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

Ya. GLM-5.2 menyokong tetingkap konteks 1,000,000 token, membolehkan banyak repositori, set dokumentasi dan artifak pembangunan dimuatkan dalam satu konteks.

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

Peningkatan terbesar ialah pengembangan daripada kira-kira 200K token kepada tetingkap konteks 1M token, disertai penambahbaikan dalam pengekodan berasaskan ejen dan prestasi tugas jangka panjang.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Ya. GLM-5.2 dikeluarkan dengan pemberat terbuka berlesen MIT, membolehkan organisasi menerapkan dan menyesuaikan model secara tempatan.

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

GLM-5.2 amat menarik untuk aliran kerja pengekodan berskala besar, keperluan hos sendiri, dan analisis repositori berkonteks panjang. Model Claude dan GPT mungkin masih menawarkan pengesahan yang lebih kukuh dalam sesetengah penanda aras penaakulan.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 menyediakan mod penaakulan High dan Max. Max ditujukan untuk tugasan pengekodan dan tugasan ejen yang sukar, manakala High mengimbangi kualiti penaakulan dengan kecekapan.

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

Ya. Model ini secara khusus diposisikan untuk aliran kerja pengekodan berasaskan ejen dan menyokong ekosistem ejen pengekodan popular seperti Claude Code, Cline, Roo Code dan OpenCode.

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

GLM-5.2 menonjol melalui gabungan tetingkap konteks 1M token, lesen MIT, latihan berfokuskan pengekodan, serta sokongan untuk aliran kerja ejen jangka panjang.

API GLM 5.2 Berpatutan | text-to-text

Spesifikasi Teknikal GLM-5.2

Item	GLM-5.2
Penyedia	Zhipu AI
Tarikh Keluaran	June 13, 2026
Jenis Model	LLM Mixture-of-Experts (MoE) Open-weight
Jumlah Parameter	~744B
Parameter Aktif	~40B setiap token
Tetingkap Konteks	1,000,000 token
Output Maksimum	131,072 token
Mod Penaakulan	High, Max
Lesen	MIT
Fokus Utama	Pengkodan berorientasikan agen, kejuruteraan perisian, penaakulan jangka panjang
Ketersediaan API	Platform Z.ai dan penyedia serasi
Berat Terbuka	Ya

GLM-5.2 ialah model perdana terkini daripada keluarga GLM oleh Zhipu AI. Tidak seperti model barisan hadapan tujuan umum, GLM-5.2 diposisikan terutamanya sebagai model berfokus pengkodan dan berorientasikan agen yang direka untuk kejuruteraan perisian pada skala repositori, aliran kerja autonomi, dan penaakulan konteks yang sangat panjang. Keupayaan utamanya ialah tetingkap konteks asli 1 juta token, menjadikannya salah satu tetingkap konteks terbesar yang tersedia secara umum dalam kalangan model open-weight.

Ciri Utama GLM-5.2

Tetingkap konteks 1M token untuk keseluruhan repositori, set dokumentasi panjang, dan aliran kerja agen berbilang sesi.
Pengoptimuman berfokus pengkodan yang memfokuskan kepada penstrukturan semula, nyahpepijat, penjanaan kod, dan tugasan kejuruteraan perisian.
Sokongan aliran kerja berorientasikan agen untuk alat seperti Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode, dan ejen pengkodan seumpamanya.
Keluaran open-weight di bawah lesen MIT, membolehkan pengehosan sendiri dan penalaan halus.
Dua mod penaakulan (High dan Max) yang membolehkan pertukaran antara kependaman dan kedalaman penaakulan.
Seni bina MoE berskala besar dengan kira-kira 744B jumlah parameter sambil hanya mengaktifkan ~40B setiap token untuk kecekapan.

Prestasi Penanda Aras GLM-5.2

Zhipu tidak menerbitkan hasil penanda aras rasmi yang menyeluruh semasa pelancaran, menjadikan penanda arasan langsung lebih tidak pasti berbanding model seperti GPT-5 atau Claude. Beberapa laporan industri menyatakan ketiadaan keluaran penanda aras yang disahkan secara bebas.

Penanda Aras	Skor Dilaporkan
Terminal-Bench 2.1	81.0
SWE-Bench Pro	62.1
NL2Repo	48.9
AIME 2026	99.2

GLM 5.2

GLM-5.2 lwn GLM-5.1 lwn Claude Opus 4.8

Spesifikasi	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Tarikh Keluaran	2026-06-13	2026	2026
Tetingkap Konteks	1,000,000	~200,000	1,000,000
Berat Terbuka	Ya (MIT)	Ya	Tidak
Mod Penaakulan	High, Max	Standard	Extended Thinking
Jumlah Parameter	744B	744B	Tidak didedahkan
Parameter Aktif	40B	40B	Tidak didedahkan
Data Penanda Aras Rasmi	Tidak diterbitkan	Diterbitkan semasa pelancaran	Diterbitkan

Peningkatan utama GLM-5.2 yang didokumentasikan berbanding GLM-5.1 ialah pengembangan kepada tetingkap konteks 1M token dan pengenalan mod penaakulan boleh pilih High dan Max. Semasa pelancaran, Z.ai tidak menerbitkan keputusan rasmi untuk SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval atau penanda aras serupa, jadi perbandingan prestasi terhadap Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek atau model Qwen masih belum disahkan.

Berbanding model terbuka lain, pembeza utama GLM-5.2 ialah gabungan tetingkap konteks yang sangat besar, pengkhususan pengkodan, dan pelesenan MIT. Tarikan terbesarnya adalah untuk kejuruteraan perisian pada skala repositori dan bukannya aplikasi sembang umum.

Mengapa Menggunakan GLM-5.2 Melalui CometAPI?

CometAPI membolehkan pembangun mengintegrasikan GLM-5.2 menggunakan antara muka yang sama seperti yang digunakan untuk puluhan model AI terkemuka.

Faedah termasuk:

Pengesahan bersatu merentas pelbagai penyedia
Penyepaduan API serasi OpenAI
Pengurusan pengebilan dan penggunaan yang dipermudah
Percubaan pantas dengan model alternatif
Pertukaran mudah antara model pengkodan, penaakulan, imej, audio dan video
Mengurangkan penguncian vendor bagi sistem produksi

Sama ada anda membina IDE AI, pembantu kejuruteraan dalaman atau platform automasi perusahaan, CometAPI meminimumkan usaha penyepaduan sambil mengekalkan fleksibiliti.

Cara Mengakses API GLM-5.2 di CometAPI

Mulakan dengan produk kami dalam beberapa langkah ringkas...

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API GLM-5.2 Anda

Cipta akaun di Kie.ai dan navigasi ke papan pemuka API untuk menjana kunci API GLM-5.2 anda. Kunci ini mengesahkan semua permintaan anda dan memberikan akses segera kepada keupayaan penuh API GLM-5.2, termasuk tetingkap konteks 1M token dan 128k token output.

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API GLM-5.2

Gunakan kunci API GLM-5.2 anda untuk menghantar permintaan POST ke endpoint Kie.ai. Serahkan prompt anda, tetapkan parameter model seperti effort level dan jumlah token maksimum, dan API GLM-5.2 akan memproses permintaan anda — mengendalikan segala-galanya daripada penjanaan kod hingga analisis dokumen hingga penggunaan alat berorientasikan agen.

Langkah 3: Dapatkan Keputusan dan Integrasikan API GLM-5.2

API GLM-5.2 menyampaikan tindak balas berstruktur, termasuk teks penyempurnaan, arahan pemanggilan alat, dan metadata penggunaan token. Ia menyokong kedua-dua tindak balas segerak standard dan penstriman masa nyata melalui Server-Sent Events (SSE) apabila stream: true dikonfigurasikan. Endpoint tersebut boleh diintegrasikan dengan mudah ke dalam aliran kerja sedia ada anda menggunakan klien HTTP standard atau SDK serasi openAI dengan menghala permintaan melalui url(//api.cometapi.com/v1) menggunakan Bearer Token anda.

Harga untuk GLM 5.2

Terokai harga yang kompetitif untuk GLM 5.2, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana GLM 5.2 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

Harga Comet (USD / M Tokens)	Harga Rasmi (USD / M Tokens)	Diskaun
Masukan:$1.12/M Keluaran:$3.528/M	Masukan:$1.4/M Keluaran:$4.41/M	-20%

Kod contoh dan API untuk GLM 5.2

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk GLM 5.2 bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh GLM 5.2 dalam projek anda.

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)'