bikabika AI
Zhipu AI 13 มิถุนายน 2026

GLM-5.2

Context 1M · sparse attention IndexShare · MoE เรือธงสำหรับโค้ด horizon ยาวและ Agent

GLM-5.2 คือ LLM แชท AI เปิดน้ำหนักของ Zhipu AI (Z.ai) ที่เปิดตัวมิถุนายน 2026 สถาปัตยกรรม MoE 744B พารามิเตอร์ (~40B เปิดใช้งาน)—โมเดล GLM แรกที่รองรับ context 1M token อย่างเสถียร ปรับสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ horizon ยาวและงาน Agent GLM-5.2 มี IndexShare sparse attention และ MTP speculative decoding ที่ปรับปรุง โดดเด่นในโค้ด tool calling และการทำงานร่วมหลายไฟล์ พร้อมพลังให้เหตุผล High / Max ปรับได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา ทีมองค์กร หรือวิศวกร AI คุณสามารถเรียนรู้และรวม GLM-5.2 ออนไลน์สำหรับแชทอัจฉริยะและ workflow พัฒนาอัตomatic

ลอง GLM-5.2 ลองเลย

หน้าต่างบริบท

1M token

พารามิเตอร์รวม

744B MoE

พารามิเตอร์ที่ใช้งาน

~40B

สัญญาอนุญาตเปิด

MIT

💡 Why Choose

ทำไมต้องเลือก GLM-5.2?

GLM-5.2 คือโมเดลแชทเรือธงล่าสุดของ Z.ai ใน GLM ซีรีส์ เปิดตัวมิถุนายน 2026 และออกแบบสำหรับงานระยะยาว (long-horizon) เทียบกับ GLM-5.1 GLM-5.2 อัปเกรดอย่างก้าวกระโดดด้านการเขียนโค้ดระยะยาว การร่วมมือ Agent และขนาดบริบท—ขยายบริบทจาก 200K เป็น 1M token อย่างเสถียร ทำให้การวิเคราะห์ทั้ง repo เซสชันพัฒนายาว และการเรียกงาน Agent หลายขั้นตอนที่ซับซ้อนเป็นไปได้จริง

GLM-5.2 ใช้สถาปัตยกรรม MoE 744B-A40B กับ IndexShare sparse attention: ทุก 4 ชั้น Transformer แชร์ indexer เบาหนึ่งตัว ลดการคำนวณที่เกี่ยวกับ index ~2.9× ที่บริบท 1M ด้วยชั้น MTP speculative decoding ที่ปรับปรุง GLM-5.2 สมดุลคุณภาพการให้เหตุผลและ throughput การสร้างในสถานการณ์บริบทยาว เปิดตาม MIT license ใช้ได้ผ่าน Z.ai API หรือ self-hosted ด้วย vLLM / SGLang

บน bikabika AI คุณสามารถสำรวจ GLM-5.2 ความสามารถหลัก ความแตกต่างของโหมดการให้เหตุผล กรณีใช้งานทั่วไป และการผสาน ได้ในที่เดียว เพื่อประเมินอย่างรวดเร็วว่าเหมาะกับความต้องการของคุณหรือไม่

⚡ Features

คุณสมบัติหลัก GLM-5.2

ความสามารถหกด้านด้านล่างคือจุดแข็งหลักของ GLM-5.2 ในการเขียนโค้ดระยะยาวและเอเจนต์

Context 1M token เสถียร

GLM-5.2 ขยาย context ซีรีส์ GLM จาก 200K เป็น 1M token รองรับงาน horizon ยาวเสถียร ประมวลผล codebase ใหญ่ เอกสารยาว และประวัติเซสชัน Agent เต็มในครั้งเดียว

โค้ด horizon ยาวและวิศวกรรมซอฟต์แวร์

GLM-5.2 ฝึกสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการทำงานร่วมหลายไฟล์ ใกล้โมเดลปิดขอบใน benchmark เช่น FrontierSWE—เหมาะ refactor ข้ามไฟล์ รีวิวโค้ด และเซสชันพัฒนา Agent มาราธอน

Sparse attention IndexShare

GLM-5.2 สถาปัตยกรรม IndexShare แชร์ indexer เบาในทุก 4 ชั้น Transformer ลดการคำนวณที่เกี่ยวกับ indexer ที่ context 1M ประมาณ 2.9× ให้ inference context ยาวมีประสิทธิภาพกว่า

พลังให้เหตุผล High / Max

GLM-5.2 รองรับพารามิเตอร์ reasoning_effort: Max เป็นโหมดให้เหตุผลลึกเริ่มต้นสำหรับ Agent ซับซ้อนและการวางแผนหลายขั้นตอน High สมดุลประสิทธิภาพกับ latency ดีกว่า

Tool calling และ workflow Agent

GLM-5.2 ปรับสำหรับสถานการณ์ Agent ด้วย function calling และการเลือกเครื่องมือเสถียร รักษาความสอดคล้องสถานะในงาน horizon ยาว ลดการขาดต่อจากการบีบ context บ่อย

น้ำหนักเปิด MIT สำหรับ self-hosting

GLM-5.2 เปิดตาม MIT เรียกออนไลน์ผ่าน Z.ai API หรือ self-host ด้วย vLLM SGLang และ framework ที่คล้ายกันสำหรับ compliance องค์กรและ deploy เอกชน

อยากสัมผัสการเขียนโค้ดบริบทล้านโทเค็นของ GLM-5.2 ด้วยตัวเองไหม?

GLM-5.2 รองรับ Z.ai API และ self-deployment แบบเปิด—เริ่มประสบการณ์แชท AI ระยะยาวครั้งแรกของคุณตอนนี้

ลอง GLM-5.2

🔄 Compare

เปรียบเทียบระดับการให้เหตุผล GLM-5.2

GLM-5.2 รองรับชั้น reasoning_effort แบบ High และ Max—การเปรียบเทียบด้านล่างช่วยให้คุณเลือกระหว่างเอเจนต์ที่ซับซ้อนกับการเรียกใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

เปรียบเทียบระดับการให้เหตุผล GLM-5.2
มิติMax reasoning modeHigh reasoning mode
เหมาะที่สุดสำหรับการเขียนโค้ดซับซ้อน เอเจนต์หลายขั้นตอน การวางแผนระยะยาวการพัฒนาประจำวัน การเรียกความถี่สูง
ความลึกของการให้เหตุผลลึกขึ้น (โหมดเริ่มต้น)สมดุลกว่า
ความหน่วงการตอบสนองสูงกว่า (เน้นคุณภาพ)ค่อนข้างต่ำกว่า
ประสิทธิภาพ Agentเรียกเครื่องมือหลายขั้นตอนเสถียรกว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานเบา
งานเขียนโค้ดrefactor ข้ามไฟล์ การตรวจสอบที่ซับซ้อนการเติมในเครื่อง การวนซ้ำอย่างรวดเร็ว
การตั้งพารามิเตอร์reasoning_effort ค่าเริ่มต้น / Maxreasoning_effort="high"
Contextรองรับ 1M token (GLM-5.2[1m])รองรับ 1M token (GLM-5.2[1m])
ผู้ใช้ที่แนะนำวิศวกรเอเจนต์ สถาปนิกนักพัฒนาประจำวัน ผู้ปฏิบัติการบอท

💎 Highlights

จุดเด่นทางเทคนิค GLM-5.2

  • GLM-5.2 รองรับ context 1M token เสถียร—ก้าวกระโดดใหญ่สำหรับงาน horizon ยาวในซีรีส์ GLM
  • MoE 744B ~40B เปิดใช้งานของ GLM-5.2 สมดุลความสามารถเรือธงกับประสิทธิภาพ inference
  • IndexShare ของ GLM-5.2 ลดภาระ indexer sparse attention ที่ context ล้าน token ประมาณ 2.9×
  • MTP speculative decoding ที่ปรับปรุงของ GLM-5.2 เพิ่มความยาวยอมรับ ~20% ให้ throughput สร้างดีขึ้น
  • พลังให้เหตุผล High / Max ของ GLM-5.2 สลับยืดหยุ่นระหว่าง Agent ซับซ้อนกับการเรียกมีประสิทธิภาพ
  • GLM-5.2 ใบอนุญาตเปิด MIT + Z.ai API รองรับการเรียกคลาวด์และ deploy ท้องถิ่น

🎯 Use Cases

กรณีการใช้งาน GLM-5.2

ตั้งแต่ refactor monorepo ไปจนถึงการ deploy ส่วนตัวระดับองค์กร GLM-5.2 มอบแชท AI และการให้เหตุผลบริบทยาวที่เสถียรและมีประสิทธิภาพในหกสถานการณ์ด้านล่าง

นักพัฒนา · สถาปนิก

วิเคราะห์โค้ด monorepo ขนาดใหญ่

บริบท 1M token ของ GLM-5.2 โหลดโมดูลหลักของ monorepo ขนาดกลางถึงใหญ่ได้ในครั้งเดียว—ลดการบีบอัดสรุปบ่อย ๆ ขณะรักษาความสอดคล้องภาพรวมในการวิเคราะห์ dependency ข้ามไฟล์ ออกแบบ refactor และ code review

  • 1M token
  • Monorepo
  • GLM-5.2

วิศวกร AI · ทีมเทคนิค

เซสชันเอเจนต์เขียนโค้ดระยะยาว

GLM-5.2 ถูกฝึกบนเส้นทาง Agent—คงความสอดคล้องของการเรียกเครื่องมือในเซสชันยาว เหมาะกับการร่วมมือหลายไฟล์และการพัฒนาอัตโนมัติใน OpenCode, GLM Coding Plan และสถานการณ์ที่คล้ายกัน

  • Coding agents
  • Tool calling
  • GLM-5.2

นักพัฒนา · วิศวกรอัตโนมัติ

Function calling และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

GLM-5.2 เลือกเครื่องมือได้อย่างแม่นยำ ส่งพารามิเตอร์ที่ถูกต้องใน function calling และให้เหตุผลต่อหลังได้ผลลัพธ์—เหมาะกับไปป์ไลน์ Agent ที่เชื่อม API ฐานข้อมูล และระบบภายใน

  • Function calling
  • Agent workflow
  • Z.ai API

กฎหมาย · นักวิเคราะห์

เอกสารยาวพิเศษและการประมวลผล compliance

บริบทล้าน token ของ GLM-5.2 เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ครั้งเดียวและสรุปที่มีโครงสร้างของสัญญายาว เอกสาร compliance และรายงานวิจัย—หลีกเลี่ยงการแตกข้อมูลจากการประมวลผลแบบแบ่งชิ้น

  • Long documents
  • Compliance
  • GLM-5.2

IT องค์กร · ทีมปฏิบัติการ

ติดตั้ง self-host แบบเปิด MIT

weights ของ GLM-5.2 เปิดตาม MIT—องค์กรรับโมเดลจาก Hugging Face / ModelScope และ deploy ส่วนตัวด้วย vLLM หรือ SGLang เพื่อ compliance และความปลอดภัยของข้อมูล

  • MIT open source
  • Self-hosting
  • vLLM

นักพัฒนาอินดี้ · ทีมเล็ก

สถานการณ์พัฒนา GLM Coding Plan

สมาชิก GLM Coding Plan สามารถเปิดใช้ GLM-5.2 และ GLM-5.2[1m] บริบทล้านโทเค็นได้โดยตรง—เลือกระดับการให้เหตุผล High / Max ตามงาน เพื่อการเขียนโค้ดประจำวันและการพัฒนา Agent อย่างมีประสิทธิภาพ

  • GLM Coding Plan
  • Z.ai
  • GLM-5.2

📖 Guide

วิธีใช้ GLM-5.2

ทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและทำงานเขียนโค้ดระยะยาวหรือ Agent ครั้งแรกของคุณให้สำเร็จด้วย GLM-5.2

  1. เลือกระดับการให้เหตุผล

    เลือกพลังให้เหตุผลตามงาน: Max (ค่าเริ่มต้น) สำหรับการวางแผนหลายขั้นตอนและ Agent ซับซ้อน ตั้ง reasoning_effort เป็น High เมื่อ latency สำคัญกว่า

  2. เขียนพรอมต์ของคุณ

    ใช้ ID โมเดล GLM-5.2[1m] ใน API หรือ Claude Code สำหรับ context 1M ส่ง codebase หรือเอกสารเต็มในครั้งเดียวเมื่อเป็นไปได้

  3. กำหนดค่าพารามิเตอร์ API

    เขียน system prompt ที่มีโครงสร้างด้วยบทบาท สิทธิ์เครื่องมือ และรูปแบบเอาต์พุต—GLM-5.2 ตอบสนองคำอธิบายงานและร่องรอยวิศวกรรมที่ชัดเจนได้เสถียรกว่า

  4. ปรับแต่งและขัดเกลา

    รักษาการเรียกเครื่องมือ assistant และให้เหตุผลในประวัติบทสนทนาเต็มสำหรับ Agent เรียกผ่าน Z.ai API หรือ vLLM / SGLang self-hosted

ลอง GLM-5.2

❓ FAQ

คำถามที่พบบ่อย GLM-5.2

ด้านล่างเป็นคำถามที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับคุณสมบัติ ความแตกต่างของชั้น และการผสาน

GLM-5.2 คืออะไร และเหมาะกับใคร?

GLM-5.2 คือ LLM แชท AI เปิดน้ำหนักของ Zhipu AI (Z.ai) สำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ horizon ยาว Agent โค้ด และอัตomationเน้นเครื่องมือ เหมาะนักพัฒนา วิศวกร AI ทีมเทคนิคที่ทำงาน codebase หรือเอกสารยาวใหญ่ และองค์กรที่ต้องการ deploy ด้วยน้ำหนักเปิด MIT

หน้าต่าง context ของ GLM-5.2 ใหญ่แค่ไหน?

GLM-5.2 รองรับ context 1M token เสถียร—อัปเกรดใหญ่จาก 200K ของ GLM-5.1 เปิด context ล้าน token เต็มด้วย ID โมเดล GLM-5.2[1m] บนแพลตฟอร์มที่รองรับ

โหมดให้เหตุผล High และ Max ใน GLM-5.2 ต่างกันอย่างไร?

ควบคุมด้วย reasoning_effort: Max เป็นค่าเริ่มต้น ให้ให้เหตุผลลึกกว่าสำหรับโค้ดซับซ้อน Agent หลายขั้นตอน และการวางแผน horizon ยาว High ใช้งบให้เหตุผลอนุรักษ์นิยมกว่าเพื่อสมดุลคุณภาพ–latency ที่ดีกว่าในการพัฒนาประจำวันและการเรียกความถี่สูง

GLM-5.2 อัปเกรดอะไรเทียบ GLM-5.1?

เทียบ GLM-5.1 อัปเกรดหลัก: context จาก 200K เป็น 1M token เสถียร IndexShare sparse attention ลดการคำนวณ context ยาว MTP speculative decoding ที่ปรับปรุงเพิ่ม throughput และความสามารถโค้ด horizon ยาวและ Agent ที่แข็งแกร่งขึ้น

GLM-5.2 เป็น open source ไหม? Self-host ได้ไหม?

ใช่ GLM-5.2 เปิดน้ำหนักภายใต้ MIT มีบน Hugging Face และ ModelScope และ self-host ได้ด้วย vLLM SGLang และ framework inference ที่คล้ายกัน—หรือเรียกออนไลน์ผ่าน Z.ai API อย่างเป็นทางการ

เข้าถึง GLM-5.2 อย่างไร?

สำหรับการเรียกออนไลน์ ตั้งชื่อโมเดลเป็น GLM-5.2 ผ่าน Z.ai API ใช้ GLM-5.2[1m] เมื่อต้องการ context 1M สมาชิก GLM Coding Plan เปิดใช้โดยตรง Self-hoster ดาวน์โหลดน้ำหนักและตั้งค่า vLLM หรือ SGLang ตามเอกสารอย่างเป็นทางการ

💡 Tips

เคล็ดลับพรอมต์และการผสาน GLM-5.2

  • ใช้โหมดการให้เหตุผล Max (ค่าเริ่มต้น) สำหรับเอเจนต์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน การ refactor ข้ามไฟล์ และการวางแผนระยะยาว ตั้ง reasoning_effort="high" สำหรับการเติมโค้ดประจำวันและการเรียกความถี่สูง

  • เมื่อเปิดบริบท 1M เต็ม ใช้ model ID GLM-5.2[1m] และส่ง codebase หรือเอกสารครบในคำขอเดียวเพื่อลดการบีบอัดกลางทาง

  • สำหรับเซสชัน Agent ให้เก็บการเรียกเครื่องมือและการให้เหตุผลของ assistant ในประวัติอย่างครบถ้วน เพื่อให้ GLM-5.2 คงความสอดคล้องของสถานะในงานระยะยาว

  • ผู้ใช้ self-hosted ควรตั้งค่า vLLM หรือ SGLang ตามเอกสารทางการ ผู้ใช้ cloud เชื่อมผ่าน Z.ai API โดยตั้งโมเดลเป็น GLM-5.2

  • ระบุข้อจำกัดทางวิศวกรรม โครงสร้างไดเรกทอรี และรูปแบบผลลัพธ์ใน system prompt—GLM-5.2 ตอบสนองคำสั่ง software engineering ที่มีโครงสร้างได้เชื่อถือมากขึ้น

พร้อมลอง GLM-5.2 แล้วหรือยัง?

เริ่มต้นเลย และปลดล็อกศักยภาพการสร้างสรรค์ด้วย AI กับ GLM-5.2

ใช้ GLM-5.2