GLM-5.2
100 万上下文·IndexShare 稀疏注意力·长程编码与 Agent 旗舰 MoE 模型
GLM-5.2 是智谱 AI（Z.ai）于 2026 年 6 月发布的开源权重 AI 对话大模型，采用 744B 参数 MoE 架构（约 40B 激活参数），首次在 GLM 系列中稳定支持 100 万 token 上下文。GLM-5.2 面向长程软件工程与 Agent 任务优化，搭载 IndexShare 稀疏注意力与增强 MTP 推测解码，在编码、工具调用与多文件协作中表现突出，并提供 High / Max 两档推理强度可调。无论你是开发者、企业团队还是 AI 工程师，都可在线了解并接入 GLM-5.2 完成智能对话与自动化开发工作流。
上下文窗口
100 万 token
总参数量
744B MoE
激活参数
约 40B
开源许可
MIT
💡 Why Choose
为什么选择 GLM-5.2？
GLM-5.2 是智谱 AI（Z.ai）在 2026 年 6 月发布的 GLM 系列最新旗舰对话模型，专为长程任务（Long-Horizon Tasks）设计。相较 GLM-5.1，GLM-5.2 在长程编码、Agent 协作与上下文规模上实现跨越式升级——上下文从 200K 稳定扩展至 100 万 token，使整库代码分析、马拉松式开发会话与复杂多步 Agent 任务成为可实际调用的能力。
GLM-5.2 采用 744B-A40B MoE 架构，并引入 IndexShare 稀疏注意力：每 4 层 Transformer 共享同一轻量索引器，在 100 万上下文下将索引相关算力降低约 2.9×。配合增强 MTP 推测解码层，GLM-5.2 在长上下文场景下兼顾推理质量与生成吞吐。模型以 MIT 许可证开放权重，可通过 Z.ai API 在线使用，也可 vLLM / SGLang 自托管部署。
在哔咔哔咔 AI，你可以一站式了解 GLM-5.2 的核心能力、推理模式差异、典型适用场景与接入方式，快速判断该模型是否适合你的编码、Agent 或企业级 AI 对话需求，并前往在线体验。
⚡ Features
GLM-5.2 核心功能
以下六大能力构成了 GLM-5.2 在长程编码与 Agent 领域的核心竞争力。
稳定 100 万 Token 上下文
GLM-5.2 将 GLM 系列上下文从 200K 扩展至 100 万 token，可稳定支撑长程任务，一次性处理大型代码库、长篇文档与完整 Agent 会话历史。
长程编码与软件工程
GLM-5.2 专为软件工程与多文件协作训练，在 FrontierSWE 等编码基准中接近前沿闭源模型，适合跨文件重构、代码审查与马拉松式 Agent 开发会话。
IndexShare 稀疏注意力
GLM-5.2 采用 IndexShare 架构，每 4 层 Transformer 共享轻量索引器，在 100 万上下文下将索引器相关算力降低约 2.9×，长上下文推理更高效。
High / Max 推理强度
GLM-5.2 支持 reasoning_effort 参数：Max 为默认深度推理模式，适合复杂 Agent 与多步规划；High 模式在性能与延迟间取得更好平衡。
工具调用与 Agent 工作流
GLM-5.2 面向 Agent 场景优化，支持稳定的函数调用与工具选择，可在长程任务中保持状态一致，减少频繁上下文压缩带来的中断。
MIT 开源权重可自部署
GLM-5.2 以 MIT 许可证开放权重，可通过 Z.ai API 在线调用，也可使用 vLLM、SGLang 等框架自托管部署，满足企业合规与私有化需求。
🔄 Compare
GLM-5.2 推理强度对比
GLM-5.2 支持 High 与 Max 两档 reasoning_effort，以下对比帮助你在复杂 Agent 与高效调用之间做出选择。
| 对比维度 | Max 推理模式 | High 推理模式 |
|---|---|---|
| 适用场景 | 复杂编码、多步 Agent、长程规划 | 日常开发、高频调用 |
| 推理深度 | 更深（默认模式） | 更均衡 |
| 响应延迟 | 较高（质量优先） | 相对较低 |
| Agent 表现 | 多步工具调用更稳 | 轻量任务更高效 |
| 编码任务 | 跨文件重构、复杂审查 | 局部补全、快速迭代 |
| 参数设置 | reasoning_effort 默认 / Max | reasoning_effort="high" |
| 上下文 | 支持 100 万 token（GLM-5.2[1m]） | 支持 100 万 token（GLM-5.2[1m]） |
| 推荐用户 | Agent 工程师、架构师 | 日常开发者、Bot 运营 |
💎 Highlights
GLM-5.2 技术亮点
- GLM-5.2 稳定支持 100 万 token 上下文，是 GLM 系列长程任务能力的重要跃升
- GLM-5.2 采用 744B-A40B MoE 架构，约 40B 激活参数，兼顾旗舰能力与推理效率
- GLM-5.2 的 IndexShare 在百万上下文下降低稀疏注意力索引开销约 2.9×
- GLM-5.2 增强 MTP 推测解码，接受长度最高提升约 20%，生成吞吐更优
- GLM-5.2 提供 High / Max 两档推理强度，复杂 Agent 与高效调用灵活切换
- GLM-5.2 采用 MIT 开源许可 + Z.ai API，支持云端调用与本地部署
🎯 Use Cases
GLM-5.2 适用场景
从 Monorepo 重构到企业私有化部署，GLM-5.2 在以下六大场景中提供稳定、高效的长上下文 AI 对话与推理能力。
开发者 · 架构师
大型 Monorepo 代码分析
GLM-5.2 100 万 token 上下文可一次性载入中型至大型 monorepo 核心模块，减少频繁摘要压缩，在跨文件依赖分析、重构方案设计与代码审查中保持全局一致性。
- 100 万 token
- Monorepo
- GLM-5.2
AI 工程师 · 技术团队
长程编码 Agent 会话
GLM-5.2 面向 Agent 轨迹训练，可在长时会话中维持工具调用连贯性，适合 OpenCode、GLM Coding Plan 等场景下的多文件协作与自动化开发。
- 编码 Agent
- 工具调用
- GLM-5.2
开发者 · 自动化工程师
函数调用与自动化工作流
GLM-5.2 在函数调用中可准确选择工具、传递有效参数并在结果回传后继续推理，适合构建连接 API、数据库与内部系统的 Agent 管线。
- 函数调用
- Agent 工作流
- Z.ai API
法务 · 分析师
超长文档与合规处理
GLM-5.2 百万上下文适合长篇合同、合规材料、研究报告的一次性分析与结构化摘要，避免分块处理导致的信息割裂。
- 长文档
- 合规
- GLM-5.2
企业 IT · 运维团队
MIT 开源自托管部署
GLM-5.2 以 MIT 许可发布权重，企业可在 Hugging Face / ModelScope 获取模型，使用 vLLM 或 SGLang 私有化部署，满足数据合规与安全要求。
- MIT 开源
- 自托管
- vLLM
独立开发者 · 小团队
GLM Coding Plan 开发场景
GLM Coding Plan 订阅用户可直接启用 GLM-5.2 与 GLM-5.2[1m] 百万上下文，按任务选择 High / Max 推理强度，高效完成日常编码与 Agent 开发。
- GLM Coding Plan
- Z.ai
- GLM-5.2
📖 Guide
GLM-5.2 使用教程
按照以下步骤，即可快速上手 GLM-5.2 并完成第一次长程编码或 Agent 任务。
-
选择推理强度
根据任务选择推理强度：复杂多步规划与 Agent 任务使用 Max（默认）；对延迟更敏感的场景可设 reasoning_effort 为 High。
-
编写提示词
启用 100 万上下文时，在 API 或 Claude Code 中使用 GLM-5.2[1m] 模型标识，并尽量一次性传入完整代码库或文档材料。
-
配置 API 参数
编写结构化系统提示，明确角色、工具权限与输出格式，GLM-5.2 对清晰任务描述与工程轨迹响应更稳定。
-
迭代优化
Agent 场景需完整保留 assistant 工具调用与推理内容到对话历史；可通过 Z.ai API 或自托管 vLLM / SGLang 发起请求。
❓ FAQ
GLM-5.2 常见问题
关于 GLM-5.2 的功能、上下文、开源部署与接入方式，以下是用户最常问的问题。
GLM-5.2 是什么？适合谁使用？
GLM-5.2 是智谱 AI（Z.ai）发布的开源权重 AI 对话大模型，面向长程软件工程、编码 Agent 与工具驱动自动化任务。适合开发者、AI 工程师、需要处理大型代码库或长文档的技术团队，以及希望 MIT 开源权重自部署的企业用户。
GLM-5.2 的上下文窗口有多大？
GLM-5.2 支持稳定 100 万 token 上下文，相较 GLM-5.1 的 200K 有显著提升。可通过 GLM-5.2[1m] 模型 ID 在支持的平台启用完整百万上下文，适合整库代码分析与长程 Agent 会话。
GLM-5.2 的 High 与 Max 推理模式有什么区别？
GLM-5.2 通过 reasoning_effort 参数控制：Max 为默认模式，推理更深，适合复杂编码、多步 Agent 与长程规划；High 模式推理预算更保守，在质量与延迟之间更均衡，适合日常开发与高频调用。
GLM-5.2 与 GLM-5.1 相比有哪些提升？
GLM-5.2 相较 GLM-5.1 的核心升级包括：上下文从 200K 扩展至稳定 100 万 token、引入 IndexShare 稀疏注意力降低长上下文算力、增强 MTP 推测解码提升吞吐，以及更强的长程编码与 Agent 能力。
GLM-5.2 是否开源？可以自部署吗？
是的。GLM-5.2 以 MIT 许可证发布开源权重，可在 Hugging Face 与 ModelScope 获取，并使用 vLLM、SGLang 等推理框架自托管部署；也可通过 Z.ai 官方 API 在线调用。
如何接入 GLM-5.2？
可通过 Z.ai API 将模型名称设为 GLM-5.2 在线调用；需要 100 万上下文时可使用 GLM-5.2[1m]。GLM Coding Plan 订阅用户可直接启用。自部署用户需下载权重并按官方文档配置 vLLM 或 SGLang。
💡 Tips
GLM-5.2 提示词与接入建议
复杂多步 Agent、跨文件重构与长程规划建议使用 Max 推理模式（默认）；日常补全与高频调用可设 reasoning_effort="high"。
启用完整 100 万上下文时，使用 GLM-5.2[1m] 模型 ID，并尽量一次性传入完整代码库或文档，减少中间压缩。
Agent 会话需完整保留 assistant 的工具调用与推理内容到历史记录，GLM-5.2 才能在长程任务中保持状态连贯。
自部署用户推荐按官方文档配置 vLLM 或 SGLang；云端用户通过 Z.ai API 将 model 设为 GLM-5.2 即可快速接入。
系统提示中明确工程约束、目录结构与输出格式，GLM-5.2 对结构化软件工程指令响应更稳定。