Z.ai報告の結果
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
Z.aiはTerminal-Bench 2.1でGLM-5.2の81.0、GLM-5.1の62.0を報告しています。これは公開されたベンチマーク結果であり、あなたのリポジトリを保証するものではありません。
GLM 5で作成
1 Credits
モデル解説 / 00
GLM 5.2とは？
glm5.appでは、GLM 5.2はテキスト中心の方法でコーディングや技術タスクをチャットで進め、ワークフローが整ったらドキュメント化されたOpenAI互換APIへ移行できます。GLM 5.2は最初のステップを、タスクの根拠と制約に集中させます。
01
Workflow note 01
技術的な会話から始める
チャットを使って、バグ報告・コード抜粋・設計上の質問を、より明確な次のステップに変えましょう。既に持っている制約・期待される動作・証拠をGLM 5.2に渡し、提案をコードやテストと照らし合わせて確認します。
02
Workflow note 02
ドキュメント化されたAPIで統合
ワークフローが繰り返し可能になったら、glm5.appのOpenAI互換Chat Completions APIを通じて公開モデルglm-5.2を呼び出します。APIキーや本番運用の決定は、チームが管理するシステムに保持しましょう。
03
Workflow note 03
ツールと承認を自社アプリに保持
GLM 5.2はOpenAIスタイルの関数ツールを要求できますが、引数の検証・権限チェック・承認済みアクションの実行・結果の返却はアプリケーション側で行います。これにより、権限をワークフロー外に移すことなくモデルを活用できます。
GLM 5.2の利点 / 01
技術的な問いを管理されたワークフローへ。
GLM 5.2は、コーディングや技術タスクをより明確な次のステップに変え、実証済みのワークフローをアプリケーションに組み込むチームを支援します。強い推論と、確認可能な出力・管理されたツール実行の組み合わせが、GLM 5.2が最も活きる場面です。
技術作業を明確に
コンテキストと確認可能な出力から始める
- GLM 5.2 Chat
- コンテキストから始める
- 技術プロンプト
- 作業を具体的にする
- 実行前のレビュー
- 人が関与し続ける
- 構造化された継続性
- 有用なコンテキストを保持
バグ報告・コード抜粋・設計上の質問をチャットに持ち込み、具体的で確認可能な次のステップに変えましょう。
白紙のプロンプトから始める代わりに、リファクタリング・回帰バグ・ツールループ・コードレビューに特化した出発点を使いましょう。
変更がチーム所有のシステムに到達する前に、提案をコード・テスト・受け入れ基準と比較しましょう。
制約・失敗したアプローチ・ログ・受け入れ基準を引き継ぎ、各反復を確認・再現しやすくしましょう。
管理下のエージェントワークフロー
権限を手放さずに有用な作業を拡大
- 公開モデルID
- glm-5.2
- 公開APIのコンテキスト
- 64,000 tokens
- 最大出力
- 8,192 tokens
- 関数ツール
- OpenAIスタイル
成功した技術ワークフローを繰り返し可能なアプリケーション機能に変えるときは、ドキュメント化されたglm-5.2モデルIDを使いましょう。
明確なコンテキスト境界は、要約・検索・長期履歴の処理を意図的に設計する助けになります。
公開済みの完了上限に合わせてレスポンス処理を計画し、自身のワークフローに合った出力チェックを行いましょう。
権限をアプリ内に保持：引数を検証し、権限を確認し、承認済みアクションを実行し、自社の条件で結果を返します。
透明性のため：ネイティブのGLM-5.2ドキュメントには1M-tokenのコンテキストウィンドウと128K-tokenの最大出力が記載されています。ここで紹介するホステッド公開APIには個別の64K / 8,192リクエスト制限があるため、ドキュメント化されたAPI境界に合わせて統合を計画してください。
主要な機能 / 02
GLM 5.2のコーディング機能
GLM 5.2を使って、技術作業をより確認・計画・統合しやすくしましょう。GLM 5.2はチェックされていないアクションではなく、確認可能な次のステップを生成します。
01
コード変更前に調査
バグ報告やモジュール概要を、確認すべき前提条件・可能性の高い依存関係・焦点を絞ったテスト手順に変換してから編集を提案します。
02
ガードレール付きのリファクタリング計画
安定したインターフェース、ロールバック基準、移行境界を設定し、それらを可逆的・高リスクなステップの確認可能な順序に変換します。
03
管理されたツールループを構築
OpenAIスタイルのツール定義をAPIに渡しますが、引数の検証とすべての権限付きアクションの実行は自社アプリケーションで行います。
04
構造化された技術作業を継続
制約、失敗したアプローチ、ログ、受け入れ基準を引き継ぎます。履歴を要約して、次のプロンプトを監査・再現しやすく保ちます。
ベンチマーク / 03
GLM-5.2ベンチマーク：出発点として活用する
Z.aiはGLM-5.2のベンチマーク向上を報告していますが、スコアは公開されたハーネス・日付・トークン予算・タイムアウトにのみ適用されます。本番運用の判断の前に、自身のワークフローに近いタスクを再現してみてください。
Z.ai報告の結果
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
Z.aiはSWE-bench ProでGLM-5.2の62.1、GLM-5.1の58.4を報告しています。プロバイダーやモデルを比較する前に、元の評価設定を確認してください。
活用シーン / 04
コーディングワークフローでGLM 5.2を使うのは誰？
開発者やチームが、明確なテキストベースの次のステップ、ドキュメント化されたAPI経路、その後のアクションへの制御を必要とする場合、GLM 5.2が最も役立ちます。
01
アプリケーション開発者
機能概要・スタックトレース・コード抜粋を、変更前にレビューできるデバッグチェックリストと実装計画に変えられます。これはCursorやIDEワークフローの実験にも最も安全な出発点です。
02
プラットフォーム・APIチーム
Chat Completionsリクエストをプロトタイプし、ツールスキーマを定義し、権限と監査ログを所有するサービス内で関数実行を維持します。GLM 5.2統合では、ツール出力を検証・ログ・通常のエラー処理が必要なアプリケーションデータとして扱うべきです。
03
エージェント開発者
GLM 5.2 APIのツール呼び出しを管理されたエージェントループの一部として使い、アプリケーション側で検証・再試行・可観測性を確保します。明確な停止条件を定義して、GLM 5.2が次の承認済みアクションを要求できるようにしつつ、ワークフローが無制限のタスクランナーにならないようにします。
04
ソフトウェア保守担当者
既存コードベースを保守する際は、リスク重視のリファクタリング計画・移行チェックリスト・ロールバック基準を求めましょう。GLM 5.2は暗黙知を確認可能なチェックリストにするのを助けますが、リポジトリ固有の慣習や運用上の制約は保守担当者が確認します。
GLM 5.2の使い方 / 05
コーディングタスクから管理されたAPIワークフローへ
glm5.appは、チャットでの実践的なGLM 5.2の出発点と、アプリケーション統合のためのドキュメント化された経路を提供します。
01
01
具体的なテキストタスクから始める
GLM 5.2チャットを開き、問題・制約・望ましい結果を説明し、自身のコードと受け入れ基準で応答を磨き上げます。
02
02
GLM 5.2 APIキーを作成
統合の準備ができたら、アカウント設定からAPIキーを作成し、サーバーサイドの環境設定に保持します。
03
03
Chat Completionsを呼び出しツールを処理
ドキュメント化されたエンドポイントにモデルglm-5.2を送信します。要求されたツール引数を検証し、承認済みの関数をアプリケーションで実行し、その結果を返します。
Integration specimen
GLM 5.2 APIから始める
OpenAI互換のChat Completionsリクエストで、ドキュメント化された公開モデルIDを使用します。APIキーはサーバー側に保持し、ストリーミングや関数呼び出しの詳細は完全なAPIドキュメントを参照してください。狭いリクエストから始め、期待するレスポンス形状を記録し、周辺アプリケーションが引数を検証して障害を安全に処理できるようになった後にのみツール定義を追加しましょう。
APIドキュメントを開くRequest 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
glm5.appのチャット、公開API、関数ツール、コンテキスト制限、評価の境界に関するGLM 5.2の明確な回答。
glm5.appのGLM 5.2とは？
glm5.appでは、開発者はGLM 5.2をテキストベースのコーディングや技術的な会話に、チャットまたはドキュメント化されたOpenAI互換API経由で使用できます。具体的な問題を持ち込み、承認の境界を自チームに置き、ワークフローが整ったときにのみ探索的な会話から管理された統合へ移行しましょう。GLM 5.2で次の判断を明確にしてから、システムを担当するコード・テスト・担当者で検証してください。
GLM-5.2を開発したのは誰？いつリリースされた？
GLM-5.2はZ.aiのモデルです。Z.aiは2026年6月16日にGLM-5.2のローンチ資料を公開しました。glm5.appは別のホステッドチャット・公開APIのアクセス経路であるため、プラットフォームの制限やアカウント条件は公式のモデルドキュメントと異なる場合があります。
glm5.appはGLM 5.2 APIを提供していますか？
はい。公開モデルID glm-5.2を、ドキュメント化されたChat Completions APIで使用してください。APIドキュメントには認証・ストリーミング・モデル・リクエスト形式が説明されています。
glm5.appのGLM 5.2 API制限は？
glm5.appの公開APIは、glm-5.2に対して64,000トークンのコンテキストウィンドウと最大8,192トークンの出力を記載しています。これらはプラットフォームのAPI制限であり、すべての上流デプロイに関する主張ではありません。
GLM 5.2は関数呼び出しに対応していますか？
glm5.appの公開APIは、glm-5.2のOpenAIスタイルの関数ツールをサポートしています。アプリケーション側で要求された関数を検証・実行し、結果を会話に返します。
チャットでGLM 5.2を使うには？
チャットを開き、テキストタスクを入力して、現在のデフォルトモデルであるGLM 5.2で会話を始めます。メッセージ送信にはログインと利用可能なクレジットが必要な場合があります。
GLM 5.2の料金は？GLM 5.2は無料？
GLM 5.2の無料アクセス・クレジット・料金は、現在のglm5.appアカウントポリシーに依存します。チャットかAPIか選ぶ前に料金ページを確認してください。ベンチマーク結果からコストや利用可能性を推定しないでください。
GLM 5.2をローカルで実行できますか？
ローカルデプロイは、glm5.appのホステッドチャットやAPIアクセスとは別のワークフローです。専用のローカルガイドを確認し、ご自身の環境に合わせて現在のハードウェア・ウェイト・ライセンスの詳細を確認してください。
GLM-5.2はオープンウェイトですか？
公式のGLM-5.2 Hugging FaceモデルカードにはMITライセンスが記載されています。このモデルカードの事実は、glm5.appがローカルデプロイを提供していることや、GLM-5.2がすべてのマシンで動作することを意味しません。セルフホストデプロイ前に、現在のランタイム・ハードウェア・量子化・ライセンスの詳細を確認してください。
GLM 5.2のベンチマークはどう解釈すべき？
ベンチマーク結果は、ハーネス・日付・タスク設定・トークン予算・タイムアウトに依存します。日付入りのソース資料をコンテキストとして使い、実際に必要なコーディング・ツールワークフローでGLM 5.2を評価してください。
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