POSTopenai
/v1/chat/completionsGLM-5.2
glm-5.2GLM-5.2 是 Z.ai 面向长程工程任务的旗舰基础模型，重点提升了可用的 1M token 上下文能力，可承载项目级代码、系统文档和工程背景信息。它强调长任务执行稳定性、工程规范遵循能力，以及从需求分析、仓库理解到实现、测试和多平台部署的完整开发流程能力。相比普通对话模型，GLM-5.2 更适合需要大上下文、持续规划和可靠 Agent 执行的工程场景。
最大上下文
1MToken
最大输出
131.1KToken
发布日期
2026年6月13日
模态
GLM-5.2 价格
| 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 |
|---|---|---|
| $1.1429/M | $4/M | $0.2857/M |
如何通过 API 使用 GLM-5.2？
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentGLM-5.2 基准测试
51.1
/100
Artificial Analysis 综合能力指数
Artificial Analysis 综合能力评分
指数分数
68.8
/100
Artificial Analysis 代码能力指数
Artificial Analysis 软件任务评分
指数分数
知识与推理
GPQA
高阶科学问题求解
89.5%
HLE
广泛专家级考试集合
40.1%
代码与工程
SciCode
科学计算代码挑战
50.5%
Terminal-Bench Hard
高难度终端任务执行
50.8%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
指令约束遵循
73.3%
AA-LCR
长上下文推理
71.3%
τ²-Bench
Agent 工作流任务
99.1%
指标来源 Artificial Analysis
GLM-5.2 常见问题
GLM-5.2 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。
GLM-5.2 为哪些任务而设计？+
GLM-5.2 是 Z.AI 面向旗舰级长周期工程和编程任务的模型。
GLM-5.2 什么时候最有用？+
适合迭代式工程交付、代码仓库级开发、长上下文分析，尤其适合重视长程任务完成度的场景。
GLM-5.2 有何不同？+
核心优势是项目级工程上下文和稳定的长任务执行。
使用 GLM-5.2 时要注意什么？+
长时间自主运行可能消耗大量时间和 Token。 简单任务可考虑 GLM-5。
如何确认 GLM-5.2 是否可用？+
使用 TokenHub 显示的精确标识符，并按账户文档确认当前功能。
媒体与讨论
精选与此模型相关的公开视频和帖子。
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