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.
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.aifreemium
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.
GLM-5.2 at a Glance
Похожие инструменты
Сравнить альтернативы
Другие инструменты, которые стоит рассмотреть
Посетить→
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
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.
quick facts
Краткие факты
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Разработчик | Zhipu AI |
| Бизнес-модель | Freemium |
| Ценообразование | Freemium |
| Платформы | API |
| Доступность API | Да (Anthropic-совместимая конечная точка) |
| Лицензия | MIT с открытым исходным кодом (для открытых весов) |
| Параметры | 744 миллиарда (MoE, ~40 миллиардов активных) |
| Контекстное окно | 1 миллион токенов |
| Макс. выходных токенов | 131 072 |
| Оборудование для обучения | Чипы Huawei Ascend |
| URL | https://www.z.ai/ |
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.
- 1Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 744 миллиардами параметров, с примерно 40 миллиардами активных параметров на токен.
- 2Контекстное окно в 1 миллион (1M) токенов, позволяющее обрабатывать большие кодовые базы и обширную контекстную информацию.
- 3Максимальный объем вывода в 131 072 токена, что облегчает генерацию значительных сегментов кода или многофайловых различий (diffs).
- 4Интегрированный «Режим мышления» (Thinking Mode) для разбиения сложных проблем на логические шаги, улучшающий решение научно-технических и математических задач.
- 5Два уровня усилий рассуждения («высокий» и «максимальный») для балансировки производительности и задержки в соответствии с требованиями задачи.
- 6Архитектура «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.
- 7Улучшенный слой Multi-Token Prediction (MTP), увеличивающий длину принятия спекулятивного декодирования до 20%.
- 8Доступность с открытым исходным кодом по лицензии MIT, не предлагающая региональных или технических ограничений доступа к ее весам.
- 9Anthropic-совместимая конечная точка API, позволяющая интегрироваться в существующие инструменты, такие как Claude Code и Cline.
- 10Обучение 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.
- 1Инженеры-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.
- 2Разработчики, которым требуется выполнение долгосрочных задач: Для продолжительной работы в течение длительных периодов, включая автоматизированные исследования, оптимизацию производительности и сложные сценарии отладки.
- 3Организации 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.
- 4Исследователи 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.
- 5Предприятия 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.
- 1Freemium: Конкретные детали уровней публично не доступны, но модель отличается экономической эффективностью по сравнению с проприетарными альтернативами, а открытые веса доступны по лицензии MIT.
competitors
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↗
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.
❓
Часто задаваемые вопросы
+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.
+GLM-5.2 бесплатный?
GLM-5.2 работает по модели Freemium. Хотя конкретные уровни ценообразования не детализированы, его открытые веса доступны по лицензии MIT, и он признан экономически эффективным для задач кодирования.
+Каковы основные особенности GLM-5.2?
Ключевые особенности GLM-5.2 включают архитектуру Mixture-of-Experts с 744 миллиардами параметров, контекстное окно в 1 миллион (1M) токенов, максимальный объем вывода в 131 072 токена, «Режим мышления» (Thinking Mode) для продвинутого рассуждения и два уровня усилий рассуждения. Он также включает архитектуру «IndexShare» и улучшенный слой Multi-Token Prediction, а его открытые веса доступны по лицензии MIT.
+Кому следует использовать GLM-5.2?
GLM-5.2 предназначен для инженеров-программистов и команд разработчиков для автономного кодирования, разработчиков, которым требуется выполнение долгосрочных задач, организаций с потребностями в обработке больших объемов текста, исследователей для проектов тонкой настройки и предприятий с требованиями к суверенитету данных для локальных развертываний.
+Как GLM-5.2 сравнивается с альтернативами?
GLM-5.2 конкурирует с такими моделями, как DeepSeek V4 Pro, Mistral AI (Codestral), MiniMax M3 и Moonshot AI (Kimi K2.6). Он часто лидирует в общих бенчмарках по разработке программного обеспечения, таких как SWE-bench Pro, предлагает большее контекстное окно, чем некоторые, и отличается от мультимодальных конкурентов, фокусируясь на текстовом агентном кодировании, при этом являясь открытым исходным кодом по лицензии MIT.
Ещё на Stork
Похожие ИИ-инструменты
Другие инструменты в этой категории, ранжированные по сигналам сообщества
C
Code Rabbit
🤖 AI Tools
Платформа на базе ИИ для автоматизированных проверок кода, планирования и рабочих процессов разработки, интегрирующаяся с платформами Git для предоставления обратной связи в реальном времени и предложений.
Kimi K2.7 Code
🤖 AI Tools
Kimi K2.7 Code является агентной моделью Moonshot AI, ориентированной на кодирование, построенной на архитектуре Mixture-of-Experts для улучшения долгосрочных задач кодирования и эффективности токенов.
Walrus Memory
🤖 AI Tools
Walrus Memory является децентрализованным, универсальным слоем памяти для ИИ-агентов, который обеспечивает постоянный обмен контекстом между различными AI tools.
Sorce
🤖 AI Tools
Sorce — это платформа для поиска работы на базе AI, которая упрощает процесс подачи заявок, позволяя пользователям свайпать вправо на объявлениях о вакансиях, после чего AI-агент платформы занимается отправкой заявки.
SubQ
🤖 AI Tools
SubQ — это Large Language Model (LLM), построенная на архитектуре sub-quadratic sparse attention, разработанная для исключительной эффективности и производительности в задачах с очень длинным контекстом.
Agent-Reach
🤖 AI Tools
CLI-инструмент с открытым исходным кодом, который предоставляет AI-агентам доступ в интернет в реальном времени к более чем 16 платформам без необходимости в API-ключах.
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.