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

是的。GLM-5.2 支援 1,000,000 個 token 的上下文視窗，允許許多程式碼庫、文件集與開發產物納入同一個上下文。

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

最大升級是將上下文視窗從約 200K 個 token 擴增至 1M 個 token，並提升代理式編碼與長時程任務的表現。

Does the GLM-5.2 API support self-hosting?

是的。GLM-5.2 以 MIT 授權的開放權重發布，使組織能在本地部署並客製化該模型。

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

GLM-5.2 對於大規模編碼工作流程、自託管需求以及長上下文的程式碼庫分析特別具吸引力。Claude 與 GPT 模型在某些推理基準上可能仍然提供更強的驗證表現。

What reasoning modes are available in GLM-5.2?

GLM-5.2 提供 High 與 Max 兩種推理模式。Max 針對困難的編碼與代理任務，而 High 在推理品質與效率之間取得平衡。

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

是的。該模型專為代理式編碼工作流程而設計，並支援包括 Claude Code、Cline、Roo Code 和 OpenCode 在內的主流編碼代理生態系統。

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

GLM-5.2 憑藉 1M 個 token 的上下文視窗、MIT 授權、面向編碼的訓練以及對長時間運行代理工作流程的支援而脫穎而出。

實惠的 GLM 5.2 API | text-to-text

GLM-5.2 的技術規格

項目	GLM-5.2
供應商	Zhipu AI
發佈日期	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
活躍參數	每個 token ~40B
上下文視窗	1,000,000 tokens
最大輸出	131,072 tokens
推理模式	High, Max
授權	MIT
主要側重	代理式編碼、軟體工程、長時程推理
API 可用性	Z.ai 平台及相容的供應商
開放權重	Yes

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 主要定位為以編碼為優先、面向代理的模型，旨在支援倉庫級軟體工程、自主工作流程，以及極長上下文推理。其主打能力是原生 100 萬 token 的上下文視窗，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、冗長的文件集，以及多會話的代理工作流程。
以編碼為優先的優化，專注於重構、除錯、程式碼生成與軟體工程任務。
代理式工作流程支援，可搭配 Claude Code、Cline、Roo Code、OpenCode 等類似的編碼代理工具。
在 MIT 授權下發布的開放權重，支援自託管與微調。
兩種推理模式（High 與 Max），可在延遲與推理深度間進行取捨。
大型 MoE 架構，總參數約 744B，但每個 token 只啟用約 ~40B 以提升效率。

GLM-5.2 的基準測試表現

Zhipu 在發佈時未公布全面的官方基準測試結果，這使得直接的基準對比較之於 GPT-5 或 Claude 更不確定。多份業界報告指出缺乏經獨立驗證的基準測試發佈。

基準測試	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

GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8

規格	GLM-5.2	GLM-5.1	Claude Opus 4.8
發佈日期	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	標準	延伸思考
總參數量	744B	744B	未披露
活躍參數	40B	40B	未披露
官方基準測試資料	未公布	於發佈時公布	已公布

GLM-5.2 相較於 GLM-5.1 的主要記載升級在於上下文視窗擴展至 1M tokens，以及引入可選的 High 與 Max 推理模式。發佈時，Z.ai 未公布 SWE-Bench、LiveCodeBench、HumanEval 或類似的基準測試結果，因此與 Claude Opus 4.8、GPT-5、DeepSeek 或 Qwen 模型的效能比較仍未經驗證。

相較於其他開放模型，GLM-5.2 的主要差異在於其非常大的上下文視窗、編碼專精與 MIT 授權的組合。其最具吸引力的場景是面向倉庫級軟體工程，而非一般聊天應用。

為何透過 CometAPI 使用 GLM-5.2？

CometAPI 允許開發者使用與數十個領先 AI 模型相同的介面整合 GLM-5.2。

優點包括：

跨多個供應商的統一驗證
與 OpenAI 相容的 API 整合
簡化的計費與用量管理
針對替代模型的快速試驗
可輕鬆在編碼、推理、影像、音訊與視訊模型間切換
降低生產系統的供應商綁定

無論你正在構建 AI IDE、內部工程助理，或企業自動化平台，CometAPI 在最大限度保留彈性的同時，將整合成本降到最低。

如何在 CometAPI 存取 GLM-5.2 API

只需幾個簡單步驟即可開始使用我們的產品...

步驟 1：註冊並取得你的 GLM-5.2 API 金鑰

在 Kie.ai 建立帳號，前往 API 控制台以生成你的 GLM-5.2 API 金鑰。此金鑰用於驗證所有請求，並讓你即刻存取 GLM-5.2 API 的完整能力，包括 1M token 上下文視窗與 128k 輸出 tokens。

步驟 2：向 GLM-5.2 API 發送請求

使用你的 GLM-5.2 API 金鑰向 Kie.ai 端點發送 POST 請求。提供你的提示詞，設定模型參數（例如努力等級與最大 tokens），GLM-5.2 API 將處理你的請求——涵蓋從程式碼生成到文件分析，再到代理工具使用的各類任務。

步驟 3：擷取結果並整合 GLM-5.2 API

GLM-5.2 API 會提供結構化的回應，包括完成文本、工具呼叫指令，以及 token 使用中繼資料。當配置為 stream: true 時，它同時支援標準的同步回應與透過 Server-Sent Events (SSE) 的即時串流。你可以使用標準 HTTP 客戶端或 openAI 相容的 SDK，將請求透過 url(//api.cometapi.com/v1) 並附上你的 Bearer Token 來路由，輕鬆整合至現有工作流程。

GLM 5.2 的定價

探索 GLM 5.2 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 GLM 5.2 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

彗星價格 (USD / M Tokens)	官方價格 (USD / M Tokens)	折扣
輸入:$1.12/M 輸出:$3.528/M	輸入:$1.4/M 輸出:$4.41/M	-20%

GLM 5.2 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 GLM 5.2 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 GLM 5.2 的潛力。

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)'