Z.ai報告の結果
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
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
モデル解説 / 00
GLM 5.2とは？
glm5.appでは、このモデルはコーディングタスクをチャットで進め、ワークフローが整ったらOpenAI互換APIへ移行できます。
01
Workflow note 01
技術的な会話から始める
チャットで、バグ報告・コード抜粋・設計上の質問を明確な次のステップに変えましょう。制約・証拠をこのモデルに渡し、提案をコードやテストと照合します。
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APIで公開モデルglm-5.2を呼び出します。
03
Workflow note 03
ツールと承認を自社アプリに保持
GLM 5.2は関数ツールを要求できますが、引数の検証と承認済みアクションの実行はアプリケーション側で行います。
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、このモデル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、確認可能な次のステップに変えましょう。
白紙のプロンプトの代わりに、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・再現しやすくします。
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、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、結果を返します。
透明性のため：ネイティブのGLM-5.2ドキュメントは1M-tokenのコンテキストと128K-tokenの最大出力を記載しています。ここで紹介する公開APIには個別の64K / 8,192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で技術作業をより確認・計画・統合しやすくしましょう。このモデルは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
バグ報告を、確認すべき前提条件・依存関係・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、可逆的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、履歴を要約して監査しやすくします。
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・日付にのみ適用されます。本番判断の前に自身のワークフローで再現してください。
Z.ai報告の結果
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
公開された結果です：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？
明確なテキストの次のステップ、ドキュメント化されたAPI、その後の制御が必要な場合、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。
02
プラットフォーム・APIチーム
Chat Completionsをプロトタイプし、ツールスキーマを定義し、権限を持つ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・ログが必要なデータとして扱います。
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、停止条件を定義して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
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。
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、応答を磨きます。
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側に保持します。
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、ツール引数を検証して承認済みの関数を実行します。
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、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、このモデルをテキストベースのコーディングにチャットまたはOpenAI互換API経由で使用できます。
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、2026年6月16日に公開されました。
glm5.appはGLM 5.2 APIを提供していますか？
はい。
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と最大8,192トークンの出力を記載しています。
GLM 5.2は関数呼び出しに対応していますか？
はい。
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このモデルで会話を始めます。
GLM 5.2の料金は？GLM 5.2は無料？
このモデルの無料アクセスと料金は、現在のglm5.appアカウントポリシーに依存します。
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のホステッドアクセスとは別のワークフローです。
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次の技術タスクをGLM 5.2へ
チャットで焦点を絞ったテキスト会話を始めるか、アプリケーションの統合準備ができたらドキュメント化されたAPI経路を利用しましょう。