Resultat rapporteret af Z.ai
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
Z.ai rapporterer 81.0 for GLM-5.2 og 62.0 for GLM-5.1 på Terminal-Bench 2.1. Det er et offentliggjort benchmarkresultat, ikke en garanti for dit repository.
GLM 5.2
Brug GLM 5.2 i Chat eller gennem den dokumenterede OpenAI-kompatible API.
Opret med GLM 5
1 Credits
Modelorientering / 00
Hvad er GLM 5.2?
På glm5.app er GLM 5.2 en tekstbaseret måde at håndtere kodnings- og tekniske opgaver i Chat og derefter gå videre til en dokumenteret OpenAI-kompatibel API, når din arbejdsgang er klar. GLM 5.2 holder det første skridt fokuseret på de beviser og begrænsninger, der ligger bag opgaven.
01
Workflow note 01
Start med en teknisk samtale
Brug Chat til at forvandle en fejlrapport, et kodeuddrag eller et designspørgsmål til et klarere næste skridt. Giv GLM 5.2 de begrænsninger, den forventede adfærd og de beviser, du allerede har, og gennemgå derefter dens forslag sammen med din kode og dine tests.
02
Workflow note 02
Integrér via en dokumenteret API
Når arbejdsgangen er gentagelig, kan du kalde den offentlige glm-5.2-model gennem glm5.apps OpenAI-kompatible Chat Completions API. Behold API-nøgler og produktionsbeslutninger i de systemer, dit team kontrollerer.
03
Workflow note 03
Behold værktøjer og godkendelser i din app
GLM 5.2 kan anmode om et OpenAI-stil-funktionsværktøj, mens din applikation validerer argumenter, tjekker tilladelser, udfører en godkendt handling og returnerer resultatet. Det holder modellen nyttig uden at flytte autoritet uden for din arbejdsgang.
GLM 5.2-fordele / 01
Fra et teknisk spørgsmål til en kontrolleret arbejdsgang.
GLM 5.2 hjælper teams med at forvandle en kodnings- eller teknisk opgave til et klarere næste skridt og derefter overføre en afprøvet arbejdsgang til en applikation. GLM 5.2 er mest nyttig, når stærk ræsonnering kombineres med gennemgåelige resultater og kontrolleret værktøjsudførelse.
Teknisk arbejde, gjort klarere
Start med kontekst og gennemgåelige resultater
- GLM 5.2 Chat
- Start med kontekst
- Tekniske prompter
- Gør arbejdet konkret
- Gennemgang før handling
- Mennesker forbliver involveret
- Struktureret kontinuitet
- Behold den nyttige kontekst
Bring en fejlrapport, et kodeuddrag eller et designspørgsmål til Chat og forvandl det til et konkret, gennemgåeligt næste skridt.
Brug fokuserede udgangspunkter til refaktoreringer, regressioner, værktøjsloops og kodegennemgange i stedet for at starte med en tom prompt.
Sammenlign forslagene med din kode, dine tests og dine acceptkriterier, før en ændring når de systemer, dit team ejer.
Før begrænsninger, mislykkede tilgange, logfiler og acceptkriterier videre, så hver iteration er lettere at inspicere og reproducere.
Agentiske arbejdsgange under kontrol
Skaler nyttigt arbejde uden at afgive autoritet
- Offentligt model-ID
- glm-5.2
- Offentlig API-kontekst
- 64,000 tokens
- Maksimal output
- 8,192 tokens
- Funktionsværktøjer
- OpenAI-stil
Brug det dokumenterede glm-5.2-model-ID, når en succesfuld teknisk arbejdsgang bliver en gentagelig applikationsfunktion.
En klar kontekstgrænse hjælper teams med at designe opsummering, hentning og håndtering af lang historik bevidst.
Planlæg svarhåndtering mod en offentliggjort outputgrænse, med outputtjek, der matcher din egen arbejdsgang.
Behold autoriteten i din app: valider argumenter, tjek tilladelser, udfør godkendte handlinger og returnér resultater på dine egne betingelser.
For gennemsigtighed: native GLM-5.2-dokumentation angiver et kontekstvindue på 1M-token og en maksimal output på 128K-token. Den hostede offentlige API vist her har separate anmodningsgrænser på 64K / 8,192, så planlæg integrationer mod den dokumenterede API-grænse.
Kernekapaciteter / 02
GLM 5.2-kodningskapaciteter
Brug GLM 5.2 til at gøre teknisk arbejde lettere at inspicere, planlægge og integrere. GLM 5.2 producerer et gennemgåeligt næste skridt – ikke en ukontrolleret handling.
01
Undersøg, før kode ændres
Forvandl en fejlrapport eller et modulresumé til antagelser, der skal tjekkes, sandsynlige afhængigheder og en fokuseret testsekvens, før du foreslår ændringer.
02
Planlæg refaktoreringer med sikkerhedslinjer
Fastlæg stabile grænseflader, rollback-kriterier og migreringsgrænser, og forvandl dem derefter til en gennemgåelig sekvens af reversible og højrisiko-steps.
03
Byg kontrollerede værktøjsloops
Send OpenAI-stil-funktionsdefinitioner til API'en, men valider argumenterne og udfør hver godkendt handling i din egen applikation.
04
Fortsæt struktureret teknisk arbejde
Før begrænsninger, mislykkede tilgange, logfiler og acceptkriterier videre. Opsummer historikken, så den næste prompt forbliver let at revidere og reproducere.
Benchmarks / 03
GLM-5.2-benchmarks: brug dem som udgangspunkt
Z.ai rapporterer benchmark-forbedringer for GLM-5.2, men en score gælder kun for den offentliggjorte testopsætning, dato, tokenbudget og timeout. Reproducér en opgave, der ligner din egen arbejdsgang, før du træffer en produktionsbeslutning.
Resultat rapporteret af Z.ai
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
Z.ai rapporterer 62.1 for GLM-5.2 og 58.4 for GLM-5.1 på SWE-bench Pro. Gennemgå den originale evalueringsopsætning, før du sammenligner udbydere eller modeller.
Hvor det passer ind / 04
Hvem bruger GLM 5.2 til kodningsarbejdsgange?
GLM 5.2 er mest nyttig, når en udvikler eller et team har brug for et klart tekstbaseret næste skridt, en dokumenteret API-vej og kontrol over den handling, der følger.
01
Applikationsudviklere
Forvandl et funktionsbrief, en stack trace eller et kodeuddrag til en fejlfindings-tjekliste og en implementeringsplan, der kan gennemgås, før ændringer laves. Dette er også det sikreste udgangspunkt for Cursor- eller IDE-arbejdsgangseksperimenter.
02
Platform- og API-teams
Prototyp Chat Completions-anmodninger, definér værktøjsskemaer, og hold funktionsudførelsen i den service, der ejer tilladelser og revisionslogfiler. En GLM 5.2-integration bør behandle værktøjsoutput som applikationsdata, der stadig kræver validering, logning og normal fejlhåndtering.
03
Agent-byggere
Brug GLM 5.2 API-værktøjskald som en del af et kontrolleret agentloop, med validering, forsøg og observerbarhed på applikationssiden. Definer tydelige stopbetingelser, så GLM 5.2 kan anmode om den næste godkendte handling uden at gøre en arbejdsgang til en ubegrænset opgaveløber.
04
Vedligeholdere af software
Bed om risikofokuserede refaktoreringsplaner, migrerings-tjeklister og rollback-kriterier, når du vedligeholder en etableret kodebase. GLM 5.2 kan hjælpe med at forvandle tavs viden til en gennemgåelig tjekliste, mens vedligeholderen bekræfter repository-specifikke konventioner og operationelle begrænsninger.
Sådan bruges GLM 5.2 / 05
Gå fra en kodningsopgave til en kontrolleret API-arbejdsgang
glm5.app tilbyder et praktisk GLM 5.2-udgangspunkt i Chat og derefter en dokumenteret vej til applikationsintegration.
01
01
Start med en konkret tekstopgave
Åbn GLM 5.2 Chat, beskriv problemet, begrænsningerne og det ønskede resultat, og forfin derefter svaret med din egen kode og dine acceptkriterier.
02
02
Opret en GLM 5.2 API-nøgle
Når du er klar til at integrere, kan du bruge indstillingerne i din konto til at oprette en API-nøgle og opbevare den i server-side miljøkonfiguration.
03
03
Kald Chat Completions og håndter værktøjer
Send modellen glm-5.2 gennem det dokumenterede endpoint. Valider de anmodede værktøjsargumenter, kør godkendte funktioner i din applikation, og returnér deres resultater.
Integration specimen
Start med GLM 5.2 API
Brug det dokumenterede offentlige model-ID i en OpenAI-kompatibel Chat Completions-anmodning. Behold API-nøglerne på serveren, og brug den fulde API-dokumentation for detaljer om streaming og funktionskald. Start med en snæver anmodning, notér den forventede svarstruktur, og tilføj værktøjsdefinitioner først, når den omgivende applikation kan validere argumenter og håndtere fejl sikkert.
Åbn API-dokumentationRequest previewcurl
curl https://glm5.app/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GLM5_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.2",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "Review this deployment plan for missing rollback steps."
}]
}'GLM 5.2 FAQ
Tydelige GLM 5.2-svar om glm5.app Chat, den offentlige API, funktionsværktøjer, kontekstgrænser og evalueringsgrænser.
Hvad er GLM 5.2 på glm5.app?
glm5.app giver udviklere mulighed for at bruge GLM 5.2 til tekstbaserede kodnings- og tekniske samtaler i Chat eller gennem sin dokumenterede OpenAI-kompatible API. Tag et konkret problem med, behold godkendelsesgrænsen i dit eget team, og gå først fra en udforskende samtale til en kontrolleret integration, når arbejdsgangen er klar. Brug GLM 5.2 til at afklare den næste beslutning, og verificér den derefter med den kode, de tests og de personer, der er ansvarlige for systemet.
Hvem udviklede GLM-5.2, og hvornår blev den udgivet?
GLM-5.2 er en Z.ai-model. Z.ai offentliggjorde sine GLM-5.2-lanceringsmaterialer den 16. juni 2026. glm5.app er en separat hostet Chat- og offentlig API-adgangsvej, så platformbegrænsninger og kontovilkår kan afvige fra den officielle modeldokumentation.
Tilbyder glm5.app en GLM 5.2 API?
Ja. Brug det offentlige model-ID glm-5.2 med den dokumenterede Chat Completions API. API-dokumentationen forklarer autentificering, streaming, modeller og anmodningsformater.
Hvad er glm5.apps GLM 5.2 API-grænser?
Den offentlige API hos glm5.app dokumenterer et kontekstvindue på 64,000 tokens og en maksimal output på 8,192 tokens for glm-5.2. Det er platformens API-grænser, ikke en påstand om enhver upstream-deployering.
Understøtter GLM 5.2 funktionskald?
Den offentlige API hos glm5.app understøtter OpenAI-stil-funktionsværktøjer for glm-5.2. Din applikation validerer og udfører den anmodede funktion og returnerer derefter resultatet til samtalen.
Hvordan bruger jeg GLM 5.2 i Chat?
Åbn Chat, indtast en tekstopgave, og start en samtale med den aktuelle GLM 5.2-standardmodel. Der kan kræves login og tilgængelige credits, før en besked kan sendes.
Hvad er prisen på GLM 5.2 – er GLM 5.2 gratis?
Gratis adgang, credits og priser for GLM 5.2 afhænger af den aktuelle glm5.app-kontopolitik. Gennemgå prissiden, før du vælger Chat- eller API-adgang, og udled ikke omkostninger eller tilgængelighed fra et benchmarkresultat.
Kan jeg køre GLM 5.2 lokalt?
Lokal deployering er en separat arbejdsgang fra glm5.apps hostede Chat- og API-adgang. Gennemgå den dedikerede lokale guide, og bekræft aktuelle hardware-, vægt- og licensdetaljer for dit miljø.
Har GLM-5.2 åbne vægte?
Det officielle GLM-5.2-modelkort på Hugging Face angiver en MIT-licens. Den modelkort-fakta betyder ikke, at glm5.app tilbyder lokal deployering, eller at GLM-5.2 kan køre på alle maskiner. Bekræft de aktuelle runtime-, hardware-, kvantiserings- og licensdetaljer, før du selv-hostede deployerer.
Hvordan skal jeg fortolke GLM 5.2-benchmarks?
Benchmarkresultater afhænger af testopsætningen, datoen, opgaveopsætningen, tokenbudgettet og timeout. Brug dateret kildemateriale som kontekst, og evaluér derefter GLM 5.2 på den kodnings- eller værktøjsarbejdsgang, du faktisk har brug for.
Start here
Bring din næste tekniske opgave til GLM 5.2
Start en fokuseret tekstsamtale i Chat, eller brug den dokumenterede API-vej, når din applikation er klar til at integrere.