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DeepSeek
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
Herramienta de IA
Reseña de GLM-5.2
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 2026aifreemium
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.
GLM-5.2 at a Glance
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Qwen provides a family of open-weight large language models, including variants optimized for demanding agentic coding and long context windows, with competitive performance against frontier models.
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MiniMax M3 is a recently released open-weight model that combines frontier-tier coding capabilities with a 1M-token context and native multimodal input support.
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Kimi (Moonshot AI)
Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
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.
quick facts
Datos Rápidos
| Atributo | Valor |
|---|---|
| Desarrollador | Zhipu AI |
| Modelo de Negocio | Freemium |
| Precios | Freemium |
| Plataformas | API |
| API Disponible | Sí (endpoint compatible con Anthropic) |
| Licencia | MIT de código abierto (para pesos abiertos) |
| Parámetros | 744 mil millones (MoE, ~40 mil millones activos) |
| Ventana de Contexto | 1 millón de tokens |
| Tokens de Salida Máx. | 131.072 |
| Hardware de Entrenamiento | Huawei Ascend chips |
| URL | https://www.z.ai/ |
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.
- 1Arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) de 744 mil millones de parámetros, con aproximadamente 40 mil millones de parámetros activos por token.
- 2Ventana de contexto de 1 millón (1M) de tokens, lo que permite el procesamiento de grandes bases de código e información contextual extensa.
- 3Salida máxima de 131.072 tokens, facilitando la generación de segmentos de código sustanciales o diffs de múltiples archivos.
- 4Modo de Pensamiento" integrado para desglosar problemas complejos en pasos lógicos, mejorando la resolución de problemas STEM y matemáticos.
- 5Niveles duales de esfuerzo de razonamiento ("alto" y "máximo") para equilibrar el rendimiento y la latencia según los requisitos de la tarea.
- 6Arquitectura "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.
- 7Capa mejorada de Predicción Multi-Token (MTP), aumentando la longitud de aceptación de decodificación especulativa hasta en un 20%.
- 8Disponibilidad de código abierto bajo una licencia MIT, sin ofrecer restricciones de acceso regionales o técnicas para sus pesos.
- 9Endpoint de API compatible con Anthropic, permitiendo la integración en herramientas existentes como Claude Code y Cline.
- 10Entrenamiento 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.
- 1Ingenieros 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.
- 2Desarrolladores 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.
- 3Organizaciones 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.
- 4Investigadores 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.
- 5Empresas 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.
- 1Freemium: 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.
competitors
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.
1
DeepSeek↗
DeepSeek offers highly cost-effective open-weight models with strong performance in algorithmic reasoning and competitive programming, alongside a 1M token context window.
DeepSeek V4 Flash is significantly cheaper per token than GLM-5.2, while DeepSeek V4 Pro excels in algorithms where GLM-5.2 leads in general software engineering tasks. Both are open-weight and MIT-licensed, targeting developers seeking frontier coding without proprietary lock-in.
2
Qwen (Alibaba Cloud)↗
Qwen provides a family of open-weight large language models, including variants optimized for demanding agentic coding and long context windows, with competitive performance against frontier models.
Qwen 3.6 Plus is a top open-weight choice for agentic coding with a 1M token context, similar to GLM-5.2's focus on long-horizon tasks, and is noted for its cost-effectiveness.
3
MiniMax↗
MiniMax M3 is a recently released open-weight model that combines frontier-tier coding capabilities with a 1M-token context and native multimodal input support.
MiniMax M3 directly competes with GLM-5.2 in agentic coding and long-horizon task execution, offering similar performance on benchmarks like SWE-Bench Pro, but also includes multimodal capabilities.
4
Kimi specializes in long-context processing and agent-oriented workflows, particularly strong in coordinating multi-agent swarms for complex coding tasks.
Kimi K2.6 is an open-weight model that, like GLM-5.2, targets agentic coding and long-context reasoning, but emphasizes its ability to manage extensive autonomous runs and agent swarms.
❓
Preguntas frecuentes
+¿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.
+¿Es GLM-5.2 gratuito?
GLM-5.2 opera bajo un modelo freemium. Si bien los niveles de precios específicos no se detallan, sus pesos abiertos están disponibles bajo una licencia MIT, y es reconocido por su rentabilidad en tareas de codificación.
+¿Cuáles son las principales características de GLM-5.2?
Las características clave de GLM-5.2 incluyen su arquitectura Mixture-of-Experts de 744 mil millones de parámetros, una ventana de contexto de 1 millón (1M) de tokens, una salida máxima de 131.072 tokens, un "Modo de Pensamiento" para razonamiento avanzado y niveles duales de esfuerzo de razonamiento. También incorpora la arquitectura "IndexShare" y una capa mejorada de Predicción Multi-Token, y sus pesos abiertos están disponibles bajo una licencia MIT.
+¿Quién debería usar GLM-5.2?
GLM-5.2 está destinado a ingenieros de software y equipos de desarrollo para codificación autónoma, desarrolladores que requieren ejecución de tareas de largo alcance, organizaciones con necesidades de procesamiento de texto de alto volumen, investigadores para proyectos de ajuste fino y empresas con requisitos de soberanía de datos para implementaciones autoalojadas.
+¿Cómo se compara GLM-5.2 con las alternativas?
GLM-5.2 compite con modelos como DeepSeek V4 Pro, Mistral AI (Codestral), MiniMax M3 y Moonshot AI (Kimi K2.6). A menudo lidera en benchmarks generales de ingeniería de software como SWE-bench Pro, ofrece una ventana de contexto más grande que algunos, y se diferencia de los competidores multimodales al centrarse en la codificación agéntica solo de texto, todo ello siendo de código abierto bajo una licencia MIT.
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