GLM-5.2
1M संदर्भ · IndexShare विरल ध्यान · फ्लैगशिप MoE लॉन्ग-क्षितिज कोडिंग और एजेंटों के लिए
GLM-5.2 Zhipu AI (Z.ai) का ओपन-वेट एआई चैट एलएलएम जून 2026 में जारी किया गया है, जिसमें 744बी-पैरामीटर MoE आर्किटेक्चर (~40बी सक्रिय) का उपयोग किया गया है - 1एम-टोकन संदर्भ का समर्थन करने वाला पहला जीएलएम मॉडल। लंबे क्षितिज सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एजेंट कार्यों के लिए अनुकूलित, GLM-5.2 में IndexShare विरल ध्यान और उन्नत MTP सट्टा डिकोडिंग, कोडिंग, टूल कॉलिंग और मल्टी-फाइल सहयोग में उत्कृष्ट, ट्यून करने योग्य उच्च/अधिकतम तर्क शक्ति के साथ सुविधा है। चाहे आप डेवलपर हों, एंटरप्राइज़ टीम हों, या एआई इंजीनियर हों, आप बुद्धिमान चैट और स्वचालित विकास वर्कफ़्लो के लिए GLM-5.2 ऑनलाइन के बारे में जान सकते हैं और एकीकृत कर सकते हैं।
संदर्भ विंडो
1M tokens
कुल पैरामीटर
744B MoE
सक्रिय पैरामीटर
~40B
लाइसेंस खोलें
MIT
💡 Why Choose
GLM-5.2 क्यों चुनें?
GLM-5.2 GLM श्रृंखला में Z.ai का नवीनतम फ्लैगशिप चैट मॉडल है, जो जून 2026 में जारी किया गया है और लंबे क्षितिज कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। GLM-5.1 की तुलना में, GLM-5.2 लंबे-क्षितिज कोडिंग, एजेंट सहयोग और संदर्भ पैमाने में लीपफ्रॉग अपग्रेड प्रदान करता है - 200K से एक स्थिर 1M टोकन तक संदर्भ का विस्तार करता है, जिससे संपूर्ण-रेपो विश्लेषण, मैराथन देव सत्र और जटिल बहु-चरणीय एजेंट कार्य व्यावहारिक रूप से कॉल करने योग्य हो जाते हैं।
GLM-5.2 IndexShare विरल ध्यान के साथ 744B-A40B MoE आर्किटेक्चर का उपयोग करता है: प्रत्येक 4 ट्रांसफार्मर परतें एक हल्का इंडेक्सर साझा करती हैं, जो 1M संदर्भ में इंडेक्स से संबंधित गणना को ~2.9× कम करती हैं। उन्नत MTP सट्टा डिकोडिंग परतों के साथ, GLM-5.2 लंबे संदर्भ परिदृश्यों में तर्क गुणवत्ता और पीढ़ी के थ्रूपुट को संतुलित करता है। MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया, यह Z.ai एपीआई के माध्यम से उपलब्ध है या vLLM/SGLang के साथ स्व-होस्ट किया गया है।
bikabika AI पर, आप GLM-5.2 मुख्य क्षमताओं, रीजनिंग मोड अंतर, विशिष्ट उपयोग के मामलों और एकीकरण का पता लगा सकते हैं ताकि यह जल्दी से आकलन किया जा सके कि यह आपकी कोडिंग, एजेंट, या एंटरप्राइज़ एआई चैट आवश्यकताओं के अनुरूप है या नहीं - और इसे ऑनलाइन आज़मा सकते हैं।
⚡ Features
GLM-5.2 मुख्य विशेषताएं
नीचे दी गई छह क्षमताएं लंबे क्षितिज कोडिंग और एजेंटों में GLM-5.2 की मुख्य प्रतिस्पर्धी ताकत बनाती हैं।
स्थिर 1M-टोकन संदर्भ
GLM-5.2 GLM श्रृंखला संदर्भ को 200K से 1M टोकन तक विस्तारित करता है, लंबे क्षितिज कार्यों का समर्थन करता है और एक ही बार में बड़े कोडबेस, लंबे दस्तावेज़ों और पूर्ण एजेंट सत्र इतिहास को संसाधित करता है।
लॉन्ग-क्षितिज कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग
GLM-5.2 को सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और मल्टी-फाइल सहयोग के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जो क्रॉस-फाइल रिफैक्टर, कोड समीक्षा और मैराथन एजेंट विकास सत्रों के लिए उपयुक्त FrontierSWE जैसे बेंचमार्क पर फ्रंटियर क्लोज्ड मॉडल के करीब पहुंच रहा है।
IndexShare विरल ध्यान
GLM-5.2 का IndexShare आर्किटेक्चर हर 4 ट्रांसफार्मर परतों पर एक हल्का इंडेक्सर साझा करता है, जो अधिक कुशल लंबे-संदर्भ अनुमान के लिए 1M संदर्भ में इंडेक्सर से संबंधित गणना को लगभग 2.9× से कम करता है।
उच्च/अधिकतम तर्क शक्ति
GLM-5.2 reasoning_effort पैरामीटर का समर्थन करता है: मैक्स जटिल एजेंटों और बहु-चरणीय योजना के लिए डिफ़ॉल्ट डीप-रीजनिंग मोड है; उच्च संतुलन प्रदर्शन और विलंबता बेहतर।
टूल कॉलिंग और एजेंट वर्कफ़्लो
GLM-5.2 को स्थिर फ़ंक्शन कॉलिंग और टूल चयन के साथ एजेंट परिदृश्यों के लिए अनुकूलित किया गया है, जो लंबे-क्षितिज कार्यों पर स्थिति स्थिरता बनाए रखता है और लगातार संदर्भ संपीड़न से रुकावटों को कम करता है।
MIT स्व-होस्टिंग के लिए खुले वजन
GLM-5.2 MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। इसे Z.ai API या vLLM, SGLang, और उद्यम अनुपालन और निजी परिनियोजन के लिए समान ढांचे के साथ स्व-होस्ट के माध्यम से ऑनलाइन कॉल करें।
क्या आप स्वयं GLM-5.2 मिलियन-संदर्भ कोडिंग का अनुभव करना चाहते हैं?
GLM-5.2 Z.ai API का समर्थन करता है और स्व-परिनियोजन खोलता है—अपना पहला लॉन्ग-क्षितिज AI चैट अनुभव अभी शुरू करें।
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GLM-5.2 तर्क तीव्रता तुलना
GLM-5.2 उच्च और अधिकतम reasoning_effort स्तरों का समर्थन करता है - नीचे दी गई तुलना आपको जटिल एजेंटों और कुशल कॉल के बीच चयन करने में मदद करती है।
| आयाम | अधिकतम रीजनिंग मोड | उच्च तर्क मोड |
|---|---|---|
| के लिए सबसे अच्छा | जटिल कोडिंग, बहु-चरणीय एजेंट, लंबे क्षितिज की योजना | दैनिक विकास, उच्च आवृत्ति कॉल |
| रीजनिंग गहराई | गहरा (डिफ़ॉल्ट मोड) | अधिक संतुलित |
| प्रतिक्रिया विलंबता | उच्च (गुणवत्ता-प्रथम) | अपेक्षाकृत कम |
| एजेंट का प्रदर्शन | अधिक स्थिर बहु-चरणीय टूल कॉल | हल्के कार्यों के लिए अधिक कुशल |
| कोडिंग कार्य | क्रॉस-फाइल रिफैक्टर, जटिल समीक्षा | स्थानीय समापन, तेजी से पुनरावृत्ति |
| पैरामीटर सेटिंग | reasoning_effort डिफ़ॉल्ट/अधिकतम | reasoning_effort="उच्च" |
| संदर्भ | 1M टोकन (GLM-5.2[1m]) का समर्थन करता है | 1M टोकन (GLM-5.2[1m]) का समर्थन करता है |
| अनुशंसित उपयोगकर्ता | एजेंट इंजीनियर, आर्किटेक्ट | दैनिक डेवलपर्स, बॉट ऑपरेटर |
💎 Highlights
GLM-5.2 तकनीकी हाइलाइट्स
- GLM-5.2 स्थिर रूप से 1M-टोकन संदर्भ का समर्थन करता है - GLM श्रृंखला में लंबे-क्षितिज कार्यों के लिए एक बड़ी छलांग
- GLM-5.2 का 744B-A40B MoE ~40B सक्रिय संतुलन के साथ फ्लैगशिप क्षमता और अनुमान दक्षता
- GLM-5.2 IndexShare मिलियन-टोकन संदर्भ में विरल-ध्यान इंडेक्सर ओवरहेड में लगभग 2.9× की कटौती करता है
- GLM-5.2 उन्नत MTP सट्टा डिकोडिंग बेहतर पीढ़ी के थ्रूपुट के लिए स्वीकृति की लंबाई ~20% तक बढ़ा देता है
- GLM-5.2 उच्च/अधिकतम तर्क शक्ति लचीले ढंग से जटिल एजेंटों और कुशल कॉल को स्विच करती है
- GLM-5.2 MIT ओपन लाइसेंस + Z.ai एपीआई क्लाउड कॉल और स्थानीय परिनियोजन का समर्थन करता है
🎯 Use Cases
GLM-5.2 उपयोग के मामले
मोनोरेपो रिफैक्टर से लेकर एंटरप्राइज़ प्राइवेट डिप्लॉयमेंट तक, GLM-5.2 नीचे दिए गए छह परिदृश्यों में स्थिर, कुशल लंबे-संदर्भ एआई चैट और तर्क प्रदान करता है।
डेवलपर्स · आर्किटेक्ट्स
बड़े मोनोरेपो कोड विश्लेषण
GLM-5.2 का 1M-टोकन संदर्भ एक पास में मध्यम से बड़े मोनोरेपो के कोर मॉड्यूल को लोड कर सकता है - क्रॉस-फाइल निर्भरता विश्लेषण, रिफैक्टर डिज़ाइन और कोड समीक्षा में वैश्विक स्थिरता बनाए रखते हुए लगातार सारांश संपीड़न को कम करता है।
- 1M टोकन
- मोनोरेपो
- GLM-5.2
एआई इंजीनियर · तकनीकी टीमें
लंबे क्षितिज कोडिंग एजेंट सत्र
GLM-5.2 को एजेंट प्रक्षेपवक्र पर प्रशिक्षित किया जाता है - लंबे सत्रों में टूल कॉल सुसंगतता बनाए रखना, ओपनकोड, GLM Coding Plan और इसी तरह के परिदृश्यों में बहु-फ़ाइल सहयोग और स्वचालित विकास के लिए आदर्श।
- कोडिंग एजेंट
- टूल कॉलिंग
- GLM-5.2
डेवलपर्स · स्वचालन इंजीनियर
फ़ंक्शन कॉलिंग और ऑटोमेशन वर्कफ़्लोज़
GLM-5.2 सटीक रूप से टूल का चयन करता है, फ़ंक्शन कॉलिंग में वैध पैरामीटर पास करता है, और परिणामों के बाद तर्क जारी रखता है - एपीआई, डेटाबेस और आंतरिक सिस्टम को जोड़ने वाली एजेंट पाइपलाइनों के लिए आदर्श।
- फ़ंक्शन कॉलिंग
- एजेंट वर्कफ़्लो
- Z.ai एपीआई
कानूनी · विश्लेषक
Ultra-लंबे दस्तावेज़ और अनुपालन प्रसंस्करण
GLM-5.2 का मिलियन-टोकन संदर्भ एक-पास विश्लेषण और लंबे अनुबंधों, अनुपालन सामग्री और अनुसंधान रिपोर्टों के संरचित सारांश के अनुरूप है - खंडित प्रसंस्करण से सूचना विखंडन से बचना।
- लंबे दस्तावेज़
- अनुपालन
- GLM-5.2
एंटरप्राइज आईटी · ऑप्स टीमें
MIT स्व-होस्टेड परिनियोजन खोलें
GLM-5.2 वजन MIT‧ के तहत जारी किए जाते हैं - उद्यम Hugging Face/ModelScope से मॉडल प्राप्त कर सकते हैं और डेटा अनुपालन और सुरक्षा के लिए vLLM या SGLang के साथ निजी तौर पर तैनात कर सकते हैं।
- MIT खुला स्रोत
- स्व-होस्टिंग
- vLLM
इंडी डेवलपर्स · छोटी टीमें
GLM Coding Plan विकास परिदृश्य
GLM Coding Plan ग्राहक सीधे GLM-5.2 और GLM-5.2[1m] मिलियन-संदर्भ को सक्षम कर सकते हैं - कुशल दैनिक कोडिंग और एजेंट विकास के लिए प्रति कार्य उच्च/अधिकतम तर्क तीव्रता चुनें।
- GLM Coding Plan
- Z.ai
- GLM-5.2
📖 Guide
GLM-5.2 का उपयोग कैसे करें
जल्दी से आरंभ करने के लिए नीचे दिए गए चरणों का पालन करें और GLM-5.2 के साथ अपना पहला लंबा-क्षितिज कोडिंग या एजेंट कार्य पूरा करें।
-
रीजनिंग इंटेंसिटी चुनें
कार्य द्वारा तर्क शक्ति चुनें: जटिल बहु-चरणीय योजना और एजेंटों के लिए अधिकतम (डिफ़ॉल्ट) का उपयोग करें; reasoning_effort को उच्च पर सेट करें जब विलंबता अधिक मायने रखती है।
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अपना प्रॉम्प्ट लिखें
1M संदर्भ के लिए, API या GLM-5.2[1m] कोड में Claude मॉडल आईडी का उपयोग करें, और जब संभव हो तो एक बार में पूर्ण कोडबेस या दस्तावेज़ पास करें।
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एपीआई पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें
स्पष्ट भूमिका, उपकरण अनुमतियों और आउटपुट स्वरूप—GLM-5.2 के साथ संरचित सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखें जो कार्य विवरण और इंजीनियरिंग निशान साफ़ करने के लिए अधिक स्थिर रूप से प्रतिक्रिया करता है।
-
पुनरावृति और परिष्कृत करें
एजेंटों के लिए, बातचीत के इतिहास में सहायक टूल कॉल और तर्क को पूरी तरह से बनाए रखें; Z.ai API या स्व-होस्टेड vLLM/SGLang के माध्यम से कॉल करें।
❓ FAQ
GLM-5.2 अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
नीचे GLM-5.2 सुविधाओं, संदर्भ, खुली तैनाती और एकीकरण के बारे में सबसे आम प्रश्न दिए गए हैं।
GLM-5.2 क्या है, और यह किसके लिए है?
GLM-5.2 Zhipu AI (Z.ai) का लॉन्ग-क्षितिज सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोडिंग एजेंट और टूल-संचालित ऑटोमेशन के लिए ओपन-वेट एआई चैट एलएलएम है। यह डेवलपर्स, एआई इंजीनियरों, बड़े कोडबेस या लंबे दस्तावेजों को संभालने वाली तकनीकी टीमों और स्व-तैनाती के लिए MIT खुले वजन चाहने वाले उद्यमों के लिए उपयुक्त है।
GLM-5.2 की संदर्भ विंडो कितनी बड़ी है?
GLM-5.2 स्थिर रूप से 1M-टोकन संदर्भ का समर्थन करता है - GLM-5.1 के 200K से एक बड़ा अपग्रेड। संपूर्ण-रेपो विश्लेषण और लंबी-क्षितिज एजेंट सत्रों के लिए समर्थित प्लेटफार्मों पर GLM-5.2[1m] मॉडल आईडी के साथ पूर्ण मिलियन-टोकन संदर्भ सक्षम करें।
GLM-5.2 में उच्च और अधिकतम तर्क मोड कैसे भिन्न होते हैं?
reasoning_effort के माध्यम से नियंत्रित: मैक्स जटिल कोडिंग, बहु-चरणीय एजेंटों और लंबी-क्षितिज योजना के लिए गहरे तर्क के साथ डिफ़ॉल्ट है; उच्च रोजमर्रा के विकास और उच्च-आवृत्ति कॉल में बेहतर गुणवत्ता-विलंबता संतुलन के लिए अधिक रूढ़िवादी तर्क बजट का उपयोग करता है।
GLM-5.2 बनाम GLM-5.1 क्या अपग्रेड लाता है?
कोर अपग्रेड बनाम GLM-5.1: 200K से स्थिर 1M टोकन तक संदर्भ, IndexShare विरल ध्यान कम करने वाला लंबे-संदर्भ गणना, थ्रूपुट के लिए उन्नत MTP सट्टा डिकोडिंग, और मजबूत लंबी-क्षितिज कोडिंग और एजेंट क्षमता।
क्या GLM-5.2 खुला स्रोत है? क्या मैं इसे स्व-होस्ट कर सकता हूं?
हाँ। GLM-5.2 MIT के तहत ओपन वेट जारी करता है, जो Hugging Face और ModelScope पर उपलब्ध है, और इसे vLLM, SGLang, और इसी तरह के अनुमान ढांचे के साथ स्व-होस्ट किया जा सकता है - या आधिकारिक Z.ai एपीआई के माध्यम से ऑनलाइन कॉल किया जा सकता है।
मैं GLM-5.2 तक कैसे पहुंच सकता हूं?
ऑनलाइन कॉल के लिए GLM-5.2 API के माध्यम से मॉडल नाम को Z.ai पर सेट करें; जब आपको 1M संदर्भ की आवश्यकता हो तो GLM-5.2[1m] का उपयोग करें। GLM Coding Plan ग्राहक इसे सीधे सक्षम कर सकते हैं। स्व-होस्टर वज़न डाउनलोड करते हैं और प्रति आधिकारिक दस्तावेज़ vLLM या SGLang कॉन्फ़िगर करते हैं।
💡 Tips
GLM-5.2 शीघ्र और एकीकरण युक्तियाँ
जटिल बहु-चरणीय एजेंटों, क्रॉस-फ़ाइल रिफैक्टर और लंबी-क्षितिज योजना के लिए अधिकतम रीजनिंग मोड (डिफ़ॉल्ट) का उपयोग करें; दैनिक समापन और उच्च-आवृत्ति कॉल के लिए reasoning_effort="उच्च" सेट करें।
पूर्ण 1M संदर्भ को सक्षम करते समय, GLM-5.2[1m] मॉडल आईडी का उपयोग करें और मध्यवर्ती संपीड़न को कम करने के लिए एक अनुरोध में पूर्ण कोडबेस या दस्तावेज़ पास करें।
एजेंट सत्रों के लिए, इतिहास में सहायक टूल कॉल और तर्क को पूरी तरह से संरक्षित करें ताकि GLM-5.2 लंबे-क्षितिज कार्यों में राज्य सुसंगतता बनाए रखे।
स्व-होस्टेड उपयोगकर्ताओं को आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार vLLM या SGLang कॉन्फ़िगर करना चाहिए; क्लाउड उपयोगकर्ता Z.ai API के माध्यम से GLM-5.2 पर सेट मॉडल के साथ जल्दी से जुड़ सकते हैं।
सिस्टम प्रॉम्प्ट में इंजीनियरिंग बाधाओं, निर्देशिका संरचना और आउटपुट स्वरूप को निर्दिष्ट करें—GLM-5.2 संरचित सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग निर्देशों के लिए अधिक विश्वसनीय रूप से प्रतिक्रिया करता है।
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