Z.ai
GLM-5.3-FlashX
glm-5.3-flashx
Максимальный контекст
1M
Максимальный вывод
131.1K
Дата выпуска
N/A
Вход$0.2857 / млн токенов
Выход$1 / млн токенов
GLM-5.2
glm-5.2GLM-5.2 — флагманская базовая модель Z.ai для длительных инженерных задач. Она делает акцент на реально используемом контекстном окне в 1M токенов, позволяющем работать с кодовой базой, документацией и системным контекстом на уровне проекта. Модель рассчитана на полный цикл разработки: от требований и анализа репозитория до реализации, тестирования и мультиплатформенного развертывания.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
131.1K tokens
Release Date
13 июн. 2026 г.
Modalities
Цены GLM-5.2
| Цена входа | Цена выхода | Чтение кэша |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
Возможности API GLM-5.2
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Not supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Ключевые особенности GLM-5.2
GLM-5.2 — текстовая модель с открытыми весами для контекста на миллион токенов, длительной работы программных агентов и стабильного выполнения сложных проектов.
Стабильный контекст на миллион токенов
Модель сохраняет устойчивую работу в контексте на миллион токенов, удерживая весь проект и длительную историю задачи в одной цепочке рассуждения.
Длительное агентное программирование
Модель длительно выполняет декомпозицию проекта, проектирование архитектуры, реализацию, тестирование, исправление и развёртывание.
Программирование промышленного уровня
Улучшенные навыки frontend-, backend- и мобильной разработки, а также глубокой отладки помогают соблюдать инженерные ограничения на всём цикле создания приложения.
Сценарии использования GLM-5.2
GLM-5.2 подходит для сквозной разработки приложений, работы с репозиториями целиком и длительных исследовательских или оптимизационных задач.
Сквозная разработка приложений
Преобразовывать требования к продукту в архитектуру, frontend- и backend-код, тесты, исправления и готовые к развёртыванию материалы.
Рефакторинг крупных проектов
Удерживать крупный проект в контексте, отслеживать зависимости и согласованно вносить изменения с сохранением инженерных ограничений.
Длительная техническая оптимизация
Выполнять длительные циклы анализа, реализации, измерения и корректировки для оптимизации производительности или автоматизированных исследований.
Как использовать GLM-5.2 через 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)Бенчмарки GLM-5.2
| Индексный балл | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Сводная оценка общих возможностей | 51.1 |
| Artificial Analysis Coding Index | Сводная оценка навыков программирования | 68.8 |
| Знания и рассуждения | ||
| GPQA | Решение сложных научных задач | 89.5% |
| HLE | Экспертные задания по широкому кругу тем | 40.1% |
| Программирование и разработка ПО | ||
| SciCode | Задачи по научному программированию | 50.5% |
| Terminal-Bench Hard | Сложные задачи в терминале | 50.8% |
| Следование инструкциям и агентные задачи | ||
| IFBench | Соблюдение условий промпта | 73.3% |
| AA-LCR | Рассуждения в длинном контексте | 71.3% |
| τ²-Bench | Агентные рабочие процессы | 99.1% |
Источник метрик Artificial Analysis
Сравнения GLM-5.2
Частые вопросы об API GLM-5.2
Ответы на частые вопросы об API GLM-5.2, ценах Z.ai, разработке и агентных сценариях, лимитах контекста и сравнении моделей.
Что такое GLM-5.2?+
GLM-5.2 — модель Z.ai для длительных инженерных задач, сложных рассуждений и агентных сценариев. Она подходит для понимания репозиториев, планирования изменений, написания и тестирования кода, а также продолжительных многошаговых задач с большим проектным контекстом.
Подходит ли GLM-5.2 для программирования и агентных сценариев?+
GLM-5.2 стоит рассматривать в первую очередь, когда задаче нужны контекст уровня репозитория, повторные вызовы инструментов или планирование на несколько шагов. Перед запуском в продакшене проверьте бенчмарки, доступные эндпоинты, задержку и работу с инструментами на своих сценариях.
Как вызвать API GLM-5.2 через TokenHub?+
Создайте API-ключ TokenHub, скопируйте точный ID модели GLM-5.2 с этой страницы и выберите поддерживаемый эндпоинт в разделе API. Используйте сгенерированный пример запроса как основу для интеграции с OpenAI-совместимым или другим поддерживаемым клиентом.
Как оценивать стоимость API GLM-5.2?+
Посмотрите текущие цены за входные, выходные и кэшированные токены на этой странице, затем оцените стоимость по обычному размеру промптов, длине ответов, числу запросов и доле попаданий в кэш. У длинного контекста и агентных сценариев структура затрат может сильно отличаться от короткого чата.
Каковы лимиты контекста и максимального вывода GLM-5.2?+
Проверьте длину контекста и максимальный вывод в спецификациях модели на этой странице. Их следует оценивать вместе: большое окно контекста полезно для репозиториев и документации, а максимальный вывод определяет объем, который модель может вернуть за один ответ.
Что выбрать: GLM-5.2 или DeepSeek V4 Flash?+
Начните с рабочей нагрузки. Для длительных инженерных и агентных задач оцените GLM-5.2; DeepSeek V4 Flash стоит оценить, если его текущая цена, максимальный вывод и поддерживаемые эндпоинты лучше подходят для высокопроизводительной генерации текста или retrieval-сценариев. Перед решением проверьте актуальные спецификации на странице сравнения.
Что выбрать: GLM-5.2 или Qwen3.8 Max?+
Универсального победителя нет. Сравнивайте модели на реальной задаче: надежность кода и агентов, качество рассуждений, лимиты контекста и вывода, цену и совместимость эндпоинтов. Перед стандартизацией продакшен-процесса на GLM-5.2 или Qwen3.8 Max проведите небольшую оценку на репрезентативных промптах.
Готовы использовать GLM-5.2?
Получите доступ к GLM-5.2 и другим моделям ИИ с одним API-ключом TokenHub.
Материалы и обсуждения
Подборка публичных видео и публикаций, связанных с этой моделью.
X (Twitter)
Reddit
YouTube