Door Z.ai gerapporteerd resultaat
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
Z.ai rapporteert 81.0 voor GLM-5.2 en 62.0 voor GLM-5.1 op Terminal-Bench 2.1. Het is een gepubliceerd benchmarkresultaat, geen garantie voor jouw repository.
GLM 5.2
Gebruik GLM 5.2 in Chat of via de gedocumenteerde OpenAI-compatibele API.
Maak met GLM 5
1 Credits
Modeloriëntatie / 00
Wat is GLM 5.2?
Op glm5.app is GLM 5.2 een tekstgerichte manier om codeer- en technische taken in Chat aan te pakken en daarna over te stappen naar een gedocumenteerde OpenAI-compatibele API zodra je workflow er klaar voor is. GLM 5.2 houdt de eerste stap gericht op het bewijsmateriaal en de randvoorwaarden achter de taak.
01
Workflow note 01
Begin met een technisch gesprek
Gebruik Chat om een bugrapport, codefragment of ontwerpvraag om te zetten in een duidelijke volgende stap. Geef GLM 5.2 de randvoorwaarden, het verwachte gedrag en het bewijsmateriaal dat je al hebt en beoordeel daarna de suggesties naast je code en tests.
02
Workflow note 02
Integreer via een gedocumenteerde API
Wanneer de workflow herhaalbaar is, roep je het publieke model glm-5.2 aan via de OpenAI-compatibele Chat Completions API van glm5.app. Bewaar API-sleutels en productiebeslissingen in de systemen die jouw team beheert.
03
Workflow note 03
Houd tools en goedkeuringen in jouw app
GLM 5.2 kan een function tool in OpenAI-stijl aanvragen, terwijl jouw applicatie argumenten valideert, rechten controleert, een goedgekeurde actie uitvoert en het resultaat teruggeeft. Zo blijft het model nuttig zonder dat de zeggenschap buiten je workflow komt te liggen.
Voordelen van GLM 5.2 / 01
Van een technische vraag naar een gecontroleerde workflow.
GLM 5.2 helpt teams om een codeer- of technische taak om te zetten in een duidelijkere volgende stap en een bewezen workflow mee te nemen naar een applicatie. GLM 5.2 is het meest nuttig wanneer sterke redeneerkracht wordt gecombineerd met controleerbare output en gecontroleerde tool-uitvoering.
Technisch werk, helderder gemaakt
Begin met context en controleerbare output
- GLM 5.2 Chat
- Begin met context
- Technische prompts
- Maak werk concreet
- Beoordelen vóór actie
- Mensen blijven betrokken
- Gestructureerde continuïteit
- Behoud de nuttige context
Breng een bugrapport, codefragment of ontwerpvraag naar Chat en zet het om in een concrete, controleerbare volgende stap.
Gebruik gerichte startpunten voor refactors, regressies, tool-loops en code reviews in plaats van te beginnen met een lege prompt.
Vergelijk suggesties met je code, tests en acceptatiecriteria voordat een wijziging de systemen van je team bereikt.
Neem randvoorwaarden, mislukte aanpakken, logs en acceptatiecriteria mee, zodat elke iteratie makkelijker te inspecteren en te reproduceren is.
Agentische workflows, onder controle
Schaal nuttig werk zonder zeggenschap uit handen te geven
- Publieke model-ID
- glm-5.2
- Publieke API-context
- 64,000 tokens
- Maximale output
- 8,192 tokens
- Function tools
- OpenAI-stijl
Gebruik de gedocumenteerde model-ID glm-5.2 wanneer een succesvolle technische workflow een herhaalbare applicatiecapaciteit wordt.
Een duidelijke contextgrens helpt teams om samenvatting, retrieval en het omgaan met lange geschiedenis bewust te ontwerpen.
Plan de afhandeling van antwoorden tegen een gepubliceerde completielimiet, met outputcontroles die passen bij je eigen workflow.
Houd de zeggenschap in je app: valideer argumenten, controleer rechten, voer goedgekeurde acties uit en geef resultaten terug op jouw voorwaarden.
Voor transparantie: de native GLM-5.2-documentatie vermeldt een contextvenster van 1M tokens en een maximale output van 128K tokens. De hier getoonde publieke gehoste API heeft afzonderlijke verzoeklimieten van 64K / 8,192, dus plan integraties aan de hand van de gedocumenteerde API-grens.
Kernmogelijkheden / 02
Codeermogelijkheden van GLM 5.2
Gebruik GLM 5.2 om technisch werk makkelijker te inspecteren, te plannen en te integreren. GLM 5.2 levert een controleerbare volgende stap op — geen ongecontroleerde actie.
01
Onderzoek voordat je code wijzigt
Zet een bugrapport of modulesamenvatting om in aannames om te controleren, waarschijnlijke afhankelijkheden en een gerichte testvolgorde voordat je wijzigingen voorstelt.
02
Plan refactors met guardrails
Stel stabiele interfaces, rollback-criteria en migratiegrenzen vast en zet ze daarna om in een controleerbare reeks van omkeerbare en risicovollere stappen.
03
Bouw gecontroleerde tool-loops
Geef tooldefinities in OpenAI-stijl door aan de API, maar valideer argumenten en voer elke geautoriseerde actie uit in je eigen applicatie.
04
Zet gestructureerd technisch werk voort
Neem randvoorwaarden, mislukte aanpakken, logs en acceptatiecriteria mee. Vat de geschiedenis samen zodat de volgende prompt makkelijk te controleren en te reproduceren blijft.
Benchmarks / 03
GLM-5.2-benchmarks: gebruik ze als startpunt
Z.ai rapporteert benchmarkwinsten voor GLM-5.2, maar een score geldt alleen voor de gepubliceerde harness, datum, tokenbudget en timeout. Reproduceer een taak die lijkt op je eigen workflow voordat je een productiebeslissing neemt.
Door Z.ai gerapporteerd resultaat
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
Z.ai rapporteert 62.1 voor GLM-5.2 en 58.4 voor GLM-5.1 op SWE-bench Pro. Bekijk de oorspronkelijke evaluatieopzet voordat je providers of modellen vergelijkt.
Waar het past / 04
Wie gebruikt GLM 5.2 voor codeworkflows?
GLM 5.2 is het meest nuttig wanneer een ontwikkelaar of team een duidelijke tekstgebaseerde volgende stap, een gedocumenteerd API-pad en controle over de daaropvolgende actie nodig heeft.
01
Applicatieontwikkelaars
Zet een featurebrief, stacktrace of codefragment om in een debug-checklist en implementatieplan dat kan worden beoordeeld voordat er wijzigingen worden doorgevoerd. Dit is ook het veiligste startpunt voor Cursor- of IDE-workflowexperimenten.
02
Platform- en API-teams
Prototypeer Chat Completions-verzoeken, definieer tool-schema's en houd de uitvoering van functies binnen de service die rechten en audittrails beheert. Een GLM 5.2-integratie moet tool-output behandelen als applicatiedata die nog steeds validatie, logging en normale foutafhandeling nodig heeft.
03
Agent-bouwers
Gebruik GLM 5.2 API-toolcalls als onderdeel van een gecontroleerde agent-loop, met validatie, retries en observability aan de applicatiekant. Definieer duidelijke stopcondities zodat GLM 5.2 de volgende goedgekeurde actie kan aanvragen zonder van een workflow een onbegrensde taakuitvoerder te maken.
04
Software-onderhouders
Vraag om risicogerichte refactorplannen, migratiechecklists en rollback-criteria bij het onderhouden van een bestaande codebase. GLM 5.2 kan helpen om impliciete kennis om te zetten in een controleerbare checklist, terwijl de onderhouder de repository-specifieke afspraken en operationele randvoorwaarden bevestigt.
Zo gebruik je GLM 5.2 / 05
Van een codetaak naar een gecontroleerde API-workflow
glm5.app biedt een praktisch GLM 5.2-startpunt in Chat en daarna een gedocumenteerd pad voor applicatie-integratie.
01
01
Begin met een concrete teksttaak
Open GLM 5.2 Chat, beschrijf het probleem, de randvoorwaarden en het gewenste resultaat en verfijn daarna het antwoord met je eigen code en acceptatiecriteria.
02
02
Maak een GLM 5.2 API-sleutel
Wanneer je klaar bent om te integreren, maak je via de accountinstellingen een API-sleutel aan en bewaar je die in de server-side omgevingsconfiguratie.
03
03
Roep Chat Completions aan en verwerk tools
Verstuur model glm-5.2 via het gedocumenteerde endpoint. Valideer de aangevraagde tool-argumenten, voer goedgekeurde functies uit in je applicatie en geef de resultaten terug.
Integration specimen
Begin met de GLM 5.2 API
Gebruik de gedocumenteerde publieke model-ID in een OpenAI-compatibel Chat Completions-verzoek. Bewaar API-sleutels op de server en gebruik de volledige API-documentatie voor details over streaming en function calling. Begin met een smal verzoek, leg de verwachte vorm van het antwoord vast en voeg tooldefinities pas toe wanneer de omringende applicatie argumenten kan valideren en fouten veilig kan afhandelen.
Open de API-documentatieRequest 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
Duidelijke GLM 5.2-antwoorden over glm5.app Chat, de publieke API, function tools, contextlimieten en evaluatiegrenzen.
Wat is GLM 5.2 op glm5.app?
glm5.app stelt ontwikkelaars in staat om GLM 5.2 te gebruiken voor tekstgebaseerde codeer- en technische gesprekken in Chat of via de gedocumenteerde OpenAI-compatibele API. Breng een concreet probleem mee, houd de goedkeuringsgrens binnen je eigen team en stap pas over van een verkennend gesprek naar een gecontroleerde integratie wanneer de workflow er klaar voor is. Gebruik GLM 5.2 om de volgende beslissing te verduidelijken en verifieer die daarna met de code, tests en de mensen die verantwoordelijk zijn voor het systeem.
Wie heeft GLM-5.2 ontwikkeld en wanneer kwam het uit?
GLM-5.2 is een model van Z.ai. Z.ai publiceerde het GLM-5.2-lanceermateriaal op 16 juni 2026. glm5.app is een aparte gehoste toegangsweg voor Chat en de publieke API, dus platformlimieten en accountvoorwaarden kunnen afwijken van de officiële modeldocumentatie.
Biedt glm5.app een GLM 5.2 API aan?
Ja. Gebruik de publieke model-ID glm-5.2 met de gedocumenteerde Chat Completions API. De API-documentatie legt authenticatie, streaming, modellen en verzoekformaten uit.
Wat zijn de API-limieten van GLM 5.2 op glm5.app?
De publieke API van glm5.app documenteert een contextvenster van 64,000 tokens en een maximale output van 8,192 tokens voor glm-5.2. Dat zijn platform-API-limieten, geen claim over elke upstream-implementatie.
Ondersteunt GLM 5.2 function calling?
De publieke API van glm5.app ondersteunt function tools in OpenAI-stijl voor glm-5.2. Jouw applicatie valideert en voert de aangevraagde functie uit en geeft het resultaat daarna terug aan het gesprek.
Hoe gebruik ik GLM 5.2 in Chat?
Open Chat, voer een teksttaak in en start een gesprek met het huidige standaardmodel GLM 5.2. Inloggen en beschikbare credits kunnen vereist zijn voordat een bericht kan worden verzonden.
Wat kost GLM 5.2 — is GLM 5.2 gratis?
Gratis toegang tot GLM 5.2, credits en prijzen zijn afhankelijk van het huidige accountbeleid van glm5.app. Bekijk de prijspagina voordat je voor Chat of API-toegang kiest; leid kosten of beschikbaarheid niet af uit een benchmarkresultaat.
Kan ik GLM 5.2 lokaal draaien?
Lokale implementatie is een aparte workflow, los van de gehoste Chat en API-toegang van glm5.app. Bekijk de speciale lokale handleiding en controleer de huidige hardware, gewichten en licentiegegevens voor jouw omgeving.
Is GLM-5.2 open-weight?
De officiële GLM-5.2-modelkaart op Hugging Face vermeldt een MIT-licentie. Dat feit op de modelkaart betekent niet dat glm5.app lokale implementatie aanbiedt, of dat GLM-5.2 op elke machine zal draaien. Controleer de huidige runtime, hardware, kwantisering en licentiegegevens voordat je zelf host.
Hoe moet ik GLM 5.2-benchmarks interpreteren?
Benchmarkresultaten zijn afhankelijk van de harness, datum, taakopzet, tokenbudget en timeout. Gebruik gedateerd bronmateriaal als context en evalueer GLM 5.2 daarna op de codeer- of toolworkflow die je echt nodig hebt.
Start here
Breng je volgende technische taak naar GLM 5.2
Start een gericht tekstgesprek in Chat of gebruik het gedocumenteerde API-pad wanneer je applicatie klaar is om te integreren.