Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор GLM-5.2

GLM-5.2 — это крупная языковая модель с 750 миллиардами параметров, разработанная Zhipu AI с открытым исходным кодом, предназначенная для задач кодирования с акцентом на экономичность и выполнение долгосрочных задач.

shipped 22 июн. 2026 г.freemium
Domain rating79Monthly visits252K/moAI-readablepartial
GLM-5.2 - AI tool for . Professional illustration showing core functionality and features.

Почему это важно

1Имеет архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 744 миллиардами параметров и примерно 40 миллиардами активных параметров на токен.
2Предлагает контекстное окно в 1 миллион (1M) токенов и максимальный объем вывода в 131 072 токена.
3Выпущен 13 июня 2026 года для пользователей GLM Coding Plan, с открытыми весами, доступными по лицензии MIT 16 июня 2026 года.
4В первую очередь разработан для автономной разработки программного обеспечения, агентного кодирования и выполнения долгосрочных задач.

Stork’s verdict on GLM-5.2

GLM-5.2 предлагает рентабельное, долгосрочное кодирование, но его сырой интеллект не всегда превзойдет лучшие закрытые модели.

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

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое GLM-5.2?

GLM-5.2 — это инструмент на основе крупной языковой модели, разработанный Zhipu AI, который позволяет разработчикам и организациям выполнять сложные задачи кодирования и долгосрочные рабочие процессы разработки программного обеспечения. Он имеет архитектуру Mixture-of-Experts с 744 миллиардами параметров и поддерживает автономную разработку программного обеспечения. Эта модель, с примерно 40 миллиардами активных параметров на токен, была выпущена 13 июня 2026 года для пользователей GLM Coding Plan, а ее открытые веса стали доступны по лицензии MIT 16 июня 2026 года. GLM-5.2 разработан для того, чтобы конкурировать с проприетарными моделями благодаря своим возможностям в агентном кодировании и экономической эффективности, особенно для задач, требующих продолжительной работы в течение длительных периодов.

features

Ключевые особенности GLM-5.2

GLM-5.2 включает в себя несколько архитектурных и функциональных особенностей, разработанных для оптимизации его производительности при выполнении сложных задач кодирования и долгосрочных задач.

  • Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 744 миллиардами параметров, с примерно 40 миллиардами активных параметров на токен.
  • Контекстное окно в 1 миллион (1M) токенов, позволяющее обрабатывать большие кодовые базы и обширную контекстную информацию.
  • Максимальный объем вывода в 131 072 токена, что облегчает генерацию значительных сегментов кода или многофайловых различий (diffs).
  • Интегрированный «Режим мышления» (Thinking Mode) для разбиения сложных проблем на логические шаги, улучшающий решение научно-технических и математических задач.
  • Два уровня усилий рассуждения («высокий» и «максимальный») для балансировки производительности и задержки в соответствии с требованиями задачи.
  • Архитектура «IndexShare», которая повторно использует один и тот же индексатор каждые четыре слоя разреженного внимания, снижая FLOPs на токен в 2,9 раза при длине контекста 1M.
  • Улучшенный слой Multi-Token Prediction (MTP), увеличивающий длину принятия спекулятивного декодирования до 20%.
  • Доступность с открытым исходным кодом по лицензии MIT, не предлагающая региональных или технических ограничений доступа к ее весам.
  • Anthropic-совместимая конечная точка API, позволяющая интегрироваться в существующие инструменты, такие как Claude Code и Cline.
  • Обучение проводилось полностью с использованием отечественных чипов Huawei Ascend.

use cases

Кому следует использовать GLM-5.2?

GLM-5.2 разработан для определенных групп пользователей и приложений, которые выигрывают от его большого контекстного окна, продвинутого рассуждения и экономичной модели с открытым исходным кодом.

  • Инженеры-программисты и команды разработчиков: Для автономной разработки программного обеспечения, обработки сложных задач кодирования, принятия на себя кодовых баз на уровне проекта и поддержания согласованности между несколькими файлами для таких задач, как разделение модулей, миграция API и кросс-языковой рефакторинг.
  • Разработчики, которым требуется выполнение долгосрочных задач: Для продолжительной работы в течение длительных периодов, включая автоматизированные исследования, оптимизацию производительности и сложные сценарии отладки.
  • Организации с потребностями в обработке больших объемов текста: Его эффективность и ценообразование делают его подходящим для задач пакетной обработки, таких как суммаризация документов, модерация контента и классификация.
  • Исследователи и разработчики для проектов тонкой настройки: Как модель с открытыми весами, она предоставляет надежную основу для тонкой настройки на предметно-ориентированных данных и пользовательских приложениях.
  • Предприятия с требованиями к суверенитету данных: Организации со строгим управлением данными могут извлечь выгоду из запуска GLM-5.2 на собственных серверах через локальные развертывания.

pricing

Цены и планы GLM-5.2

GLM-5.2 работает по модели Freemium. Хотя конкретные детали многоуровневого ценообразования для доступа к его API или управляемым услугам публично не детализированы, модель признана экономически эффективной по сравнению с проприетарными альтернативами. Открытые веса GLM-5.2 доступны по лицензии MIT, что позволяет бесплатно размещать их на собственных серверах и разрабатывать без прямых лицензионных затрат.

  • Freemium: Конкретные детали уровней публично не доступны, но модель отличается экономической эффективностью по сравнению с проприетарными альтернативами, а открытые веса доступны по лицензии 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.

Похожие инструменты

GLM-5.2 против конкурентов

GLM-5.2 позиционирует себя на конкурентном рынке больших языковых моделей, особенно тех, которые ориентированы на кодирование и долгосрочные задачи, предлагая сочетание масштаба, контекста и доступности с открытым исходным кодом.

1
DeepSeek-V4 / DeepSeek CoderOn StorkCompare

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.

2
Mistral AI (Codestral)On StorkCompare

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).

3
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.

4
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.

Посетить GLM-5.2↗

Featured in articles