Hasil yang dilaporkan Z.ai
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
Z.ai melaporkan 81.0 untuk GLM-5.2 dan 62.0 untuk GLM-5.1 pada Terminal-Bench 2.1. Ini adalah hasil benchmark yang dipublikasikan, bukan jaminan untuk repository Anda.
GLM 5.2
Gunakan GLM 5.2 di Chat atau lewat API kompatibel OpenAI yang terdokumentasi.
Buat dengan GLM 5
1 Credits
Orientasi model / 00
Apa Itu GLM 5.2?
Di glm5.app, GLM 5.2 adalah cara berbasis teks untuk mengerjakan tugas coding dan teknis di Chat, lalu berpindah ke API kompatibel OpenAI yang terdokumentasi saat alur kerja Anda siap. GLM 5.2 menjaga langkah pertama tetap fokus pada bukti dan batasan di balik tugas.
01
Workflow note 01
Mulai dengan percakapan teknis
Gunakan Chat untuk mengubah laporan bug, cuplikan kode, atau pertanyaan desain menjadi langkah berikutnya yang lebih jelas. Berikan batasan, perilaku yang diharapkan, dan bukti yang sudah Anda miliki kepada GLM 5.2, lalu tinjau sarannya bersama kode dan tes Anda.
02
Workflow note 02
Integrasikan lewat API yang terdokumentasi
Saat alur kerja sudah berulang, panggil model publik glm-5.2 lewat API Chat Completions milik glm5.app yang kompatibel dengan OpenAI. Simpan kunci API dan keputusan produksi di dalam sistem yang dikelola tim Anda.
03
Workflow note 03
Jaga tool dan persetujuan di aplikasi Anda
GLM 5.2 dapat meminta tool fungsi bergaya OpenAI, sementara aplikasi Anda memvalidasi argumen, memeriksa izin, mengeksekusi tindakan yang disetujui, dan mengembalikan hasilnya. Ini membuat model tetap berguna tanpa memindahkan otoritas keluar dari alur kerja Anda.
Keunggulan GLM 5.2 / 01
Dari pertanyaan teknis menuju alur kerja yang terkontrol.
GLM 5.2 membantu tim mengubah tugas coding atau teknis menjadi langkah berikutnya yang lebih jelas, lalu membawa alur kerja yang terbukti ke dalam aplikasi. GLM 5.2 paling berguna ketika penalaran kuat dipadukan dengan output yang dapat ditinjau dan eksekusi tool yang terkontrol.
Pekerjaan teknis, dibuat lebih jelas
Mulai dengan konteks dan output yang dapat ditinjau
- Chat GLM 5.2
- Mulai dengan konteks
- Prompt teknis
- Buat pekerjaan lebih konkret
- Tinjau sebelum bertindak
- Manusia tetap terlibat
- Kontinuitas terstruktur
- Pertahankan konteks yang berguna
Bawa laporan bug, cuplikan kode, atau pertanyaan desain ke Chat dan ubah menjadi langkah berikutnya yang konkret dan dapat ditinjau.
Gunakan titik awal yang fokus untuk refactor, regresi, loop tool, dan review kode, alih-alih memulai dari prompt kosong.
Bandingkan saran dengan kode, tes, dan kriteria penerimaan Anda sebelum sebuah perubahan menjangkau sistem milik tim Anda.
Bawa batasan, pendekatan yang gagal, log, dan kriteria penerimaan ke depan sehingga setiap iterasi lebih mudah diperiksa dan direproduksi.
Alur kerja agen, tetap terkontrol
Skalakan pekerjaan yang berguna tanpa melepaskan otoritas
- ID model publik
- glm-5.2
- Konteks API publik
- 64,000 tokens
- Output maksimum
- 8,192 tokens
- Tool fungsi
- Bergaya OpenAI
Gunakan ID model glm-5.2 yang terdokumentasi ketika alur kerja teknis yang sukses menjadi kapabilitas aplikasi yang berulang.
Batas konteks yang jelas membantu tim merancang summarization, retrieval, dan penanganan riwayat panjang secara sengaja.
Rencanakan penanganan respons sesuai batas completion yang dipublikasikan, dengan pemeriksaan output yang cocok dengan alur kerja Anda sendiri.
Pertahankan otoritas di aplikasi Anda: validasi argumen, periksa izin, eksekusi tindakan yang disetujui, dan kembalikan hasil sesuai ketentuan Anda.
Demi transparansi: dokumentasi asli GLM-5.2 mencantumkan jendela konteks 1M-token dan output maksimum 128K-token. API publik yang dihosting di sini memiliki batas request terpisah 64K / 8,192, jadi rencanakan integrasi terhadap batas API yang terdokumentasi.
Kapabilitas inti / 02
Kapabilitas coding GLM 5.2
Gunakan GLM 5.2 untuk membuat pekerjaan teknis lebih mudah diperiksa, direncanakan, dan diintegrasikan. GLM 5.2 menghasilkan langkah berikutnya yang dapat ditinjau — bukan tindakan tanpa pemeriksaan.
01
Selidiki sebelum mengubah kode
Ubah laporan bug atau ringkasan modul menjadi asumsi yang perlu diperiksa, dependensi yang mungkin, dan urutan tes yang fokus sebelum mengusulkan perubahan.
02
Rencanakan refactor dengan pengaman
Tetapkan antarmuka yang stabil, kriteria rollback, dan batas migrasi; lalu ubah menjadi urutan langkah reversibel dan berisiko tinggi yang dapat ditinjau.
03
Bangun loop tool yang terkontrol
Kirim definisi tool bergaya OpenAI ke API, tetapi validasi argumen dan lakukan setiap tindakan yang diizinkan di aplikasi Anda sendiri.
04
Lanjutkan pekerjaan teknis terstruktur
Bawa batasan, pendekatan yang gagal, log, dan kriteria penerimaan. Ringkas riwayat agar prompt berikutnya tetap mudah diaudit dan direproduksi.
Benchmark / 03
Benchmark GLM-5.2: gunakan sebagai titik awal
Z.ai melaporkan peningkatan benchmark untuk GLM-5.2, tetapi skor hanya berlaku untuk harness, tanggal, anggaran token, dan timeout yang dipublikasikan. Reproduksi tugas yang mirip dengan alur kerja Anda sendiri sebelum mengambil keputusan produksi.
Hasil yang dilaporkan Z.ai
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
Z.ai melaporkan 62.1 untuk GLM-5.2 dan 58.4 untuk GLM-5.1 pada SWE-bench Pro. Tinjau setup evaluasi asli sebelum membandingkan provider atau model.
Di mana cocoknya / 04
Siapa yang memakai GLM 5.2 untuk alur kerja coding?
GLM 5.2 paling berguna ketika pengembang atau tim membutuhkan langkah berikutnya berbasis teks yang jelas, jalur API yang terdokumentasi, dan kontrol atas tindakan yang menyusul.
01
Pengembang aplikasi
Ubah brief fitur, stack trace, atau cuplikan kode menjadi checklist debugging dan rencana implementasi yang dapat ditinjau sebelum perubahan dilakukan. Ini juga titik awal paling aman untuk eksperimen alur kerja Cursor atau IDE.
02
Tim platform dan API
Prototipe request Chat Completions, definisikan skema tool, dan jaga eksekusi fungsi di dalam layanan yang memegang izin dan log audit. Integrasi GLM 5.2 harus memperlakukan output tool sebagai data aplikasi yang tetap perlu validasi, logging, dan penanganan error normal.
03
Pembangun agen
Gunakan panggilan tool API GLM 5.2 sebagai salah satu bagian dari loop agen yang terkontrol, dengan validasi, retry, dan observabilitas di sisi aplikasi. Tentukan kondisi stop yang jelas agar GLM 5.2 dapat meminta tindakan berikutnya yang disetujui tanpa mengubah alur kerja menjadi runner tugas tanpa batas.
04
Pemelihara perangkat lunak
Minta rencana refactor yang fokus pada risiko, checklist migrasi, dan kriteria rollback saat memelihara codebase yang sudah mapan. GLM 5.2 dapat membantu mengubah pengetahuan tribal menjadi checklist yang dapat ditinjau, sementara pemelihara mengonfirmasi konvensi khusus repository dan kendala operasional.
Cara menggunakan GLM 5.2 / 05
Beralih dari tugas coding ke alur kerja API yang terkontrol
glm5.app menawarkan titik awal GLM 5.2 yang praktis di Chat, lalu jalur terdokumentasi untuk integrasi aplikasi.
01
01
Mulai dengan tugas teks yang konkret
Buka Chat GLM 5.2, jelaskan masalah, batasan, dan hasil yang diinginkan, lalu sempurnakan responsnya dengan kode dan kriteria penerimaan Anda sendiri.
02
02
Buat kunci API GLM 5.2
Saat Anda siap berintegrasi, gunakan jalur pengaturan akun untuk membuat kunci API dan simpan di konfigurasi environment sisi server.
03
03
Panggil Chat Completions dan tangani tool
Kirim model glm-5.2 lewat endpoint yang terdokumentasi. Validasi argumen tool yang diminta, jalankan fungsi yang disetujui di aplikasi Anda, dan kembalikan hasilnya.
Integration specimen
Mulai dengan API GLM 5.2
Gunakan ID model publik yang terdokumentasi dalam request Chat Completions yang kompatibel dengan OpenAI. Simpan kunci API di server, dan gunakan dokumentasi API lengkap untuk detail streaming dan function calling. Mulai dengan request yang sempit, catat bentuk respons yang diharapkan, dan tambahkan definisi tool hanya setelah aplikasi di sekitarnya dapat memvalidasi argumen dan menangani kegagalan dengan aman.
Buka dokumentasi APIRequest 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."
}]
}'FAQ GLM 5.2
Jawaban GLM 5.2 yang jelas tentang Chat glm5.app, API publik, tool fungsi, batas konteks, dan batas evaluasi.
Apa itu GLM 5.2 di glm5.app?
glm5.app memungkinkan pengembang menggunakan GLM 5.2 untuk percakapan coding dan teknis berbasis teks di Chat atau lewat API kompatibel OpenAI yang terdokumentasi. Bawa masalah yang konkret, pertahankan batas persetujuan di tim Anda sendiri, dan pindah dari percakapan eksplorasi ke integrasi terkontrol hanya saat alur kerja siap. Gunakan GLM 5.2 untuk memperjelas keputusan berikutnya, lalu verifikasi dengan kode, tes, dan orang yang bertanggung jawab atas sistem.
Siapa yang mengembangkan GLM-5.2 dan kapan dirilis?
GLM-5.2 adalah model dari Z.ai. Z.ai menerbitkan materi peluncuran GLM-5.2 pada 16 Juni 2026. glm5.app adalah jalur akses Chat hosted dan API publik yang terpisah, sehingga batas platform dan ketentuan akun dapat berbeda dari dokumentasi model resmi.
Apakah glm5.app menawarkan API GLM 5.2?
Ya. Gunakan ID model publik glm-5.2 dengan API Chat Completions yang terdokumentasi. Dokumentasi API menjelaskan autentikasi, streaming, model, dan format request.
Apa saja batas API GLM 5.2 di glm5.app?
API publik glm5.app mendokumentasikan jendela konteks 64,000 token dan output maksimum 8,192 token untuk glm-5.2. Itu adalah batas API platform, bukan klaim tentang setiap deployment upstream.
Apakah GLM 5.2 mendukung function calling?
API publik glm5.app mendukung tool fungsi bergaya OpenAI untuk glm-5.2. Aplikasi Anda yang memvalidasi dan mengeksekusi fungsi yang diminta, lalu mengembalikan hasilnya ke percakapan.
Bagaimana cara memakai GLM 5.2 di Chat?
Buka Chat, masukkan tugas teks, dan mulai percakapan dengan model default GLM 5.2 saat ini. Login dan kredit yang tersedia mungkin diperlukan sebelum pesan dapat dikirim.
Berapa harga GLM 5.2 — apakah GLM 5.2 gratis?
Akses gratis GLM 5.2, kredit, dan harga bergantung pada kebijakan akun glm5.app saat ini. Tinjau halaman harga sebelum memilih akses Chat atau API; jangan menyimpulkan biaya atau ketersediaan dari hasil benchmark.
Bisakah saya menjalankan GLM 5.2 secara lokal?
Deployment lokal adalah alur kerja terpisah dari Chat hosted dan akses API glm5.app. Tinjau panduan lokal khusus dan pastikan detail hardware, weights, dan lisensi saat ini untuk environment Anda.
Apakah GLM-5.2 open weight?
Kartu model resmi GLM-5.2 di Hugging Face mencantumkan lisensi MIT. Fakta pada kartu model itu tidak berarti glm5.app menawarkan deployment lokal, atau GLM-5.2 akan berjalan di setiap mesin. Pastikan runtime, hardware, kuantisasi, dan detail lisensi saat ini sebelum deployment self-hosted.
Bagaimana saya menafsirkan benchmark GLM 5.2?
Hasil benchmark bergantung pada harness, tanggal, setup tugas, anggaran token, dan timeout. Gunakan materi sumber ber tanggal sebagai konteks, lalu evaluasi GLM 5.2 pada alur kerja coding atau tool yang benar-benar Anda butuhkan.
Start here
Bawa tugas teknis berikutnya Anda ke GLM 5.2
Mulai percakapan teks yang fokus di Chat, atau gunakan jalur API yang terdokumentasi saat aplikasi Anda siap berintegrasi.