Can the GLM-5.2 API process an entire software repository in one prompt?

Ja. GLM-5.2 understøtter et kontekstvindue på 1,000,000 tokens, hvilket gør det muligt at få mange repositorier, dokumentationssæt og udviklingsartefakter til at passe inden for en enkelt kontekst.

What makes the GLM-5.2 API different from GLM-5.1?

Den største opgradering er udvidelsen fra cirka 200K tokens til et kontekstvindue på 1M tokens, sammen med forbedret agent-baseret kodning og ydeevne på opgaver med lang tidshorisont.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Ja. GLM-5.2 udgives med MIT-licenserede åbne vægte, hvilket gør det muligt for organisationer at implementere og tilpasse modellen lokalt.

When should developers choose GLM-5.2 instead of Claude or GPT models?

GLM-5.2 er særligt attraktiv til kodearbejdsgange i stor skala, krav om selvhostning og analyse af repositorier med lang kontekst. Claude- og GPT-modeller kan stadig tilbyde stærkere validering i visse ræsonneringsbenchmarks.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 tilbyder ræsonneringstilstandene High og Max. Max er beregnet til vanskelig kodning og agentopgaver, mens High balancerer ræsonneringskvalitet med effektivitet.

Is the GLM-5.2 API suitable for autonomous coding agents?

Ja. Modellen er specifikt målrettet agent-baserede kodearbejdsgange og understøtter populære kodeagent-økosystemer som Claude Code, Cline, Roo Code og OpenCode.

How does GLM-5.2 compare with other open-weight coding models?

GLM-5.2 skiller sig ud gennem sin kombination af et kontekstvindue på 1M tokens, MIT-licens, kodefokuseret træning og understøttelse af langvarige agent-baserede arbejdsgange.

Overkommelig GLM 5.2 API | text-to-text

Tekniske specifikationer for GLM-5.2

Punkt	GLM-5.2
Udbyder	Zhipu AI
Udgivelsesdato	13. juni 2026
Modeltype	Mixture-of-Experts (MoE) LLM med åbne vægte
Samlede parametre	~744B
Aktive parametre	~40B pr. token
Kontekstvindue	1,000,000 tokens
Maksimalt output	131,072 tokens
Ræsonneringstilstande	High, Max
Licens	MIT
Primært fokus	Agentbaseret kodning, softwareudvikling, langsigtet ræsonnering
API-tilgængelighed	Z.ai-platformen og kompatible udbydere
Åbne vægte	Ja

GLM-5.2 er den nyeste flagskibsmodel i Zhipu AIs GLM-familie. I modsætning til generelle frontlinjemodeller er GLM-5.2 primært positioneret som en kode-først og agentorienteret model, designet til softwareudvikling i repository-skala, autonome arbejdsgange og ekstremt langkontekstuel ræsonnering. Dens vigtigste egenskab er et indbygget kontekstvindue på 1 million tokens, hvilket gør den til et af de største offentligt tilgængelige kontekstvinduer blandt modeller med åbne vægte.

Hovedfunktioner i GLM-5.2

1M-token kontekstvindue til hele repositories, omfattende dokumentationssæt og agent-arbejdsgange på tværs af flere sessioner.
Kode-først-optimering med fokus på refaktorering, fejlsøgning, kodegenerering og opgaver inden for softwareudvikling.
Understøttelse af agentbaserede arbejdsgange til værktøjer som Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode og lignende kodeagenter.
Udgivelse med åbne vægte under MIT-licens, hvilket muliggør self-hosting og finjustering.
To ræsonneringstilstande (High og Max), som muliggør afvejning mellem latenstid og dybde i ræsonnering.
Stor MoE-arkitektur med cirka 744B samlede parametre, mens kun ~40B aktiveres pr. token for effektivitet.

Benchmark-ydelse for GLM-5.2

Zhipu offentliggjorde ikke omfattende officielle benchmarkresultater ved lanceringen, hvilket gør direkte benchmarking mere usikker end for modeller som GPT-5 eller Claude. Flere brancherapporter bemærker fraværet af uafhængigt validerede benchmarkudgivelser.

Benchmark	Rapporteret score
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

Specifikation	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Udgivelsesdato	2026-06-13	2026	2026
Kontekstvindue	1,000,000	~200,000	1,000,000
Åbne vægte	Yes (MIT)	Yes	No
Ræsonneringstilstande	High, Max	Standard	Extended Thinking
Samlede parametre	744B	744B	Not disclosed
Aktive parametre	40B	40B	Not disclosed
Officielle benchmarkdata	Not published	Published at launch	Published

GLM-5.2’s primære dokumenterede opgradering i forhold til GLM-5.1 er udvidelsen til et kontekstvindue på 1M tokens og introduktionen af valgbare High- og Max-ræsonneringstilstande. Ved lancering offentliggjorde Z.ai ikke officielle resultater for SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval eller lignende benchmarks, så præstationssammenligninger med Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek eller Qwen-modeller forbliver ikke-verificerede.

Sammenlignet med andre åbne modeller er GLM-5.2’s primære differentiering kombinationen af et meget stort kontekstvindue, specialisering i kodning og MIT-licensering. Dens stærkeste appel er softwareudvikling i repository-skala snarere end generelle chatapplikationer.

Hvorfor bruge GLM-5.2 via CometAPI?

CometAPI gør det muligt for udviklere at integrere GLM-5.2 via samme grænseflade, der anvendes til dusinvis af førende AI-modeller.

Fordele omfatter:

Ensartet autentificering på tværs af flere udbydere
OpenAI-kompatibel API-integration
Forenklet fakturering og forbrugsstyring
Hurtige eksperimenter med alternative modeller
Let skift mellem kode-, ræsonnerings-, billed-, lyd- og videomodeller
Reduceret vendor lock-in for produktionssystemer

Uanset om du bygger et AI-IDE, en intern ingeniørassistent eller en enterprise-automationsplatform, minimerer CometAPI integrationsindsatsen samtidig med at fleksibiliteten bevares.

Sådan får du adgang til GLM-5.2 API på CometAPI

Kom godt i gang med vores produkt i blot nogle få enkle trin...

Trin 1: Tilmeld dig og få din GLM-5.2 API-nøgle

Opret en konto på Kie.ai, og gå til API-dashboardet for at generere din GLM-5.2 API-nøgle. Denne nøgle godkender alle dine forespørgsler og giver dig øjeblikkelig adgang til hele GLM-5.2 API’ets funktionalitet, inkl. 1M token kontekstvindue og 128k output tokens.

Trin 2: Send forespørgsler til GLM-5.2 API

Brug din GLM-5.2 API-nøgle til at sende POST-forespørgsler til Kie.ai-endpointet. Send din prompt, angiv modelparametre som indsatsniveau og maks. tokens, og GLM-5.2 API behandler din forespørgsel — fra kodegenerering til dokumentanalyse og agentbaseret værktøjsbrug.

Trin 3: Hent resultater og integrer GLM-5.2 API

GLM-5.2 API leverer strukturerede svar, inkl. kompletteringstekst, værktøjskaldsinstruktioner og metadata for tokenforbrug. Den understøtter både standard synkrone svar og realtidsstreaming via Server-Sent Events (SSE), når stream: true er konfigureret. Endpointet kan nemt integreres i dine eksisterende arbejdsgange med standard HTTP-klienter eller OpenAI-kompatible SDK’er ved at dirigere forespørgsler gennem url(//api.cometapi.com/v1) med din Bearer Token.

Priser for GLM 5.2

Udforsk konkurrencedygtige priser for GLM 5.2, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan GLM 5.2 kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.

Comet-pris (USD / M Tokens)	Officiel Pris (USD / M Tokens)	Rabat
Indtast:$1.12/M Output:$3.528/M	Indtast:$1.4/M Output:$4.41/M	-20%

Eksempelkode og API til GLM 5.2

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for GLM 5.2 for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af GLM 5.2 i dine projekter.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at "
                "frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Design and implement a personal blog website with a home page, "
                "article list, and article detail page using React and Node.js."
            ),
        },
    ],
    temperature=1.0,
    max_tokens=65536,
    reasoning_effort="max",
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

print(completion.choices[0].message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey: COMETAPI_KEY,
  baseURL: BASE_URL,
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js.",
    },
  ],
  thinking: { type: "enabled" },
  reasoning_effort: "max",
  max_tokens: 65536,
  temperature: 1.0,
});

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

Curl Code Example

#!/usr/bin/env bash

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
COMETAPI_KEY="${COMETAPI_KEY:-<YOUR_COMETAPI_KEY>}"

response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior full-stack software engineer who is skilled at frontend development, backend architecture, and modern web stacks."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Design and implement a personal blog website with a home page, article list, and article detail page using React and Node.js."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled"
    },
    "reasoning_effort": "max",
    "max_tokens": 65536,
    "temperature": 1.0
  }')

printf '%s\n' "$response" | python -c 'import json, sys; message = json.load(sys.stdin)["choices"][0]["message"]; print(message.get("content") or message)'