立即咨询

电话咨询

微信咨询

立即试用
商务合作
智谱AI

智谱AI GLM-5.2

GLM-5.2是智谱AI于2026年6月16日发布的旗舰基座模型。支持1M无损上下文与128K最大输出，主打项目级工程接管、长程Coding Agent与复杂任务闭环，

选择供应商品牌主页
首页 AI市场对话文本智谱AI GLM-5.2
💬
GLM-5.2
由 智谱AI GLM 提供
💬 对话与文本生成 付费API

GLM-5.2是智谱AI推出的新一代旗舰基座模型，于2026年6月16日正式发布并已开源。该模型支持真正可用的1M（100万）无损上下文窗口，最大输出可达128K tokens，能够一次性承载完整项目级工程上下文，在长程任务执行中保持较高的稳定性与目标一致性。 在核心能力上，GLM-5.2深度强化了Coding与长程Agent任务。官方资料显示，在FrontierSWE、SWE-Marathon、PostTrainBench等长程任务基准上，GLM-5.2整体表现介于Claude Opus 4.7与4.8之间，是当前排名最高的开源模型；在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统Code Arena上，GLM-5.2取得全球可用模型第一的表现。 GLM-5.2支持MCP（Model Context Protocol）工具调用，可灵活调用外部工具与数据源扩展应用场景。官方推荐场景包括：项目级工程接管、长程重构执行、生产级规范压力测试、移动端真机调试闭环、微信小程序开发、小游戏开发、科研复刻以及代码生成视频（Remotion）等完整链路。 作为智谱AI GLM在2026年年中发布的旗舰产品，GLM-5.2代表了国产大模型在超长上下文工程、复杂Agent任务与端到端开发交付方面的最新进展。其API定价、具体参数量与知识截止时间目前尚未在官方渠道公开，建议后续关注智谱AI开放平台更新。

对话推理代码超长上下文AgentMCP工具调用

📋 技术规格

厂商 智谱AI GLM
模型分类 对话与文本生成
参数规模 未公开
上下文窗口 1M
最大输出 128K
知识截止 未公开
API定价 输入: 未公开输出: 未公开

⭐ 核心能力详解

1M无损上下文

支持100万token超长上下文，实测可承载完整项目级工程文件与历史决策，在长程任务中显著降低上下文漂移与目标遗忘。

项目级Coding Agent

针对复杂系统工程、跨文件重构、深度调试与生产规范遵循进行强化，可完成从需求理解到多端可部署产物的完整链路。

MCP工具调用

支持Model Context Protocol，可灵活调用外部工具、数据源与自定义服务，扩展模型在复杂工作流中的能力边界。

长程任务稳定性

在多轮、多步骤、长链路的复杂任务中保持执行连续性，能够自主拆解目标、识别依赖、分阶段实现并收口验证。

开源与开发者生态

GLM-5.2已开源，支持通过智谱AI开放平台与zai-sdk、zhipuai SDK进行接入，便于开发者集成与私有化部署探索。

🎯 典型应用场景

将完整业务仓库交给模型进行技术盘点，输出系统架构图谱、核心模块职责、接口契约与潜在技术债。

在不改变业务逻辑与接口签名的前提下，完成跨文件模块解耦、接口迁移与目录治理等长程重构任务。

基于团队工程规范（CLAUDE.md、Agent.md、lint规则、测试要求）执行修改，并运行构建、lint与测试验证。

从Android或小程序需求出发，完成客户端实现、真机安装、ADB调试与日志截图定位的完整闭环。

将论文中的模型架构、损失函数与数据管线复现为可运行、可对齐指标的完整工程代码。

💪 技术优势与差异化

  • 1M无损上下文在真实工程测试中可承载超过85万tokens，支撑一次连续长程任务完成复杂项目交付。
  • Coding与长程任务能力在多项开源基准上保持SOTA，前端开发盲测取得全球可用模型第一。
  • 已开源，便于开发者本地研究、二次开发与私有化部署评估。
  • 支持MCP协议，可与外部工具链和数据源灵活集成，适配复杂企业工作流。

⚠️ 使用局限与注意事项

  • 官方尚未公开参数量、API定价与知识截止时间，企业成本测算与部署评估需等待进一步信息。
  • 1M上下文场景下，输入成本与推理延迟可能显著高于中小上下文模型，需结合实际任务做成本评估。
  • 作为新发布模型，第三方独立评测、生产环境稳定性与长期表现仍需更多实际使用数据验证。

💰 价格分析与成本建议

GLM-5.2的API定价目前尚未在智谱AI官方定价页公开。参考智谱AI GLM旗舰系列的历史定价策略，预计其将采用按输入/输出tokens计费的模式。建议企业在获得正式定价后，结合1M上下文与128K最大输出的成本特点，做成本测算与场景适配。

👥 适用人群与企业

GLM-5.2主要面向：需要项目级工程接管的大型开发团队、追求长程Agent能力的AI应用开发者、希望基于开源旗舰模型做私有化研究与部署的企业、以及需要在复杂系统工程、科研复刻、移动端与小程序开发中提升效率的专业开发者。

📊 基准测试表现

FrontierSWE 仅落后Claude Opus 4.8约1%，超过GPT-5.5（1%）和Opus 4.7（11%）
SWE-Marathon 与Opus 4.8存在约13%差距，仍有提升空间
Code Arena 全球百万用户盲测前端开发评估，取得全球可用模型第一
PostTrainBench 长程任务基准表现处于开源模型前列

🔧 技术架构解析

GLM-5.2基于Transformer架构，针对长程Coding Agent场景进行强化训练。通过1M无损上下文、长程任务稳定性优化与MCP工具调用能力扩展，实现从需求理解到多端可部署产物的完整开发链路。官方技术博客与开放文档提供进一步架构与训练细节。

⚔️ GLM-5.2 与同梯队主流模型对比

竞品模型 优势 不足
Claude Opus 4.8 长程任务与复杂工程能力领先 价格较高，国内访问受限
GLM-5.1 同厂商前代旗舰，生态成熟 上下文窗口与最大输出较小
DeepSeek-V3 开源可控，性价比高 1M长上下文工程能力待验证
我们的优势：
  • 1M无损上下文，项目级工程承载能力突出
  • Code Arena前端开发盲测全球可用模型第一
  • 已开源，便于研究与私有化部署
  • 支持MCP工具调用，扩展企业工作流
  • 中文场景与本地化支持持续优化
选型建议：若业务需要一次性处理完整项目上下文、进行长程Coding Agent任务或基于开源旗舰模型做私有化研究，GLM-5.2值得重点评估；若预算敏感或任务以短文本为主，可优先考虑同厂商或其他性价比更高的模型。

✅ 最佳实践建议

1. 长上下文管理**：充分利用1M上下文进行项目级技术盘点，但需控制无关历史信息，避免噪音累积。
2. 任务拆解**：对复杂长程任务先给出执行计划、影响范围与风险边界，再分阶段执行并验证。
3. 工程规范约束**：将团队CLAUDE.md、Agent.md、lint与测试规范明确传入，要求模型严格遵守。
4. MCP工具集成**：结合MCP协议接入外部工具与数据源，扩展模型在真实工作流中的能力。
5. 成本测算**：等待官方定价公布后，结合1M上下文与128K输出的特点，做详细的成本与延迟评估。

❓ 常见问题解答

Q: GLM-5.2是什么类型的模型？
A: GLM-5.2是智谱AI于2026年6月16日发布的旗舰基座模型，支持1M无损上下文与128K最大输出，深度优化Coding与长程Agent任务，并已开源。
Q: GLM-5.2的上下文窗口有多大？
A: GLM-5.2支持1M（100万）tokens上下文窗口，官方称其为"真正可用的1M无损上下文"，实测可承载完整项目级工程上下文。
Q: GLM-5.2适合哪些场景？
A: 官方推荐场景包括项目级工程接管、长程重构、生产规范压力测试、移动端真机调试、微信小程序开发、小游戏开发、科研复刻和代码生成视频（Remotion）等。
Q: GLM-5.2与GLM-5.1相比有什么提升？
A: 相比GLM-5.1，GLM-5.2将上下文窗口从200K扩展到1M，最大输出从32K提升到128K，在长程任务稳定性、项目级上下文承载与工程规范遵循方面有进一步提升。
Q: GLM-5.2是否开源？
A: 是的，GLM-5.2已开源。开发者可通过智谱AI开放平台与官方SDK进行接入，也可关注官方开源渠道获取模型权重与部署方案。
Q: GLM-5.2的API价格是多少？
A: 截至官方文档发布时，GLM-5.2的API定价尚未公开。建议关注智谱AI开放平台定价页或联系销售获取最新报价。

文章干货

news

智谱AutoGLM是什么？能跨App自主操作、像人一样用电脑的能力解析

拆解智谱AutoGLM跨App自主操作与GLM-PC像人操作电脑的能力，分析企业办公自动化场景、RPA替代价值与落地门槛。

time 2026-08-10
news

智谱大模型怎么上AI PC？端侧智谱清言与CodeGeeX英特尔版解析

解析智谱与英特尔合作下的端侧智谱清言与CodeGeeX AIPC版离线推理、隐私保护与低延迟价值，并对比云端API适用边界。

time 2026-08-10
news

人工智能法立法加速，企业用智谱大模型如何合规落地不踩雷

结合人工智能法立法加速信号，梳理企业使用智谱大模型的数据合规、算法备案、内容安全与信创自主可控要点及落地清单。

time 2026-08-10
查看更多>>

产品问答

提问
智谱AI GLM-5.2和GLM-4.7编程选哪个？哪个更划算
avatar
nbna5x0q回答：
GLM-5.2专注长程大型工程，GLM-4.7兼顾编程与通用场景 两者的定位差异决定了选型方向。 智谱AI的两款旗舰编程模型，一个擅长处理完整代码仓库，一个在通用对话与推理上全面升级。 GLM-5.2：为长程大型工程而生 它是一款专注长程任务与Coding的模型，核心能力体现在三个方面： 1M无损上下文——可将完整代码仓库一次输入。实测中从零开发一款《文明》风格策略游戏，几乎用满百万上下文，完成16个bug修复。 顶级编程基准——Code Arena得分1595分，总榜第二、全球可用模型第一。FrontierSWE排名仅次于Opus 4.8。SWE-bench Pro得分62.1，比前代提升3.7分。 工程级交付——一次任务即可完成从需求到多端部署的完整开发链路。在Terminal-Bench 2.1上较前代提升17.5%。 GLM-4.7：Agentic Coding的"多面手" 该模型在通用对话、推理与智能体能力上全面升级，是编程与通用能力平衡的选择： 编程与推理均衡——LiveCodeBench V6得分84.9%，拿下开源SOTA。HLE基准得分42.8%，超越GPT-5.1。AIME 2025数学表现优于Claude 4.5 Sonnet。 前端审美跃升——显著增强前端UI理解与布局美感。在前端任务上以64.6%的胜率领先前代。 工具协同更顺——面向Agentic Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同。在Claude Code等框架中实现"先思考、再行动"。 长程任务用GLM-5.2，日常编程用GLM-4.7——不是谁替代谁，而是各自解决不同规模的问题。
2026-07-28
replies 3个回答
提问
智谱AI GLM-4.7-Flash能在本地跑吗？需要什么显卡
avatar
n8kls4u6回答：
作为一款总参数量300亿但推理仅激活约30亿参数的MoE架构开源模型，该模型可在消费级显卡上完成本地部署。 智谱AI GLM-4.7-Flash采用混合专家（MoE）架构，总参数量300亿，但推理时只激活其中约30亿参数。这意味着实际计算负担接近一个30亿参数的模型，大幅降低了硬件门槛。模型的上下文窗口原生支持约20万token，经测试可稳定运行于131K以上。 智谱AI GLM-4.7-Flash本地运行的核心硬件约束 显存是首要瓶颈。硬件测评显示，在4-bit量化下，模型显存占用随上下文长度增加： 4K上下文约17GB 32K上下文约20GB 65K上下文约23GB 131K上下文约30GB 一张24GB显存的显卡即可覆盖65K以内的上下文，覆盖绝大多数实际使用场景。想跑满131K长上下文，则需要32GB及以上显存的显卡。模型原始BF16权重约62GB，量化是将模型压缩到消费级显卡可用的关键手段。4-bit量化可将模型压缩至约17-20GB，精度损失极小（MMLU-Pro准确率从24.83%降至23.55%）。 对于大多数个人开发者和小型团队而言，24GB显存的显卡已足够应对日常开发需求。
2026-07-28
replies 3个回答
提问
智谱AI GLM适合做学术研究吗？写论文查文献好用吗
avatar
wep41jez回答：
智谱AI GLM在学术研究场景中的核心优势，源于其天生的学术基因和超长上下文处理能力 该平台本身就是从清华大学技术团队孵化而来，在学术根基上有天然积淀。 智谱AI GLM如何解决学术研究的关键痛点？ 传统学术研究面临三大痛点：精读一篇高质量论文需要几个小时，了解一个领域需要阅读数十甚至上百篇文献；不同论文的方法和结论相互关联甚至矛盾，人工梳理极其复杂；即使读完了所有文献，将零散知识组织成逻辑连贯的综述又是漫长的写作过程。 平台的核心模型GLM-4-9B-Chat-1M拥有100万tokens的超长上下文处理能力，可一次性分析约200万汉字的内容——相当于10-20篇论文全文、300页PDF或15份博士论文的文本量。它能一次性"阅读"所有输入内容，在其内部构建统一的"理解"，然后直接回答跨文献对比、趋势分析等复杂问题。 沉思模型GLM-Z1-Rumination更是专门为自主研究而设计，通过扩展强化学习训练实现长程推理能力，支持动态工具调用与自我验证机制。它能实时联网抓取最新研究、多角度验证推理链条、调用数据库/计算器/可视化工具，形成完整的自主研究流程。 清华AMiner"沉思"AI科研助手正是基于该模型构建，整合了arXiv、PubMed等全球3亿余篇文献，覆盖100多个全一级学科领域。 在文献综述场景中，AMiner沉思仅用6分40秒完成20轮文献检索，自主阅读174条文献，累计引用53篇，输出8910字结构规范、引用完整的文献综述。已有科研团队用它3天完成综述论文——传统方式需要数周甚至数月。 该平台的核心价值在于把"读不完、理不清、写不动"的文献苦役，变成"一次喂入、自动分析、快速输出"的科研流水线。
2026-07-28
replies 3个回答
查看更多>>

热门大模型

Seedance 2.0
在镜头运动和人物动作上有突出表现，Seedance 2.0。Seedance 2.0是字节跳动的视频生成模型，支持文本/图像驱动视频生成和数字人动画。
Anthropic Claude Opus 4.7
在通用智能和垂直任务上表现均衡，Claude Opus 4.7。Claude Opus 4.7是2026年4月发布的旗舰版本，在编程Agent和复杂推理任务上达到当时业界最高水平。
GPT-5.5 Pro
作为推理专项模型，GPT-5.5 Pro。GPT-5.5 Pro是OpenAI最顶级的推理模型，提供256K上下文和128K最大输出。
Kimi K3
Kimi K3是月之暗面（Moonshot AI）于2026年7月16日正式发布的最新旗舰大模型，拥有2.8万亿参数，是全球参数规模最大的开源AI模型。模型采用MoE架构，896个专家中每次激活16个，基于独创的Kimi Delta Attention（KDA）和Attention Residuals（AttnRes）技术构建，在百万token上下文中解码速度提升最高6.3倍。
Doubao-Seed-2.1-Turbo
Doubao-Seed-2.1-Turbo是字节跳动于2026年6月23日发布的豆包大模型2.1系列轻量版本，价格为Pro版本的一半，面向高频调用场景，提供更高性价比。

相关大模型

智谱AI GLM-5.1
GLM-5.1是智谱AI于2026年3月发布的新一代旗舰模型。以超强代码能力、200K超长上下文和自主Agent能力为主要卖点。
智谱AIGLM-4V
GLM-4V是智谱的多模态视觉语言模型，支持图像理解和视觉问答，在智能文档分析和多模态搜索场景中表现成熟。
智谱AIGLM-4-Air
GLM-4-Air以更轻量的定位提供接近旗舰版的核心能力，在保证对话质量的同时大幅降低了推理成本和部署门槛。
智谱AIGLM-4
智谱AI GLM-4是GLM系列的最新旗舰模型，在中文长文本处理、多模态理解和Agent能力上全面升级，是当前国产大模型的代表之一。
智谱AI GLM-5
凭借顶级基座模型能力，GLM-5。GLM-5是智谱AI在2025年底发布的旗舰模型，在通用对话、代码生成和多模态理解方面实现全面升级。是GLM系列承上启下的重要版本。。