zhipu

GLM-5.2

GLM-5.2 — це флагманська open-weight модель від Zhipu AI з 1M context window та спеціалізованими agentic можливостями для програмування за ліцензією MIT.

Open WeightsMIT LicenseCoding Assistant1M ContextReasoning
zhipu logozhipuGLM-516 червня 2026 р.
Контекст
1.0Mтокенів
Макс. вивід
4Kтокенів
Ціна вводу
$1.40/ 1M
Ціна виводу
$4.40/ 1M
Модальність:Text
Можливості:ІнструментиПотокова передачаМіркування
Бенчмарки
GPQA
83%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. GLM-5.2 набрав 83% у цьому бенчмарку.
HLE
40%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. GLM-5.2 набрав 40% у цьому бенчмарку.
MMLU
94%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. GLM-5.2 набрав 94% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
86%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. GLM-5.2 набрав 86% у цьому бенчмарку.
IFEval
85%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. GLM-5.2 набрав 85% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
99%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. GLM-5.2 набрав 99% у цьому бенчмарку.
MATH
97%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. GLM-5.2 набрав 97% у цьому бенчмарку.
GSM8k
98%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. GLM-5.2 набрав 98% у цьому бенчмарку.
MGSM
91%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. GLM-5.2 набрав 91% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
62%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. GLM-5.2 набрав 62% у цьому бенчмарку.
HumanEval
97%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. GLM-5.2 набрав 97% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. GLM-5.2 набрав 65% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
81%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. GLM-5.2 набрав 81% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
14%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. GLM-5.2 набрав 14% у цьому бенчмарку.

Про GLM-5.2

Дізнайтеся про можливості GLM-5.2, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

Архітектура Mixture of Experts

GLM-5.2, це flagship model на архітектурі Mixture of Experts (MoE), створена для довготривалих завдань та автономних agentic робочих процесів. Вона використовує масивну архітектуру з 753 мільярдами parameters і приблизно 40 мільярдами активних parameters на один token. Цей дизайн забезпечує значний стрибок у продуктивності серії GLM, знижуючи обчислювальні витрати при збереженні високої ефективності для складних логічних завдань.

Ефективність IndexShare

Модель представляє IndexShare, нове архітектурне вдосконалення, яке повторно використовує індексатори у шарах sparse attention. Ця інновація знижує кількість операцій із плаваючою комою на token у 2.9 раза при повному context window обсягом 1 мільйон tokens. Така ефективність робить масивну контекстну вікно реально корисною для великомасштабних проєктів, а не просто теоретичним обмеженням.

Спеціалізоване навчання для агентів

Те, що відрізняє GLM-5.2 від альтернатив,, це фокус на довготривалих траєкторіях програмування. Вона була спеціально навчена на складних завданнях налагодження та впровадження коду у великих проєктах. Розробники можуть перемикатися між рівнями зусиль «High» та «Max» thinking, дозволяючи моделі витрачати більше обчислень на внутрішній аналіз для оптимізації систем та розв'язання складних математичних задач.

GLM-5.2

Випадки використання для GLM-5.2

Відкрийте різні способи використання GLM-5.2 для досягнення чудових результатів.

Agentic Software Engineering

Розгортайте модель в автономних фреймворках для виконання завдань розробки, від збору вимог до фінального розгортання.

Масштабний рефакторинг коду

Аналізуйте та переписуйте програмні проєкти з багатьма файлами, завантажуючи весь вихідний код у context window обсягом 1M tokens.

Автоматизований огляд документів

Опрацьовуйте величезні набори юридичної або технічної документації для виявлення невідповідностей або вилучення структурованих даних із високою точністю reasoning.

Генерація 3D-сцен

Використовуйте спеціалізовані можливості у WebGL та HTML5 для створення складних інтерактивних 3D-візуалізацій за допомогою текстових prompt-ів.

Автоматизація бізнес-логіки

Підключайте модель до операційних систем agentic для управління спільною пам'яттю та виконання запланованих багатогодинних робочих процесів без нагляду.

Локальна розробка з фокусом на конфіденційність

Запускайте open-weight model на власних приватних кластерах для забезпечення повного контролю над даними в конфіденційних інженерних проєктах.

Сильні сторони

Обмеження

Винятковий інтелект у програмуванні: Модель посідає 3-тє місце у FrontierSWE з результатом 74.4%, доводячи свою ефективність у багатогодинних інженерних проєктах.
Висока вербальність tokens: Модель генерує приблизно вдвічі більше tokens, ніж її попередник, для досягнення результатів, що підвищує latency.
Революційне співвідношення ціни та продуктивності: З ціною $1.40/$4.40 за мільйон tokens вона пропонує інтелект рівня frontier за приблизно 1/6 вартості proprietary конкурентів.
Масивні вимоги до обладнання: Через архітектуру на 753B parameters локальне розгортання є недоступним для більшості окремих розробників без значного квантування.
Дійсно корисна 1M context window: Оптимізована для довгих, складних траєкторій програмування, де попередні моделі часто втрачали логічну послідовність.
Повільніша реакція: Час відповіді може бути втричі довшим, ніж у західних моделей, через розширені цикли внутрішнього reasoning.
Повний суверенітет та конфіденційність: Ліцензія MIT дозволяє розробникам запускати модель локально, уникаючи ризиків API та витоку даних.
Плато в дизайн-креативності: Хоча модель технічно вправна у фронтенд-кодингу, вона може поступатися креативністю в естетичному дизайні порівняно з Claude Opus.

Швидкий старт API

zhipu/glm-5.2

Переглянути документацію
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();

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про GLM-5.2

Подивіться, що думає спільнота про GLM-5.2

Я місяцями говорив, що open-source AI моделі відстають від frontier на 6 місяців. Вони наздогнали. GLM 5.2 така ж гарна, як Opus 4.8.
Alex Finn
twitter
Стрибок між 5.1 та 5.2 досить великий... вона полюбляє довгі chain of thought і перевершує proprietary моделі.
Sam Witteveen
youtube
2-бітна модель зберігає ~82% точності після того, як ми стиснули її з 1.51TB до 238GB. GLM-5.2, найсильніша open модель на сьогодні.
Unsloth AI
twitter
Вона очолює список моделей з open weights і зайняла перше місце на Design Arena, випередивши Claude Fable 5, що тепер недоступна.
Brian Roemmele
twitter
1 мільйон tokens у context window працює без втрат, що вражає для open weight моделі.
DevGuru
reddit
Benchmark-и, це одне, але в реальних робочих процесах agent вона відчувається дуже надійною.
TechInnovator
hackernews

Відео про GLM-5.2

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про GLM-5.2

Стрибок між 5.1 та 5.2 досить великий... вона дійсно полюбляє довгі chain of thought.

Я не бачу сенсу використовувати Sonnet або Gemini Flash, якщо це можна замінити набагато дешевше.

1 мільйон tokens у context window працює без втрат, що вражає для open weight моделі.

Вона чітко орієнтована на розробників, яким потрібен локальний контроль над своїми двигунами reasoning.

Benchmark-и, це одне, але в реальних робочих процесах agent вона відчувається дуже надійною.

Це перша модель з open weights, яка подолала позначку 80 у Terminal Bench, і вона на рівні з GPT 5.5.

Ви перейшли від 15 000 до 30 000 tokens. Це зловживання tokens... доведеться чекати вдвічі довше.

Локальне тестування показує, що вона справляється зі складними структурами файлів краще, ніж DeepSeek v4.

Режим Max reasoning неабияк навантажує обладнання, але логіка бездоганна.

Ліцензія MIT означає, що можна використовувати це для будь-чого, не турбуючись про правила.

Бачив benchmark-и, де вона набирає більше балів, ніж Fable у Design Bench, і це викликає фурор.

Попросив GLM 5.2 переробити цей додаток... жодних помилок у редагуванні. Досить чисто.

Можливості фронтенду, велика перевага цієї версії.

Це більше схоже на інструмент для створення інших інструментів, ніж просто чат-бот.

Можливість перевіряти thinking tokens, мрія розробника для налагодження логіки.

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для GLM-5.2

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від GLM-5.2 та досягти кращих результатів.

Увімкніть Max Reasoning для логічних завдань

Активуйте режим Max reasoning effort для складних завдань із програмування або математики, де точність важливіша за швидкість генерації.

Завантажуйте цілі проєкти

Використовуйте 1M context window, щоб надати моделі повну документацію проєкту та посібники зі стилю для забезпечення консистентності коду.

Оптимізація за допомогою квантування

Використовуйте FP8 або 2-бітне квантування для локального розгортання, щоб розмістити масивну архітектуру з 753B parameters на потужному обладнанні.

Аналіз thinking tokens

Використовуйте вбудовану підтримку thinking tokens для перевірки внутрішньої логіки перед отриманням фінальної відповіді, щоб вчасно помітити помилки.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані 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

Часті запитання про GLM-5.2

Знайдіть відповіді на поширені запитання про GLM-5.2