Z.ai-rapportert resultat
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 publisert benchmark-resultat, ikke en garanti for ditt repository.
GLM 5.2
Bruk GLM 5.2 i Chat eller via den dokumenterte OpenAI-kompatible API-en.
Lag med GLM 5
1 Credits
Modellorientering / 00
Hva er GLM 5.2?
På glm5.app er GLM 5.2 en tekstbasert måte å jobbe gjennom kode- og tekniske oppgaver i Chat, for deretter å gå over til en dokumentert OpenAI-kompatibel API når arbeidsflyten din er klar. GLM 5.2 holder det første steget fokusert på bevisene og begrensningene bak oppgaven.
01
Workflow note 01
Start med en teknisk samtale
Bruk Chat til å gjøre en feilrapport, kodeutdrag eller designspørsmål om til et klarere neste steg. Gi GLM 5.2 begrensningene, forventet atferd og bevisene du allerede har, og gjennomgå deretter forslagene sammen med koden og testene dine.
02
Workflow note 02
Integrer gjennom en dokumentert API
Når arbeidsflyten er repeterbar, kall den offentlige glm-5.2-modellen gjennom glm5.apps OpenAI-kompatible Chat Completions API. Hold API-nøkler og produksjonsbeslutninger i systemene teamet ditt kontrollerer.
03
Workflow note 03
Behold verktøy og godkjenninger i appen din
GLM 5.2 kan be om et OpenAI-stil funksjonsverktøy, mens applikasjonen din validerer argumenter, sjekker tillatelser, utfører en godkjent handling og returnerer resultatet. Dette holder modellen nyttig uten å flytte autoritet ut av arbeidsflyten din.
GLM 5.2-fordeler / 01
Fra et teknisk spørsmål til en kontrollert arbeidsflyt.
GLM 5.2 hjelper team med å gjøre en kode- eller teknisk oppgave om til et klarere neste steg, og deretter bære en velprøvd arbeidsflyt inn i en applikasjon. GLM 5.2 er mest nyttig når sterk resonnering kombineres med gjennomgåelige resultater og kontrollert verktøyutførelse.
Teknisk arbeid, gjort tydeligere
Start med kontekst og gjennomgåelige resultater
- GLM 5.2 Chat
- Start med kontekst
- Tekniske prompte
- Gjør arbeidet konkret
- Gjennomgang før handling
- Mennesker forblir involvert
- Strukturert kontinuitet
- Behold den nyttige konteksten
Ta med en feilrapport, kodeutdrag eller designspørsmål til Chat og gjør det om til et konkret, gjennomgåelig neste steg.
Bruk fokuserte utgangspunkt for refaktoreringer, regresjoner, verktøyløkker og kodegjennomganger i stedet for å begynne med et tomt prompt.
Sammenlign forslagene med koden, testene og akseptansekriteriene dine før en endring når systemene teamet ditt eier.
Bær videre begrensninger, mislykkede tilnærminger, logger og akseptansekriterier, slik at hver iterasjon blir enklere å inspisere og reprodusere.
Agentiske arbeidsflyter, under kontroll
Skaler nyttig arbeid uten å gi fra deg autoritet
- Offentlig modell-ID
- glm-5.2
- Offentlig API-kontekst
- 64,000 tokens
- Maksimal utdata
- 8,192 tokens
- Funksjonsverktøy
- OpenAI-stil
Bruk den dokumenterte glm-5.2-modell-ID-en når en vellykket teknisk arbeidsflyt blir en repeterbar applikasjonsfunksjon.
En tydelig kontekstgrense hjelper team med å designe oppsummering, gjenfinning og håndtering av lang historikk bevisst.
Planlegg svarhåndtering mot en publisert fullføringsgrense, med utdatakontroller som matcher din egen arbeidsflyt.
Behold autoriteten i appen din: valider argumenter, sjekk tillatelser, utfør godkjente handlinger og returner resultater på dine premisser.
For åpenhet: den opprinnelige GLM-5.2-dokumentasjonen oppgir et 1M-token kontekstvindu og maksimal utdata på 128K tokens. Den hostede offentlige API-en som vises her, har egne grenser på 64K / 8,192 per forespørsel, så planlegg integrasjoner mot den dokumenterte API-grensen.
Kjernefunksjoner / 02
GLM 5.2-kodefunksjoner
Bruk GLM 5.2 til å gjøre teknisk arbeid enklere å inspisere, planlegge og integrere. GLM 5.2 produserer et gjennomgåelig neste steg – ikke en ukontrollert handling.
01
Undersøk før du endrer kode
Gjør en feilrapport eller moduloppsummering om til antakelser som skal sjekkes, sannsynlige avhengigheter og en fokusert testsekvens før du foreslår endringer.
02
Planlegg refaktoreringer med sikkerhetsrammer
Sett stabile grensesnitt, tilbakerullingskriterier og migrasjonsgrenser; gjør dem deretter om til en gjennomgåelig sekvens av reversible og høyrisiko steg.
03
Bygg kontrollerte verktøyløkker
Send OpenAI-stil verktøydefinisjoner til API-en, men valider argumenter og utfør alle autoriserte handlinger i din egen applikasjon.
04
Fortsett strukturert teknisk arbeid
Bær videre begrensninger, mislykkede tilnærminger, logger og akseptansekriterier. Oppsummer historikken slik at neste prompt forblir enkel å revidere og reprodusere.
Benchmarks / 03
GLM-5.2-benchmarks: bruk dem som et utgangspunkt
Z.ai rapporterer benchmark-framganger for GLM-5.2, men en poengsum gjelder bare for det publiserte testmiljøet, datoen, token-budsjettet og tidsgrensen. Reproducer en oppgave som ligner på din egen arbeidsflyt før du tar en produksjonsbeslutning.
Z.ai-rapportert resultat
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. Gjennomgå den opprinnelige evalueringsoppsettet før du sammenligner leverandører eller modeller.
Hvor den passer inn / 04
Hvem bruker GLM 5.2 for kodearbeidsflyter?
GLM 5.2 er mest nyttig når en utvikler eller et team trenger et tydelig tekstbasert neste steg, en dokumentert API-vei og kontroll over handlingen som følger.
01
Applikasjonsutviklere
Gjør en funksjonsbeskrivelse, stabelspor eller kodeutdrag om til en feilsøkingssjekkliste og implementeringsplan som kan gjennomgås før endringer gjøres. Dette er også det tryggeste utgangspunktet for Cursor- eller IDE-arbeidsflyteksperimenter.
02
Plattform- og API-team
Prototyp Chat Completions-forespørsler, definer verktøyskjemaer, og hold funksjonsutførelse i tjenesten som eier tillatelser og revisjonslogger. En GLM 5.2-integrasjon bør behandle verktøyutdata som applikasjonsdata som fortsatt trenger validering, logging og normal feilhåndtering.
03
Agentbyggere
Bruk GLM 5.2 API-verktøykall som én del av en kontrollert agentløkke, med validering, retry og observerbarhet på applikasjonssiden. Definer tydelige stoppbetingelser, slik at GLM 5.2 kan be om neste godkjente handling uten å gjøre arbeidsflyten om til en grenseløs oppgavekjøring.
04
Programvarevedlikeholdere
Be om risikofokuserte refaktoreringsplaner, migrasjonssjekklister og tilbakerullingskriterier når du vedlikeholder en etablert kodebase. GLM 5.2 kan hjelpe med å gjøre taus kunnskap om til en gjennomgåelig sjekkliste, mens vedlikeholderen bekrefter repository-spesifikke konvensjoner og operasjonelle begrensninger.
Slik bruker du GLM 5.2 / 05
Gå fra en kodeoppgave til en kontrollert API-arbeidsflyt
glm5.app tilbyr et praktisk GLM 5.2-utgangspunkt i Chat, og deretter en dokumentert vei for applikasjonsintegrasjon.
01
01
Start med en konkret tekstoppgave
Åpne GLM 5.2 Chat, beskriv problemet, begrensningene og ønsket resultat, og foredle deretter svaret med din egen kode og akseptansekriterier.
02
02
Opprett en GLM 5.2 API-nøkkel
Når du er klar til å integrere, bruk kontoinnstillingene for å opprette en API-nøkkel og oppbevar den i server-sidens miljøkonfigurasjon.
03
03
Kall Chat Completions og håndter verktøy
Send modellen glm-5.2 gjennom det dokumenterte endepunktet. Valider forespurte verktøyargumenter, kjør godkjente funksjoner i applikasjonen din, og returner resultatene deres.
Integration specimen
Start med GLM 5.2 API-en
Bruk den dokumenterte offentlige modell-ID-en i en OpenAI-kompatibel Chat Completions-forespørsel. Hold API-nøkler på serveren, og bruk den fullstendige API-dokumentasjonen for detaljer om strømming og funksjonskall. Start med en smal forespørsel, noter den forventede svarformen, og legg til verktøydefinisjoner først etter at den omkringliggende applikasjonen kan validere argumenter og håndtere feil sikkert.
Åpne API-dokumentasjonenRequest 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-en, funksjonsverktøy, kontekstgrenser og evalueringsgrenser.
Hva er GLM 5.2 på glm5.app?
glm5.app lar utviklere bruke GLM 5.2 for tekstbaserte kode- og tekniske samtaler i Chat eller gjennom sin dokumenterte OpenAI-kompatible API. Ta med et konkret problem, hold godkjenningsgrensen i ditt eget team, og gå fra en utforskende samtale til en kontrollert integrasjon først når arbeidsflyten er klar. Bruk GLM 5.2 til å avklare neste beslutning, og verifiser den deretter med koden, testene og personene som er ansvarlige for systemet.
Hvem utviklet GLM-5.2 og når ble den utgitt?
GLM-5.2 er en Z.ai-modell. Z.ai publiserte sine GLM-5.2-lanseringsmaterialer 16. juni 2026. glm5.app er en separat hostet Chat- og offentlig API-tilgangsvei, så plattformgrenser og kontoavtaler kan avvike fra den offisielle modelldokumentasjonen.
Tilbyr glm5.app en GLM 5.2 API?
Ja. Bruk den offentlige modell-ID-en glm-5.2 med den dokumenterte Chat Completions API-en. API-dokumentasjonen forklarer autentisering, strømming, modeller og forespørselsformater.
Hva er glm5.apps GLM 5.2 API-grenser?
glm5.apps offentlige API dokumenterer et kontekstvindu på 64,000 tokens og maksimal utdata på 8,192 tokens for glm-5.2. Dette er plattform-API-grenser, ikke en påstand om enhver oppstrømsdistribusjon.
Støtter GLM 5.2 funksjonskall?
glm5.apps offentlige API støtter OpenAI-stil funksjonsverktøy for glm-5.2. Applikasjonen din validerer og utfører den forespurte funksjonen, og returnerer deretter resultatet til samtalen.
Hvordan bruker jeg GLM 5.2 i Chat?
Åpne Chat, skriv inn en tekstoppgave, og start en samtale med gjeldende GLM 5.2-standardmodell. Innlogging og tilgjengelige kreditter kan kreves før en melding kan sendes.
Hva er GLM 5.2-prisingen – er GLM 5.2 gratis?
GLM 5.2 gratis tilgang, kreditter og prising avhenger av gjeldende glm5.app-kontopolicy. Gjennomgå prissiden før du velger Chat- eller API-tilgang; ikke utled kostnad eller tilgjengelighet fra et benchmark-resultat.
Kan jeg kjøre GLM 5.2 lokalt?
Lokal distribusjon er en separat arbeidsflyt fra glm5.apps hostede Chat- og API-tilgang. Gjennomgå den dedikerte lokale guiden og bekreft gjeldende maskinvare, vekter og lisensdetaljer for ditt miljø.
Er GLM-5.2 åpen vekt?
Det offisielle GLM-5.2 Hugging Face-modellkortet oppgir en MIT-lisens. Det faktum om modellkortet betyr ikke at glm5.app tilbyr lokal distribusjon, eller at GLM-5.2 vil kjøre på enhver maskin. Bekreft gjeldende kjøretid, maskinvare, kvantisering og lisensdetaljer før en selvhostet distribusjon.
Hvordan bør jeg tolke GLM 5.2-benchmarks?
Benchmark-resultater avhenger av testmiljøet, datoen, oppgavesettet, token-budsjettet og tidsgrensen. Bruk datert kildemateriale som kontekst, og evaluer deretter GLM 5.2 på kode- eller verktøyarbeidsflyten du faktisk trenger.
Start here
Ta med neste tekniske oppgave til GLM 5.2
Start en fokusert tekstsamtale i Chat, eller bruk den dokumenterte API-veien når applikasjonen din er klar til å integrere.