GLM-5.2 是智谱（Zhipu AI）于2026年6月17日发布并开源的旗舰编程模型。它在全球盲测平台 Code Arena 上取得全球可用模型第一的成绩，支持 100 万 token（百万级）无损上下文，专为长程任务（Long-horizon Task）设计。模型权重遵循 MIT 协议，可自由下载、部署和商用。

如果你是需要在大型代码库上持续工作的开发者，或者需要一个能跨数小时自主推进复杂工程任务的 AI 编程底座，GLM-5.2 值得一试。

核心能力

1M 无损上下文

GLM-5.2 实现了真正的 1M（百万 token）上下文窗口。此前的长上下文模型大多在超过数十万 token 后开始明显劣化。GLM-5.2 通过扩展 Coding Agent 训练环境，覆盖自动化研究、性能优化等多个领域，使得在 1M 上下文下的表现有时甚至超过 Claude Opus 4.7。

GLM-5.2 在 FrontierSWE 上仅比 Opus 4.8 低 1%，超过 GPT-5.5 和 Opus 4.7。

在实际测试中，GLM-5.2 完成开发、联调、测试到打包上线，完整交付一个覆盖 Web、移动端与小程序的多端应用，累计处理 88 万 tokens，几乎用满 1M 上下文窗口。

编程能力

在 Code Arena（全球大模型盲测平台）上，GLM-5.2 获得 1595 分，排名总榜第二，全球可用模型第一。在 Design Arena（评测模型品味的基准）上取得全球第一。

Code Arena 编程评估系统排名。

开发者反馈的核心提升包括：

• 项目级上下文承载更强，能把完整工程放进同一条推理链路
• 长程任务执行更稳定，复杂任务持续推进不易中途跑偏
• 生产级工程规范遵循更可靠，能守住团队研发流程的硬约束
• 客户端与移动端工程能力更扎实，能完成真机调试闭环

思考档位控制

GLM-5.2 引入了 effort level（思考档位）控制，可以在能力、速度、成本之间做出平衡。提供 High 和 Max 两档思考强度设定，复杂编码任务中可启用更高档位以确保架构级逻辑的严谨性。

相近 token 预算下，GLM-5.2 的 Coding 能力位于 Claude Opus 4.7 与 4.8 之间。

如何使用

开源下载

• GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2
• ModelScope: https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5.2

模型权重遵循 MIT License，无地域限制。vLLM、SGLang、transformers 等主流推理框架已支持。

API 接入

• BigModel 开放平台: https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/text/glm-5.2
• Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.2

在线体验

• Z.ai: https://chat.z.ai
• 智谱清言 App/网页版: https://chatglm.cn

Agent 产品

• AutoClaw（办公场景）: https://autoglm.zhipuai.cn
• ZCode（代码工具）: https://zcode.z.ai/cn

什么时候用 1M 上下文

1M 上下文并非所有任务都需要。以下场景最能发挥其优势：

• 整库代码理解和架构分析
• 跨文件追 Bug（沿着调用链追踪）
• 长期重构和大型功能新增
• 多交付物研究项目（报告、表格、图表、脚本）
• 超长文档审阅

对于改一个小函数、补一个简单脚本等轻量任务，只给必要文件反而更快、更干净。

底层技术优化

GLM-5.2 的进步来自模型架构、推理系统和训练基础设施的协同设计：

• IndexShare: 每四层稀疏注意力层之间复用同一个索引器，将单位 token 的 FLOPs 降低至 2.9 倍
• 改进的 MTP 层: 用于投机解码（speculative decoding），将接受长度最多提升 20%
• 自研 Slime 框架: 支撑大规模 Agentic RL 和 OPD 训练

Day 0 已完成与华为昇腾、平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、海光、壁仞等国产算力平台的推理适配。