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

Tak. GLM-5.2 obsługuje okno kontekstu o wielkości 1,000,000 tokenów, co pozwala umieścić w jednym kontekście wiele repozytoriów, zestawów dokumentacji i artefaktów rozwojowych.

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

Największą zmianą jest rozszerzenie z około 200K tokenów do okna kontekstu 1M-token, wraz z ulepszonym kodowaniem agentowym i lepszą wydajnością w zadaniach o długim horyzoncie.

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

Tak. GLM-5.2 jest udostępniany z otwartymi wagami na licencji MIT, co umożliwia organizacjom lokalne wdrażanie i dostosowywanie modelu.

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

GLM-5.2 jest szczególnie atrakcyjny dla procesów kodowania na dużą skalę, wymagań samodzielnego hostowania oraz analizy repozytoriów z długim kontekstem. Modele Claude i GPT mogą nadal oferować silniejszą walidację w niektórych benchmarkach rozumowania.

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 oferuje tryby rozumowania High i Max. Max jest przeznaczony do trudnych zadań związanych z kodowaniem i agentami, natomiast High równoważy jakość rozumowania z efektywnością.

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

Tak. Model został specjalnie ukierunkowany na agentowe przepływy pracy związane z kodowaniem i obsługuje popularne ekosystemy agentów kodujących, takie jak Claude Code, Cline, Roo Code i OpenCode.

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

GLM-5.2 wyróżnia się połączeniem okna kontekstu 1M-token, licencji MIT, szkolenia ukierunkowanego na kodowanie oraz wsparcia dla długotrwałych przepływów pracy agentów.

Przystępne cenowo API GLM 5.2 | text-to-text

Specyfikacja techniczna GLM-5.2

Pozycja	GLM-5.2
Dostawca	Zhipu AI
Data wydania	13 czerwca 2026
Typ modelu	LLM Mixture-of-Experts (MoE) z otwartymi wagami
Łączna liczba parametrów	~744B
Aktywne parametry	~40B na token
Okno kontekstu	1,000,000 tokenów
Maksymalna długość wyjścia	131,072 tokenów
Tryby rozumowania	High, Max
Licencja	MIT
Główne ukierunkowanie	programowanie agentowe, inżynieria oprogramowania, rozumowanie długoterminowe
Dostępność API	platforma Z.ai i kompatybilni dostawcy
Otwarte wagi	Tak

GLM-5.2 to najnowszy flagowy model z rodziny GLM firmy Zhipu AI. W przeciwieństwie do ogólnoprzeznaczeniowych modeli czołowych, GLM-5.2 jest przede wszystkim pozycjonowany jako model zorientowany na kodowanie i agentów, zaprojektowany do inżynierii oprogramowania w skali repozytoriów, autonomicznych przepływów pracy oraz rozumowania w bardzo długim kontekście. Jego kluczową możliwością jest natywne okno kontekstu o rozmiarze 1 milion tokenów, co czyni je jednym z największych publicznie dostępnych okien kontekstu wśród modeli z otwartymi wagami.

Główne funkcje GLM-5.2

Okno kontekstu 1M tokenów dla całych repozytoriów, obszernych zestawów dokumentacji i wielosesyjnych przepływów pracy agentów.
Optymalizacja ukierunkowana na kodowanie skoncentrowana na refaktoryzacji, debugowaniu, generowaniu kodu i zadaniach inżynierii oprogramowania.
Wsparcie agentowych przepływów pracy dla narzędzi takich jak Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode i podobnych agentów do kodowania.
Wydanie z otwartymi wagami na licencji MIT, umożliwiające samodzielne hostowanie i dostrajanie.
Dwa tryby rozumowania (High i Max) pozwalające na kompromis między opóźnieniem a głębokością rozumowania.
Duża architektura MoE z około 744B łącznych parametrów przy aktywowaniu jedynie ~40B na token dla wydajności.

Wyniki benchmarków GLM-5.2

Zhipu nie opublikowało przy premierze kompleksowych oficjalnych wyników benchmarków, co sprawia, że bezpośrednie porównania są mniej pewne niż w przypadku modeli takich jak GPT-5 czy Claude. Wiele raportów branżowych odnotowuje brak niezależnie zweryfikowanych publikacji wyników benchmarków.

Benchmark	Zgłoszony wynik
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

Specyfikacja	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
Data wydania	2026-06-13	2026	2026
Okno kontekstu	1,000,000	~200,000	1,000,000
Otwarte wagi	Tak (MIT)	Tak	Nie
Tryby rozumowania	High, Max	Standard	Extended Thinking
Łączna liczba parametrów	744B	744B	Nie ujawniono
Aktywne parametry	40B	40B	Nie ujawniono
Oficjalne dane testów porównawczych	Nie opublikowano	Opublikowano przy premierze	Opublikowano

Główną udokumentowaną zmianą GLM-5.2 względem GLM-5.1 jest rozszerzenie okna kontekstu do 1M tokenów oraz wprowadzenie wybieralnych trybów rozumowania High i Max. Przy premierze Z.ai nie opublikowało oficjalnych wyników SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval ani podobnych benchmarków, dlatego porównania wydajności względem Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek czy Qwen pozostają niezweryfikowane.

W porównaniu z innymi otwartymi modelami, głównym wyróżnikiem GLM-5.2 jest połączenie bardzo dużego okna kontekstu, specjalizacji w kodowaniu oraz licencji MIT. Najmocniejszym atutem jest inżynieria oprogramowania w skali repozytoriów, a nie ogólne aplikacje czatowe.

Dlaczego korzystać z GLM-5.2 przez CometAPI?

CometAPI umożliwia programistom integrację GLM-5.2 przy użyciu tego samego interfejsu, który stosowany jest dla dziesiątek wiodących modeli AI.

Korzyści obejmują:

Ujedniona autoryzacja u wielu dostawców
Integracja API kompatybilna z OpenAI
Uproszczone rozliczenia i zarządzanie użyciem
Szybkie eksperymentowanie z alternatywnymi modelami
Łatwe przełączanie między modelami do kodowania, rozumowania, obrazu, audio i wideo
Mniejsze uzależnienie od dostawcy w systemach produkcyjnych

Niezależnie od tego, czy tworzysz AI IDE, wewnętrznego asystenta inżynierskiego, czy platformę automatyzacji przedsiębiorstwa, CometAPI minimalizuje wysiłek integracyjny, zachowując elastyczność.

Jak uzyskać dostęp do GLM-5.2 API w CometAPI

Rozpocznij pracę z naszym produktem w kilku prostych krokach...

Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz GLM-5.2 API

Utwórz konto na Kie.ai i przejdź do pulpitu API, aby wygenerować swój klucz GLM-5.2 API. Ten klucz uwierzytelnia wszystkie Twoje żądania i daje natychmiastowy dostęp do pełnych możliwości GLM-5.2 API, w tym okna kontekstu 1M tokenów i 128k tokenów wyjściowych.

Krok 2: Wysyłaj żądania do GLM-5.2 API

Użyj swojego klucza GLM-5.2 API, aby wysyłać żądania POST do endpointu Kie.ai. Przekaż swój prompt, ustaw parametry modelu, takie jak poziom wysiłku i maksymalna liczba tokenów, a GLM-5.2 API przetworzy Twoje żądanie — obsługując wszystko od generowania kodu po analizę dokumentów i agentowe użycie narzędzi.

Krok 3: Pobierz wyniki i zintegruj GLM-5.2 API

GLM-5.2 API dostarcza ustrukturyzowane odpowiedzi, w tym tekst uzupełnień, instrukcje wywoływania narzędzi i metadane użycia tokenów. Obsługuje zarówno standardowe odpowiedzi synchroniczne, jak i strumieniowanie w czasie rzeczywistym przez Server-Sent Events (SSE), gdy skonfigurowano stream: true. Endpoint można łatwo zintegrować z istniejącymi przepływami pracy przy użyciu standardowych klientów HTTP lub openAI kompatybilnych SDK, kierując żądania przez url(//api.cometapi.com/v1) z Twoim Bearer Token.

Cennik dla GLM 5.2

Poznaj konkurencyjne ceny dla GLM 5.2, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak GLM 5.2 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$1.12/M Wyjście:$3.528/M	Wejście:$1.4/M Wyjście:$4.41/M	-20%

Przykładowy kod i API dla GLM 5.2

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla GLM 5.2, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał GLM 5.2 w Twoich projektach.

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)'