GLM-5.2
100 萬上下文·IndexShare 稀疏注意力·長程編碼與 Agent 旗艦 MoE 模型
GLM-5.2 是智譜 AI（Z.ai）於 2026 年 6 月發布的開源權重 AI 對話大模型，採用 744B 參數 MoE 架構（約 40B 啟用參數），首次在 GLM 系列中穩定支援 100 萬 token 上下文。GLM-5.2 面向長程軟體工程與 Agent 任務最佳化，搭載 IndexShare 稀疏注意力與增強 MTP 推測解碼，在編碼、工具呼叫與多檔案協作中表現突出，並提供 High / Max 兩檔推理強度可調。無論你是開發者、企業團隊還是 AI 工程師，都可線上瞭解並接入 GLM-5.2 完成智慧對話與自動化開發工作流。
上下文視窗
100 萬 token
總參數量
744B MoE
啟用參數
約 40B
開源許可
MIT
💡 Why Choose
為什麼選擇 GLM-5.2？
GLM-5.2 是智譜 AI（Z.ai）在 2026 年 6 月發布的 GLM 系列最新旗艦對話模型，專為長程任務（Long-Horizon Tasks）設計。相較 GLM-5.1，GLM-5.2 在長程編碼、Agent 協作與上下文規模上實現跨越式升級——上下文從 200K 穩定擴充套件至 100 萬 token，使整庫程式碼分析、馬拉松式開發會話與複雜多步 Agent 任務成為可實際呼叫的能力。
GLM-5.2 採用 744B-A40B MoE 架構，並引入 IndexShare 稀疏注意力：每 4 層 Transformer 共享同一輕量索引器，在 100 萬上下文下將索引相關算力降低約 2.9×。配合增強 MTP 推測解碼層，GLM-5.2 在長上下文場景下兼顧推理品質與生成吞吐。模型以 MIT 許可證開放權重，可透過 Z.ai API 線上使用，也可 vLLM / SGLang 自託管部署。
在嗶咔嗶咔 AI，你可以一站式瞭解 GLM-5.2 的核心能力、推理模式差異、典型適用場景與接入方式，快速判斷該模型是否適合你的編碼、Agent 或企業級 AI 對話需求，並前往線上體驗。
⚡ Features
GLM-5.2 核心功能
以下六大能力構成了 GLM-5.2 在長程編碼與 Agent 領域的核心競爭力。
穩定 100 萬 Token 上下文
GLM-5.2 將 GLM 系列上下文從 200K 擴充套件至 100 萬 token，可穩定支撐長程任務，一次性處理大型程式碼庫、長篇文件與完整 Agent 會話歷史。
長程編碼與軟體工程
GLM-5.2 專為軟體工程與多檔案協作訓練，在 FrontierSWE 等編碼基準中接近前沿閉源模型，適合跨檔案重構、程式碼審查與馬拉松式 Agent 開發會話。
IndexShare 稀疏注意力
GLM-5.2 採用 IndexShare 架構，每 4 層 Transformer 共享輕量索引器，在 100 萬上下文下將索引器相關算力降低約 2.9×，長上下文推理更高效。
High / Max 推理強度
GLM-5.2 支援 reasoning_effort 參數：Max 為預設深度推理模式，適合複雜 Agent 與多步規劃；High 模式在效能與延遲間取得更好平衡。
工具呼叫與 Agent 工作流
GLM-5.2 面向 Agent 場景最佳化，支援穩定的函式呼叫與工具選擇，可在長程任務中保持狀態一致，減少頻繁上下文壓縮帶來的中斷。
MIT 開源權重可自部署
GLM-5.2 以 MIT 許可證開放權重，可透過 Z.ai API 線上呼叫，也可使用 vLLM、SGLang 等框架自託管部署，滿足企業合規與私有化需求。
🔄 Compare
GLM-5.2 推理強度對比
GLM-5.2 支援 High 與 Max 兩檔 reasoning_effort，以下對比幫助你在複雜 Agent 與高效呼叫之間做出選擇。
| 對比維度 | Max 推理模式 | High 推理模式 |
|---|---|---|
| 適用場景 | 複雜編碼、多步 Agent、長程規劃 | 日常開發、高頻呼叫 |
| 推理深度 | 更深（預設模式） | 更均衡 |
| 響應延遲 | 較高（品質優先） | 相對較低 |
| Agent 表現 | 多步工具呼叫更穩 | 輕量任務更高效 |
| 編碼任務 | 跨檔案重構、複雜審查 | 區域性補全、快速迭代 |
| 參數設定 | reasoning_effort 預設 / Max | reasoning_effort="high" |
| 上下文 | 支援 100 萬 token（GLM-5.2[1m]） | 支援 100 萬 token（GLM-5.2[1m]） |
| 推薦使用者 | Agent 工程師、架構師 | 日常開發者、Bot 營運 |
💎 Highlights
GLM-5.2 技術亮點
- GLM-5.2 穩定支援 100 萬 token 上下文，是 GLM 系列長程任務能力的重要躍升
- GLM-5.2 採用 744B-A40B MoE 架構，約 40B 啟用參數，兼顧旗艦能力與推理效率
- GLM-5.2 的 IndexShare 在百萬上下文下降低稀疏注意力索引開銷約 2.9×
- GLM-5.2 增強 MTP 推測解碼，接受長度最高提升約 20%，生成吞吐更優
- GLM-5.2 提供 High / Max 兩檔推理強度，複雜 Agent 與高效呼叫靈活切換
- GLM-5.2 採用 MIT 開源許可 + Z.ai API，支援雲端呼叫與本地部署
🎯 Use Cases
GLM-5.2 適用場景
從 Monorepo 重構到企業私有化部署，GLM-5.2 在以下六大場景中提供穩定、高效的長上下文 AI 對話與推理能力。
開發者 · 架構師
大型 Monorepo 程式碼分析
GLM-5.2 100 萬 token 上下文可一次性載入中型至大型 monorepo 核心模組，減少頻繁摘要壓縮，在跨檔案依賴分析、重構方案設計與程式碼審查中保持全域性一致性。
- 100 萬 token
- Monorepo
- GLM-5.2
AI 工程師 · 技術團隊
長程編碼 Agent 會話
GLM-5.2 面向 Agent 軌跡訓練，可在長時會話中維持工具呼叫連貫性，適合 OpenCode、GLM Coding Plan 等場景下的多檔案協作與自動化開發。
- 編碼 Agent
- 工具呼叫
- GLM-5.2
開發者 · 自動化工程師
函式呼叫與自動化工作流
GLM-5.2 在函式呼叫中可準確選擇工具、傳遞有效參數並在結果回傳後繼續推理，適合構建連線 API、資料庫與內部系統的 Agent 管線。
- 函式呼叫
- Agent 工作流
- Z.ai API
法務 · 分析師
超長文件與合規處理
GLM-5.2 百萬上下文適合長篇合同、合規材料、研究報告的一次性分析與結構化摘要，避免分塊處理導致的資訊割裂。
- 長文件
- 合規
- GLM-5.2
企業 IT · 運維團隊
MIT 開源自託管部署
GLM-5.2 以 MIT 許可發布權重，企業可在 Hugging Face / ModelScope 獲取模型，使用 vLLM 或 SGLang 私有化部署，滿足資料合規與安全要求。
- MIT 開源
- 自託管
- vLLM
獨立開發者 · 小團隊
GLM Coding Plan 開發場景
GLM Coding Plan 訂閱使用者可直接啟用 GLM-5.2 與 GLM-5.2[1m] 百萬上下文，按任務選擇 High / Max 推理強度，高效完成日常編碼與 Agent 開發。
- GLM Coding Plan
- Z.ai
- GLM-5.2
📖 Guide
GLM-5.2 使用教程
按照以下步驟，即可快速上手 GLM-5.2 並完成第一次長程編碼或 Agent 任務。
-
選擇推理強度
根據任務選擇推理強度：複雜多步規劃與 Agent 任務使用 Max（預設）；對延遲更敏感的場景可設 reasoning_effort 為 High。
-
編寫提示詞
啟用 100 萬上下文時，在 API 或 Claude Code 中使用 GLM-5.2[1m] 模型標識，並儘量一次性傳入完整程式碼庫或文件材料。
-
配置 API 參數
編寫結構化系統提示，明確角色、工具許可權與輸出格式，GLM-5.2 對清晰任務描述與工程軌跡響應更穩定。
-
迭代最佳化
Agent 場景需完整保留 assistant 工具呼叫與推理內容到對話歷史；可透過 Z.ai API 或自託管 vLLM / SGLang 發起請求。
❓ FAQ
GLM-5.2 常見問題
關於 GLM-5.2 的功能、上下文、開源部署與接入方式，以下是使用者最常問的問題。
GLM-5.2 是什麼？適合誰使用？
GLM-5.2 是智譜 AI（Z.ai）發布的開源權重 AI 對話大模型，面向長程軟體工程、編碼 Agent 與工具驅動自動化任務。適合開發者、AI 工程師、需要處理大型程式碼庫或長文件的技術團隊，以及希望 MIT 開源權重自部署的企業使用者。
GLM-5.2 的上下文視窗有多大？
GLM-5.2 支援穩定 100 萬 token 上下文，相較 GLM-5.1 的 200K 有顯著提升。可透過 GLM-5.2[1m] 模型 ID 在支援的平臺啟用完整百萬上下文，適合整庫程式碼分析與長程 Agent 會話。
GLM-5.2 的 High 與 Max 推理模式有什麼區別？
GLM-5.2 透過 reasoning_effort 參數控制：Max 為預設模式，推理更深，適合複雜編碼、多步 Agent 與長程規劃；High 模式推理預算更保守，在品質與延遲之間更均衡，適合日常開發與高頻呼叫。
GLM-5.2 與 GLM-5.1 相比有哪些提升？
GLM-5.2 相較 GLM-5.1 的核心升級包括：上下文從 200K 擴充套件至穩定 100 萬 token、引入 IndexShare 稀疏注意力降低長上下文算力、增強 MTP 推測解碼提升吞吐，以及更強的長程編碼與 Agent 能力。
GLM-5.2 是否開源？可以自部署嗎？
是的。GLM-5.2 以 MIT 許可證發布開源權重，可在 Hugging Face 與 ModelScope 獲取，並使用 vLLM、SGLang 等推理框架自託管部署；也可透過 Z.ai 官方 API 線上呼叫。
如何接入 GLM-5.2？
可透過 Z.ai API 將模型名稱設為 GLM-5.2 線上呼叫；需要 100 萬上下文時可使用 GLM-5.2[1m]。GLM Coding Plan 訂閱使用者可直接啟用。自部署使用者需下載權重並按官方文件配置 vLLM 或 SGLang。
💡 Tips
GLM-5.2 提示詞與接入建議
複雜多步 Agent、跨檔案重構與長程規劃建議使用 Max 推理模式（預設）；日常補全與高頻呼叫可設 reasoning_effort="high"。
啟用完整 100 萬上下文時，使用 GLM-5.2[1m] 模型 ID，並儘量一次性傳入完整程式碼庫或文件，減少中間壓縮。
Agent 會話需完整保留 assistant 的工具呼叫與推理內容到歷史記錄，GLM-5.2 才能在長程任務中保持狀態連貫。
自部署使用者推薦按官方文件配置 vLLM 或 SGLang；雲端使用者透過 Z.ai API 將 model 設為 GLM-5.2 即可快速接入。
系統提示中明確工程約束、目錄結構與輸出格式，GLM-5.2 對結構化軟體工程指令響應更穩定。