GLM-5.2 的技術規格
| 項目 | GLM-5.2 |
|---|---|
| 提供方 | Zhipu AI |
| 發佈日期 | June 13, 2026 |
| 模型類型 | 開放權重 Mixture-of-Experts (MoE) LLM |
| 總參數量 | ~744B |
| 活躍參數量 | ~40B per token |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens |
| 最大輸出 | 131,072 tokens |
| 推理模式 | High, Max |
| 授權條款 | MIT |
| 主要定位 | 代理型編碼、軟體工程、長程推理 |
| API 可用性 | Z.ai platform and compatible providers |
| 開放權重 | 是 |
GLM-5.2 是 Zhipu AI 旗下 GLM 系列的最新旗艦模型。不同於通用型前沿模型,GLM-5.2 主要定位為以編碼為先、面向代理的模型,旨在支援程式碼庫級軟體工程、自主式工作流程,以及極長上下文推理。其主打能力是原生 1 百萬 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 的主要功能
- 1M-token 的上下文視窗,覆蓋整個程式碼庫、龐大文件集與多會話代理工作流程。
- 以編碼優先的最佳化,專注於重構、除錯、程式碼生成與軟體工程任務。
- 針對 Claude Code、Cline、Roo Code、OpenCode 等類似編碼代理工具的代理型工作流程支援。
- 在 MIT 授權下以開放權重形式發佈,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之間進行權衡。
- 大型 MoE 架構,總參數量約 744B,每個 token 僅激活 ~40B 以提升效率。
GLM-5.2 的基準表現
Zhipu 未在發佈時公佈全面的官方基準測試結果,這使得與 GPT-5 或 Claude 等模型相比的直接基準更不確定。多份業界報告提到缺乏經獨立驗證的基準釋出。
| 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 對比 GLM-5.1 與 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 | Standard | Extended Thinking |
| 總參數量 | 744B | 744B | 未披露 |
| 活躍參數量 | 40B | 40B | 未披露 |
| 官方基準資料 | 未發佈 | 在發佈時公布 | 已發佈 |
相較於 GLM-5.1,GLM-5.2 的主要已記載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。發佈時,Z.ai 未公佈官方的 SWE-Bench、LiveCodeBench、HumanEval 或類似基準結果,因此與 Claude Opus 4.8、GPT-5、DeepSeek 或 Qwen 模型的效能比較尚未獲得驗證。
與其他開放模型相比,GLM-5.2 的主要差異化在於超大上下文視窗、編碼專長與 MIT 授權的組合。其最大吸引力在於面向程式碼庫級軟體工程,而非一般聊天應用。
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