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.
Outil d'IA
Revue de GLM-5.2
GLM-5.2 est un grand modèle linguistique open-source de 750 milliards de paramètres de Zhipu AI, conçu pour les tâches de codage avec un accent sur la rentabilité et l'exécution de tâches à long terme.
shipped 22 juin 2026aifreemium
1Dispose d'une architecture Mixture-of-Experts (MoE) de 744 milliards de paramètres avec environ 40 milliards de paramètres actifs par jeton.
2Offre une fenêtre de contexte d'un million (1M) de jetons et une sortie maximale de 131 072 jetons.
3Lancé le 13 juin 2026 pour les utilisateurs du GLM Coding Plan, avec des poids ouverts disponibles sous licence MIT le 16 juin 2026.
4Principalement conçu pour l'ingénierie logicielle autonome, le codage agentique et l'exécution de tâches à long terme.
GLM-5.2 at a Glance
Outils similaires
Comparer les alternatives
D'autres outils à considérer
Visiter→
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.
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.
4
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
Qu'est-ce que GLM-5.2 ?
GLM-5.2 est un grand modèle linguistique développé par Zhipu AI qui permet aux développeurs et aux organisations d'exécuter des tâches de codage complexes et des flux de travail d'ingénierie logicielle à long terme. Il dispose d'une architecture Mixture-of-Experts de 744 milliards de paramètres et prend en charge le développement logiciel autonome. Ce modèle, avec environ 40 milliards de paramètres actifs par jeton, a été lancé le 13 juin 2026 pour les utilisateurs du GLM Coding Plan, avec ses poids ouverts mis à disposition sous licence MIT le 16 juin 2026. GLM-5.2 est conçu pour défier les modèles propriétaires grâce à ses capacités en codage agentique et sa rentabilité, en particulier pour les tâches nécessitant un travail soutenu sur de longues périodes.
quick facts
Faits en bref
| Attribut | Valeur |
|---|---|
| Développeur | Zhipu AI |
| Modèle économique | Freemium |
| Tarification | Freemium |
| Plateformes | API |
| API disponible | Oui (endpoint compatible Anthropic) |
| Licence | MIT open-source (pour les poids ouverts) |
| Paramètres | 744 milliards (MoE, ~40 milliards actifs) |
| Fenêtre de contexte | 1 million de jetons |
| Jetons de sortie max. | 131 072 |
| Matériel d'entraînement | Huawei Ascend chips |
| URL | https://www.z.ai/ |
features
Fonctionnalités clés de GLM-5.2
GLM-5.2 intègre plusieurs fonctionnalités architecturales et fonctionnelles conçues pour optimiser ses performances pour les tâches de codage complexes et à long terme.
- 1Architecture Mixture-of-Experts (MoE) de 744 milliards de paramètres, avec environ 40 milliards de paramètres actifs par jeton.
- 2Fenêtre de contexte d'un million (1M) de jetons, permettant le traitement de grandes bases de code et d'informations contextuelles étendues.
- 3Sortie maximale de 131 072 jetons, facilitant la génération de segments de code substantiels ou de diffs multi-fichiers.
- 4Mode de pensée ("Thinking Mode") intégré pour décomposer les problèmes complexes en étapes logiques, améliorant la résolution de problèmes STEM et mathématiques.
- 5Deux niveaux d'effort de raisonnement ("élevé" et "max") pour équilibrer performance et latence selon les exigences de la tâche.
- 6Architecture "IndexShare", qui réutilise le même indexeur sur toutes les quatre couches d'attention sparse, réduisant les FLOPs par jeton de 2,9x pour une longueur de contexte de 1M.
- 7Couche de prédiction multi-jetons (MTP) améliorée, augmentant la longueur d'acceptation du décodage spéculatif jusqu'à 20%.
- 8Disponibilité open-source sous licence MIT, n'offrant aucune restriction d'accès régionale ou technique pour ses poids.
- 9Point d'accès API compatible Anthropic, permettant l'intégration dans des outils existants comme Claude Code et Cline.
- 10Entraînement entièrement réalisé à l'aide de puces Huawei Ascend domestiques.
use cases
Qui devrait utiliser GLM-5.2 ?
GLM-5.2 est conçu pour des groupes d'utilisateurs et des applications spécifiques qui bénéficient de sa grande fenêtre de contexte, de son raisonnement avancé et de son modèle open-source rentable.
- 1Ingénieurs logiciels et équipes de développement : Pour l'ingénierie logicielle autonome, la gestion de tâches de codage complexes, la reprise de bases de code au niveau du projet et le maintien de la cohérence entre plusieurs fichiers pour des tâches telles que le découplage de modules, la migration d'API et le refactoring inter-langages.
- 2Développeurs nécessitant l'exécution de tâches à long terme : Pour un travail soutenu sur des périodes prolongées, y compris la recherche automatisée, l'optimisation des performances et les scénarios de débogage complexes.
- 3Organisations ayant des besoins de traitement de texte à grand volume : Son efficacité et sa tarification le rendent adapté aux tâches de traitement par lots telles que la synthèse de documents, la modération de contenu et la classification.
- 4Chercheurs et développeurs pour des projets de fine-tuning : En tant que modèle à poids ouverts, il offre une base robuste pour le fine-tuning sur des données spécifiques à un domaine et des applications personnalisées.
- 5Entreprises avec des exigences de souveraineté des données : Les organisations ayant une gouvernance des données stricte peuvent bénéficier de l'exécution de GLM-5.2 sur site via des déploiements auto-hébergés.
pricing
Tarification et plans de GLM-5.2
GLM-5.2 fonctionne sous un modèle freemium. Bien que les détails spécifiques de la tarification échelonnée pour son accès API ou ses services gérés ne soient pas détaillés publiquement, le modèle est reconnu pour sa rentabilité par rapport aux alternatives propriétaires. Les poids ouverts de GLM-5.2 sont disponibles sous licence MIT, permettant un auto-hébergement et un développement gratuits sans coûts de licence directs.
- 1Freemium : Les détails spécifiques des niveaux ne sont pas disponibles publiquement, mais le modèle est reconnu pour sa rentabilité par rapport aux alternatives propriétaires, avec des poids ouverts disponibles sous licence MIT.
competitors
GLM-5.2 face à ses concurrents
GLM-5.2 se positionne dans le paysage concurrentiel des grands modèles linguistiques, en particulier ceux axés sur le codage et les tâches à long terme, en offrant une combinaison d'échelle, de contexte et de disponibilité open-source.
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.
❓
Questions fréquentes
+Qu'est-ce que GLM-5.2 ?
GLM-5.2 est un grand modèle linguistique développé par Zhipu AI qui permet aux développeurs et aux organisations d'exécuter des tâches de codage complexes et des flux de travail d'ingénierie logicielle à long terme. Il dispose d'une architecture Mixture-of-Experts de 744 milliards de paramètres et prend en charge le développement logiciel autonome.
+GLM-5.2 est-il gratuit ?
GLM-5.2 fonctionne sur un modèle freemium. Bien que les niveaux de tarification spécifiques ne soient pas détaillés, ses poids ouverts sont disponibles sous licence MIT, et il est reconnu pour sa rentabilité dans les tâches de codage.
+Quelles sont les principales fonctionnalités de GLM-5.2 ?
Les principales fonctionnalités de GLM-5.2 incluent son architecture Mixture-of-Experts de 744 milliards de paramètres, une fenêtre de contexte d'un million (1M) de jetons, une sortie maximale de 131 072 jetons, un "Thinking Mode" pour un raisonnement avancé, et des niveaux d'effort de raisonnement doubles. Il intègre également l'architecture "IndexShare" et une couche de prédiction multi-jetons améliorée, et ses poids ouverts sont disponibles sous licence MIT.
+Qui devrait utiliser GLM-5.2 ?
GLM-5.2 est destiné aux ingénieurs logiciels et aux équipes de développement pour le codage autonome, aux développeurs nécessitant l'exécution de tâches à long terme, aux organisations ayant des besoins de traitement de texte à grand volume, aux chercheurs pour des projets de fine-tuning, et aux entreprises ayant des exigences de souveraineté des données pour des déploiements auto-hébergés.
+Comment GLM-5.2 se compare-t-il aux alternatives ?
GLM-5.2 est en concurrence avec des modèles comme DeepSeek V4 Pro, Mistral AI (Codestral), MiniMax M3 et Moonshot AI (Kimi K2.6). Il est souvent en tête des benchmarks généraux d'ingénierie logicielle comme SWE-bench Pro, offre une fenêtre de contexte plus grande que certains, et se différencie des concurrents multimodaux en se concentrant sur le codage agentique textuel uniquement, tout en étant open-source sous licence MIT.
Plus sur Stork
Outils IA connexes
Plus d'outils dans cette catégorie, classés par signal communautaire
Code Rabbit
🤖 AI Tools
Une plateforme alimentée par l'IA pour les revues de code automatisées, la planification et les flux de travail de développement, s'intégrant aux plateformes Git pour fournir des retours et des suggestions en temps réel.
Kimi K2.7 Code
🤖 AI Tools
Kimi K2.7 Code est le modèle agentique de Moonshot AI axé sur le codage, construit avec une architecture Mixture-of-Experts pour des tâches de codage à long horizon améliorées et une meilleure efficacité des tokens.
Walrus Memory
🤖 AI Tools
Walrus Memory est une couche de mémoire décentralisée et universelle pour les agents AI qui permet le partage persistant de contexte entre différents outils AI.
Sorce
🤖 AI Tools
Sorce est une plateforme de recherche d'emploi alimentée par l'IA qui simplifie le processus de candidature en permettant aux utilisateurs de faire glisser vers la droite sur les offres d'emploi, après quoi l'agent IA de la plateforme gère la soumission de la candidature.
SubQ
🤖 AI Tools
SubQ est un grand modèle linguistique (LLM) basé sur une architecture d'attention clairsemée sous-quadratique, conçue pour une efficacité et des performances extrêmes sur des tâches à très long contexte.
Agent-Reach
🤖 AI Tools
Un outil CLI open-source qui donne aux agents IA un accès internet en temps réel à plus de 16 plateformes sans avoir besoin de clés API.
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.