Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
Contexte total
1M
Sortie max.
131.1K
Date de sortie
N/A
Entrée$0.2857 / M tokens
Sortie$1 / M tokens
GLM-5.2
glm-5.2GLM-5.2 est le modèle fondation phare de Z.ai pour les tâches d’ingénierie de longue durée. Il met l’accent sur une fenêtre de contexte réellement exploitable de 1M de tokens, capable de traiter du code, de la documentation et du contexte système à l’échelle d’un projet. Il vise des workflows complets, de l’analyse des exigences à l’implémentation, aux tests et au déploiement multi-plateforme, avec une exécution agentique plus stable.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
13 juin 2026
Modalities
Prix de GLM-5.2
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
Fonctionnalités API de GLM-5.2
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Points forts de GLM-5.2
GLM-5.2 est un modèle textuel à poids ouverts conçu pour les contextes d’un million de jetons, les agents de programmation de longue durée et la livraison stable de projets logiciels complexes.
Contexte stable d’un million de jetons
Il conserve des performances stables sur un contexte d’un million de jetons, permettant de maintenir un projet complet et son historique dans une même chaîne de raisonnement.
Codage agentique de longue durée
Il maintient la décomposition du projet, la conception, l’implémentation, les tests, les corrections et le déploiement au sein de processus autonomes prolongés.
Programmation de niveau production
Ses capacités renforcées en frontend, backend, mobile et débogage approfondi facilitent le respect des contraintes d’ingénierie sur l’ensemble d’une application.
Cas d’usage de GLM-5.2
GLM-5.2 convient à la livraison complète d’applications, à l’ingénierie à l’échelle d’un dépôt et aux tâches prolongées de recherche ou d’optimisation.
Livraison complète d’applications
Transformer les exigences produit en architecture, code frontend et backend, tests, corrections et livrables prêts à être déployés.
Refactorisation de grands projets
Maintenir un vaste projet dans le contexte, suivre ses dépendances et appliquer des modifications coordonnées sans perdre les contraintes existantes.
Optimisation technique prolongée
Exécuter des cycles prolongés d’analyse, d’implémentation, de mesure et de correction pour l’optimisation des performances ou la recherche automatisée.
Comment utiliser GLM-5.2 via l’API TokenHub
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Benchmark de GLM-5.2
| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 51.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 68.8 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 89.5% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 40.1% |
| Programmation et ingénierie | ||
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 50.5% |
| Terminal-Bench Hard | Exécution de tâches complexes dans un terminal | 50.8% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| IFBench | Respect des contraintes du prompt | 73.3% |
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 71.3% |
| τ²-Bench | Tâches de workflow agentique | 99.1% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Comparaisons de GLM-5.2
FAQ sur l’API GLM-5.2
Réponses aux questions fréquentes sur l’API GLM-5.2, les tarifs de Z.ai, le développement, les workflows d’agents, les limites de contexte et les comparaisons de modèles.
Qu’est-ce que GLM-5.2 ?+
GLM-5.2 est un modèle de Z.ai conçu pour les tâches d’ingénierie longues, le raisonnement complexe et les workflows d’agents. Il convient notamment à la compréhension d’un dépôt, à la planification des changements, au développement, aux tests et aux tâches multi-étapes avec un contexte de projet important.
GLM-5.2 est-il adapté au code et aux workflows d’agents ?+
GLM-5.2 est un bon candidat lorsqu’une tâche nécessite un contexte à l’échelle d’un dépôt, des appels d’outils répétés ou une planification sur plusieurs étapes. Avant la mise en production, validez ses benchmarks, ses endpoints, sa latence et son comportement d’appel d’outils sur votre propre charge de travail.
Comment utiliser l’API GLM-5.2 via TokenHub ?+
Créez une clé API TokenHub, copiez l’identifiant exact du modèle GLM-5.2 affiché sur cette page, puis choisissez un endpoint pris en charge dans la section API. Utilisez l’exemple de requête généré comme point de départ pour une intégration avec un client compatible OpenAI ou un autre client pris en charge.
Comment évaluer le prix de l’API GLM-5.2 ?+
Consultez les prix d’entrée, de sortie et de lecture de cache affichés sur cette page, puis estimez le coût selon la taille habituelle de vos prompts, la longueur des réponses, le volume de requêtes et le taux de cache. Les workflows à long contexte et les agents peuvent avoir un profil de coût très différent des courtes conversations.
Quelles sont les limites de contexte et de sortie de GLM-5.2 ?+
Consultez les valeurs de longueur de contexte et de sortie maximale dans les spécifications du modèle sur cette page. Elles doivent être évaluées ensemble : une grande fenêtre de contexte est utile pour les dépôts et la documentation, tandis que la sortie maximale détermine le volume renvoyé en une réponse.
GLM-5.2 ou DeepSeek V4 Flash : lequel choisir ?+
Commencez par la charge de travail. Évaluez GLM-5.2 pour les tâches d’ingénierie et d’agents de longue durée ; évaluez DeepSeek V4 Flash si ses prix actuels, sa sortie maximale et ses endpoints pris en charge correspondent mieux à la génération de texte à haut débit ou aux workflows de recherche. Vérifiez les spécifications en direct sur la page de comparaison avant de décider.
GLM-5.2 ou Qwen3.8 Max : lequel choisir ?+
Il n’existe pas de vainqueur universel. Comparez les deux modèles sur votre tâche réelle : fiabilité du code et des agents, qualité du raisonnement, limites de contexte et de sortie, prix et compatibilité des endpoints. Effectuez une petite évaluation avec des prompts représentatifs avant de standardiser un workflow de production sur GLM-5.2 ou Qwen3.8 Max.
Prêt à utiliser GLM-5.2 ?
Accédez à GLM-5.2 et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
Medias Et Discussions
Selection de videos et publications publiques liees a ce modele.
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