentation
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();

Installera SDK och borja gora API-anrop pa nagra minuter.

Vad folk sager om GLM-5.2

Se vad communityt tycker om GLM-5.2

Jag har sagt i månader att open-source AI-modeller ligger 6 månader efter frontier-modeller. De har kommit ikapp. GLM 5.2 är lika bra som Opus 4.8.
Alex Finn
twitter
Hoppet mellan 5.1 och 5.2 är ganska stort... den gillar verkligen långa tankegångar här och slår proprietära modeller.
Sam Witteveen
youtube
2-bitarsmodellen behåller ~82 % precision efter att vi krympt den från 1,51 TB till 238 GB. GLM-5.2 är den starkaste öppna modellen hittills.
Unsloth AI
twitter
Den leder open-weight-modellerna och har tagit förstaplatsen på Design Arena, och överträffar nu otillgängliga Claude Fable 5.
Brian Roemmele
twitter
1 miljon token context window är förlustfritt, vilket är imponerande för en open weight-modell.
DevGuru
reddit
Benchmark-siffror är en sak, men i faktiska agent-arbetsflöden känns den väldigt robust.
TechInnovator
hackernews

Videor om GLM-5.2

Se handledningar, recensioner och diskussioner om GLM-5.2

Hoppet mellan 5.1 och 5.2 är ganska stort... den gillar verkligen långa tankegångar här.

Jag ser verkligen ingen poäng i att använda modeller som Sonnet eller Gemini Flash om den här saken kan ersätta dem till en mycket lägre kostnad.

1 miljon token context window är förlustfritt, vilket är imponerande för en open weight-modell.

Den riktar sig tydligt till utvecklare som behöver lokal kontroll över sina reasoning-motorer.

Benchmark-siffror är en sak, men i faktiska agent-arbetsflöden känns den väldigt robust.

Det är den första open-weight-modellen som tar sig över 80 i Terminal Bench och ligger där uppe med GPT 5.5.

Du gick från 15 000 tokens till 30 000. Det här är token-missbruk... du kommer få vänta dubbelt så länge.

Lokal testning visar att den hanterar komplexa filstrukturer bättre än DeepSeek v4.

Reasoning effort Max pressar verkligen hårdvaran, men logiken är sund.

MIT-licensen innebär att du kan använda detta till i stort sett vad som helst utan att behöva oroa dig för villkor.

Jag har sett galna benchmarks som rankar högre än Fable på design bench och det pratas mycket om den.

Jag bad GLM 5.2 att designa om den här appen... inga misslyckade redigeringar. Riktigt snyggt faktiskt.

Frontend-kapaciteten är en stor höjdpunkt för den här versionen.

Den känns mer som ett verktyg för att bygga andra verktyg än bara en chatbot.

Möjligheten att inspektera thinking tokens är en utvecklares dröm för att felsöka logik.

Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter
Webbautomatisering
Smarta arbetsfloden

Proffs-tips for GLM-5.2

Experttips for att hjalpa dig fa ut det mesta av GLM-5.2 och uppna battre resultat.

Aktivera Max Reasoning för logik

Aktivera Max-läget för reasoning vid komplexa kodnings- eller matematikuppgifter där precision är viktigare än hastighet.

Ladda in hela projekt

Använd context window på 1M tokens för att ge modellen hela projektdokumentationen och style guides för att säkerställa konsekvent kodutdata.

Optimera med kvantisering

Använd FP8- eller 2-bitars kvantisering för lokal körning för att få plats med den massiva footprinten på 753B parametrar på hårdvara av hög klass.

Inspektera Thinking tokens

Utnyttja inbyggt stöd för thinking tokens för att inspektera den interna logiken före det slutgiltiga svaret för att tidigt upptäcka potentiella fel.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

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.

Relaterat 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

Vanliga fragor om GLM-5.2

Hitta svar pa vanliga fragor om GLM-5.2