GLM-5.2 的技術規格
| 項目 | GLM-5.2 |
|---|---|
| 提供方 | Zhipu AI |
| 發布日期 | 2026 年 6 月 13 日 |
| 模型類型 | 開放權重的專家混合（MoE）大型語言模型 |
| 總參數量 | ~744B |
| 啟用參數量 | ~40B（每個 token） |
| 上下文視窗 | 1,000,000 個 token |
| 輸出上限 | 131,072 個 token |
| 推理模式 | High、Max |
| 授權條款 | MIT |
| 主要側重 | 代理式程式設計、軟體工程、長期推理 |
| API 可用性 | Z.ai 平台與相容的供應商 |
| 開放權重 | 是 |
GLM-5.2 是 Zhipu AI 的 GLM 系列最新旗艦模型。不同於通用型前沿模型，GLM-5.2 主要定位為以程式設計優先、面向代理的模型，針對倉庫級軟體工程、自主工作流程與極長上下文推理而設計。其主打能力是原生的 1 million token 上下文視窗，使其成為開放權重模型中公開可用的最大上下文視窗之一。
GLM-5.2 的主要特性
- 1M-token 上下文視窗，適用於整個程式碼倉庫、長篇文件集與多會話代理工作流程。
- 以程式設計為先的優化，聚焦於重構、除錯、程式碼生成與軟體工程任務。
- 支援代理式工作流程，可搭配 Claude Code、Cline、Roo Code、OpenCode 等類似的程式設計代理工具。
- 在 MIT 授權下的開放權重發布，支援自我託管與微調。
- 兩種推理模式（High 與 Max），可在延遲與推理深度之間權衡。
- 大型 MoE 架構，總參數約 744B，但每個 token 僅啟用 ~40B，以提高效率。
GLM-5.2 的基準表現
Zhipu 未在發佈時公布完整的官方基準結果，這使得相較於 GPT-5 或 Claude 等模型的直接對比更不確定。多份業界報告指出缺乏獨立驗證的基準發布。
| 基準 | 報告分數 |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 81.0 |
| SWE-Bench Pro | 62.1 |
| NL2Repo | 48.9 |
| AIME 2026 | 99.2 |
GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8
| 規格 | GLM-5.2 | GLM-5.1 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|
| 發布日期 | 2026-06-13 | 2026 | 2026 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 | ~200,000 | 1,000,000 |
| 開放權重 | 是（MIT） | 是 | 否 |
| 推理模式 | High、Max | Standard | Extended Thinking |
| 總參數量 | 744B | 744B | 未披露 |
| 啟用參數量 | 40B | 40B | 未披露 |
| 官方基準數據 | 未發布 | 在發布時已發布 | 已發布 |
GLM-5.2 相較於 GLM-5.1 的主要文檔化升級在於將上下文視窗擴展至 1M token，並引入可選的 High 與 Max 推理模式。發布時，Z.ai 未公布 SWE-Bench、LiveCodeBench、HumanEval 或類似基準結果，因此與 Claude Opus 4.8、GPT-5、DeepSeek 或 Qwen 模型的性能對比仍未經驗證。
與其他開放模型相比，GLM-5.2 的主要差異化在於其非常大的上下文視窗、程式設計專向與 MIT 授權。其最強吸引力在於面向倉庫級軟體工程，而非一般聊天應用。
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