Herramienta de IA

Reseña de GLM-5.2

Name: GLM-5.2
Availability: OnlineOnly
Author: Stork.AI

GLM-5.2 es un modelo de lenguaje grande de código abierto de 750 mil millones de parámetros de Zhipu AI, diseñado para tareas de codificación con un enfoque en la rentabilidad y la ejecución de tareas de largo alcance.

shipped 22 jun 2026freemium

Domain rating79Monthly visits252K/moAI-readablepartial

GLM-5.2 - AI tool for . Professional illustration showing core functionality and features.

Por qué importa

1Presenta una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) de 744 mil millones de parámetros con aproximadamente 40 mil millones de parámetros activos por token.

2Ofrece una ventana de contexto de 1 millón (1M) de tokens y una salida máxima de 131.072 tokens.

3Lanzado el 13 de junio de 2026, para usuarios de GLM Coding Plan, con pesos abiertos disponibles bajo una licencia MIT el 16 de junio de 2026.

4Diseñado principalmente para ingeniería de software autónoma, codificación agéntica y ejecución de tareas de largo alcance.

Stork’s verdict on GLM-5.2

GLM-5.2 ofrece una codificación rentable y de largo plazo, pero su inteligencia bruta no siempre superará a los mejores modelos cerrados.

GLM-5.2 reviewed by Stork AI · stork.ai/es/glm-5-2

Especificaciones

Documentación API

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API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es GLM-5.2?

GLM-5.2 es una herramienta de modelo de lenguaje grande desarrollada por Zhipu AI que permite a desarrolladores y organizaciones ejecutar tareas de codificación complejas y flujos de trabajo de ingeniería de software de largo alcance. Presenta una arquitectura Mixture-of-Experts de 744 mil millones de parámetros y soporta el desarrollo de software autónomo. Este modelo, con aproximadamente 40 mil millones de parámetros activos por token, fue lanzado el 13 de junio de 2026, para usuarios de GLM Coding Plan, con sus pesos abiertos disponibles bajo una licencia MIT el 16 de junio de 2026. GLM-5.2 está diseñado para desafiar a los modelos propietarios a través de sus capacidades en codificación agéntica y rentabilidad, particularmente para tareas que requieren trabajo sostenido durante períodos prolongados.

features

Características Clave de GLM-5.2

GLM-5.2 incorpora varias características arquitectónicas y funcionales diseñadas para optimizar su rendimiento en tareas de codificación complejas y de largo alcance.

Arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) de 744 mil millones de parámetros, con aproximadamente 40 mil millones de parámetros activos por token.
Ventana de contexto de 1 millón (1M) de tokens, lo que permite el procesamiento de grandes bases de código e información contextual extensa.
Salida máxima de 131.072 tokens, facilitando la generación de segmentos de código sustanciales o diffs de múltiples archivos.
Modo de Pensamiento" integrado para desglosar problemas complejos en pasos lógicos, mejorando la resolución de problemas STEM y matemáticos.
Niveles duales de esfuerzo de razonamiento ("alto" y "máximo") para equilibrar el rendimiento y la latencia según los requisitos de la tarea.
Arquitectura "IndexShare", que reutiliza el mismo indexador en cada cuatro capas de atención dispersa, reduciendo los FLOPs por token en 2.9x con una longitud de contexto de 1M.
Capa mejorada de Predicción Multi-Token (MTP), aumentando la longitud de aceptación de decodificación especulativa hasta en un 20%.
Disponibilidad de código abierto bajo una licencia MIT, sin ofrecer restricciones de acceso regionales o técnicas para sus pesos.
Endpoint de API compatible con Anthropic, permitiendo la integración en herramientas existentes como Claude Code y Cline.
Entrenamiento realizado completamente utilizando chips nacionales Huawei Ascend.

use cases

¿Quién Debería Usar GLM-5.2?

GLM-5.2 está diseñado para grupos de usuarios y aplicaciones específicos que se benefician de su gran ventana de contexto, razonamiento avanzado y modelo de código abierto rentable.

Ingenieros de Software y Equipos de Desarrollo: Para ingeniería de software autónoma, manejo de tareas de codificación complejas, toma de control de bases de código a nivel de proyecto y mantenimiento de la consistencia en múltiples archivos para tareas como desacoplamiento de módulos, migración de API y refactorización entre lenguajes.
Desarrolladores que Requieren Ejecución de Tareas de Largo Alcance: Para trabajo sostenido durante períodos prolongados, incluyendo investigación automatizada, optimización del rendimiento y escenarios complejos de depuración.
Organizaciones con Necesidades de Procesamiento de Texto de Alto Volumen: Su eficiencia y precios lo hacen adecuado para tareas de procesamiento por lotes como resumen de documentos, moderación de contenido y clasificación.
Investigadores y Desarrolladores para Proyectos de Ajuste Fino: Como modelo de pesos abiertos, proporciona una base robusta para el ajuste fino en datos específicos de dominio y aplicaciones personalizadas.
Empresas con Requisitos de Soberanía de Datos: Las organizaciones con una gobernanza de datos estricta pueden beneficiarse de ejecutar GLM-5.2 en sus propias instalaciones a través de implementaciones autoalojadas.

pricing

Precios y Planes de GLM-5.2

GLM-5.2 opera bajo un modelo freemium. Si bien los detalles específicos de precios por niveles para su acceso API o servicios gestionados no se detallan públicamente, el modelo es reconocido por su rentabilidad en comparación con alternativas propietarias. Los pesos abiertos de GLM-5.2 están disponibles bajo una licencia MIT, lo que permite el autoalojamiento y desarrollo gratuitos sin costos directos de licencia.

Freemium: Los detalles específicos de los niveles no están disponibles públicamente, pero el modelo se destaca por su rentabilidad en comparación con alternativas propietarias, con pesos abiertos disponibles bajo una licencia MIT.

Pros

+750 billion parameter open-weight model with an MIT license, allowing for self-hosting and fine-tuning.
+Exceptional performance on long-horizon coding and agentic workflows, maintaining context over extended sessions.
+Significantly more cost-effective than top-tier closed models like Claude Opus 4.8 or GPT-5.5.
+Achieves a high score of 51 on the Artificial Analysis Intelligence Index, ranking as the highest-scoring open-weight model.
+Incorporates architectural innovations such as IndexShare and an Improved Multi-Token Prediction (MTP) Layer for enhanced efficiency and speed.
+Strong capabilities in extended-context reasoning and processing large volumes of information.

Cons

−Its 'raw intelligence' may not consistently surpass top-tier closed models like Claude Opus or GPT-5.5 in all general reasoning tasks.
−Code review performance can vary, with coverage potentially dropping on more complex codebases.
−Usage of GLM-5.2 and GLM-5-Turbo models is deducted at 3x during peak hours and 2x during off-peak hours for GLM Coding Plans.
−Pricing structures can be complex, with different rates for cached input, standard API, and third-party providers.
−Requires integration via API or specific coding plans, not offered as a standalone consumer application.

Herramientas similares

GLM-5.2 vs Competidores

GLM-5.2 se posiciona dentro del panorama competitivo de los modelos de lenguaje grandes, particularmente aquellos enfocados en codificación y tareas de largo alcance, ofreciendo una combinación de escala, contexto y disponibilidad de código abierto.

DeepSeek-V4 / DeepSeek CoderOn Stork Compare

DeepSeek offers a range of highly capable, cost-effective open-weight models specifically designed for coding and reasoning, with strong performance on benchmarks.

DeepSeek-V4 Pro (1.6T total, 49B active) and DeepSeek-Coder-V2 (236B total, 21B active) are open-weight models with MIT or Apache 2.0 licenses, similar to GLM-5.2's open-source nature. DeepSeek models are known for their competitive pricing, with V4 Flash being particularly cost-efficient, and offer long context windows (1M for V4, 128K for Coder-V2), comparable to GLM-5.2's 1M context window.

Mistral AI (Codestral)On Stork Compare

Mistral AI provides a family of powerful, efficient, and cost-effective models, with specialized variants like Codestral specifically optimized for coding tasks.

Mistral offers a freemium chat product and competitive API pricing, similar to GLM-5.2's freemium model and focus on cost-effectiveness. Codestral is a coding-focused model, directly competing with GLM-5.2's primary use case, and Mistral models support long context windows (e.g., 128K for Mistral Small 3.1).

Code Llama (Meta)↗

Code Llama is a family of open-source large language models specifically fine-tuned by Meta for code generation, infilling, and understanding natural language instructions about code.

Code Llama is open-source and free for research and commercial use, directly aligning with GLM-5.2's open-source and cost-effective nature. While its parameter counts vary (e.g., 7B to 70B), it offers strong coding performance and supports large input contexts (up to 100K tokens), making it a direct competitor for coding tasks.

Qwen (Alibaba Cloud)↗

Qwen is a series of open-weight, multimodal LLMs from Alibaba Cloud with strong coding capabilities and support for long-context reasoning and multilingual tasks.

Qwen models, such as Qwen3-Coder-480B-A35B (480B total / 35B active), are open-weight (Apache 2.0) and excel in coding benchmarks, similar to GLM-5.2's focus. They offer long context windows (256K natively, expandable to 1M via Yarn), making them strong alternatives for complex coding and agentic workflows.

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