Wynik raportowany przez Z.ai
Terminal-Bench 2.1
GLM-5.281.0
GLM-5.162.0
Z.ai podaje 81.0 dla GLM-5.2 i 62.0 dla GLM-5.1 w Terminal-Bench 2.1. To opublikowany wynik benchmarku, nie gwarancja dla Twojego repozytorium.
GLM 5.2
Korzystaj z GLM 5.2 w czacie lub przez udokumentowane, zgodne z OpenAI API.
Twórz z GLM 5
1 Credits
Orientacja modelu / 00
Czym jest GLM 5.2?
Na glm5.app GLM 5.2 to sposób pracy oparty na tekście, który pozwala realizować zadania programistyczne i techniczne w czacie, a następnie przejść na udokumentowane API zgodne z OpenAI, gdy Twój przepływ pracy jest gotowy. GLM 5.2 na pierwszym kroku skupia się na dowodach i ograniczeniach stojących za zadaniem.
01
Workflow note 01
Zacznij od rozmowy technicznej
Użyj czatu, aby zamienić zgłoszenie błędu, fragment kodu lub pytanie projektowe w jasny następny krok. Przekaż GLM 5.2 ograniczenia, oczekiwane zachowanie i posiadane dowody, a następnie porównaj jego sugestie z kodem i testami.
02
Workflow note 02
Integruj przez udokumentowane API
Gdy przepływ pracy jest powtarzalny, wywołaj publiczny model glm-5.2 przez zgodne z OpenAI API Chat Completions w glm5.app. Klucze API i decyzje produkcyjne trzymaj w systemach kontrolowanych przez Twój zespół.
03
Workflow note 03
Narzędzia i zatwierdzanie trzymaj w swojej aplikacji
GLM 5.2 może żądać narzędzia funkcyjnego w stylu OpenAI, podczas gdy Twoja aplikacja weryfikuje argumenty, sprawdza uprawnienia, wykonuje zatwierdzoną akcję i zwraca wynik. Dzięki temu model pozostaje użyteczny bez przenoszenia uprawnień poza Twój przepływ pracy.
Zalety GLM 5.2 / 01
Od pytania technicznego do kontrolowanego przepływu pracy.
GLM 5.2 pomaga zespołom zamienić zadanie programistyczne lub techniczne w jasny następny krok, a następnie przenieść sprawdzony przepływ pracy do aplikacji. GLM 5.2 jest najbardziej przydatny, gdy silne rozumowanie łączy się z weryfikowalnymi wynikami i kontrolowanym wykonywaniem narzędzi.
Praca techniczna, jaśniejsza
Zacznij od kontekstu i weryfikowalnych wyników
- Czat GLM 5.2
- Zacznij od kontekstu
- Podpowiedzi techniczne
- Skonkretyzuj pracę
- Przegląd przed działaniem
- Ludzie pozostają w pętli
- Ciągłość strukturalna
- Zachowaj użyteczny kontekst
Przynieś do czatu zgłoszenie błędu, fragment kodu lub pytanie projektowe i zamień je w konkretny, weryfikowalny następny krok.
Używaj ukierunkowanych punktów startowych do refaktoryzacji, regresji, pętli narzędzi i przeglądów kodu zamiast zaczynać od pustej podpowiedzi.
Porównuj sugestie z kodem, testami i kryteriami akceptacji, zanim zmiana trafi do systemów należących do Twojego zespołu.
Przenoś dalej ograniczenia, nieudane podejścia, logi i kryteria akceptacji, aby każdą iterację łatwiej było sprawdzić i odtworzyć.
Przepływy agentowe pod kontrolą
Zwiększaj skalę użytecznej pracy bez oddawania kontroli
- Publiczny identyfikator modelu
- glm-5.2
- Kontekst publicznego API
- 64,000 tokens
- Maksymalny wynik
- 8,192 tokens
- Narzędzia funkcyjne
- W stylu OpenAI
Użyj udokumentowanego identyfikatora modelu glm-5.2, gdy sprawdzony przepływ techniczny staje się powtarzalną możliwością aplikacji.
Jasna granica kontekstu pomaga zespołom świadomie zaprojektować streszczanie, wyszukiwanie i obsługę długiej historii.
Zaplanuj obsługę odpowiedzi względem opublikowanego limitu długości odpowiedzi, z kontrolami wyników dopasowanymi do własnego przepływu pracy.
Kontrola pozostaje w Twojej aplikacji: weryfikuj argumenty, sprawdzaj uprawnienia, wykonuj zatwierdzone akcje i zwracaj wyniki na własnych zasadach.
Dla przejrzystości: natywna dokumentacja GLM-5.2 podaje okno kontekstu 1M-token i maksymalny wynik 128K-token. Hostowane publiczne API pokazane tutaj ma osobne limity zapytań 64K / 8,192, dlatego planuj integracje względem udokumentowanej granicy API.
Kluczowe możliwości / 02
Możliwości programistyczne GLM 5.2
Użyj GLM 5.2, aby praca techniczna była łatwiejsza do sprawdzenia, zaplanowania i integracji. GLM 5.2 tworzy weryfikowalny następny krok — nie niekontrolowane działanie.
01
Zbadaj, zanim zmienisz kod
Zamień zgłoszenie błędu lub streszczenie modułu w hipotezy do sprawdzenia, prawdopodobne zależności i ukierunkowaną sekwencję testów przed zaproponowaniem zmian.
02
Planuj refaktoryzacje z zabezpieczeniami
Ustal stabilne interfejsy, kryteria wycofania i granice migracji, a następnie zamień je w weryfikowalną sekwencję kroków odwracalnych i bardziej ryzykownych.
03
Buduj kontrolowane pętle narzędzi
Przekazuj definicje narzędzi w stylu OpenAI do API, ale weryfikuj argumenty i wykonuj każdą autoryzowaną akcję w swojej własnej aplikacji.
04
Kontynuuj ustrukturyzowaną pracę techniczną
Przenoś dalej ograniczenia, nieudane podejścia, logi i kryteria akceptacji. Streszczaj historię, aby kolejna podpowiedź pozostała łatwa do audytu i odtworzenia.
Benchmarki / 03
Benchmarki GLM-5.2: traktuj je jako punkt wyjścia
Z.ai podaje przyrosty benchmarków dla GLM-5.2, ale wynik dotyczy wyłącznie opublikowanego środowiska testowego, daty, budżetu tokenów i limitu czasu. Odtwórz zadanie podobne do własnego przepływu pracy, zanim podejmiesz decyzję produkcyjną.
Wynik raportowany przez Z.ai
SWE-bench Pro
GLM-5.262.1
GLM-5.158.4
Z.ai podaje 62.1 dla GLM-5.2 i 58.4 dla GLM-5.1 w SWE-bench Pro. Przejrzyj oryginalną metodologię oceny przed porównaniem dostawców lub modeli.
Gdzie się sprawdza / 04
Kto używa GLM 5.2 w przepływach programistycznych?
GLM 5.2 jest najbardziej przydatny, gdy programista lub zespół potrzebuje jasnego tekstowego następnego kroku, udokumentowanej ścieżki API i kontroli nad akcją, która po nim następuje.
01
Programiści aplikacji
Zamień brief funkcji, zrzut stosu lub fragment kodu w listę kontrolną debugowania i plan wdrożenia, które można przejrzeć przed wprowadzeniem zmian. To także najbezpieczniejszy punkt startowy dla eksperymentów z przepływami pracy w Cursor lub IDE.
02
Zespoły platform i API
Prototypuj żądania Chat Completions, definiuj schematy narzędzi i utrzymuj wykonywanie funkcji w usłudze, która zarządza uprawnieniami i logami audytowymi. Integracja GLM 5.2 powinna traktować wynik narzędzi jako dane aplikacji, które wciąż wymagają walidacji, logowania i standardowej obsługi błędów.
03
Twórcy agentów
Użyj wywołań narzędzi API GLM 5.2 jako jednego elementu kontrolowanej pętli agenta, z walidacją po stronie aplikacji, ponownymi próbami i obserwowalnością. Zdefiniuj jasne warunki zatrzymania, aby GLM 5.2 mógł żądać kolejnej zatwierdzonej akcji bez zamieniania przepływu pracy w nieograniczony runner zadań.
04
Opiekunowie oprogramowania
Proś o plany refaktoryzacji skoncentrowane na ryzyku, listy kontrolne migracji i kryteria wycofania podczas utrzymywania istniejącej bazy kodu. GLM 5.2 może pomóc zamienić nieformalną wiedzę w weryfikowalną listę kontrolną, podczas gdy opiekun potwierdza konwencje repozytorium i ograniczenia operacyjne.
Jak używać GLM 5.2 / 05
Przejdź od zadania programistycznego do kontrolowanego przepływu API
glm5.app oferuje praktyczny punkt startowy GLM 5.2 w czacie, a następnie udokumentowaną ścieżkę integracji aplikacji.
01
01
Zacznij od konkretnego zadania tekstowego
Otwórz czat GLM 5.2, opisz problem, ograniczenia i pożądany rezultat, a następnie doprecyzuj odpowiedź własnym kodem i kryteriami akceptacji.
02
02
Utwórz klucz API GLM 5.2
Gdy będziesz gotowy do integracji, użyj ustawień konta, aby utworzyć klucz API i przechowywaj go w konfiguracji środowiska po stronie serwera.
03
03
Wywołuj Chat Completions i obsługuj narzędzia
Wyślij model glm-5.2 przez udokumentowany punkt końcowy. Weryfikuj żądane argumenty narzędzi, uruchamiaj zatwierdzone funkcje w aplikacji i zwracaj ich wyniki.
Integration specimen
Zacznij od API GLM 5.2
Użyj udokumentowanego publicznego identyfikatora modelu w żądaniu Chat Completions zgodnym z OpenAI. Klucze API trzymaj po stronie serwera, a szczegóły strumieniowania i wywoływania funkcji znajdziesz w pełnej dokumentacji API. Zacznij od wąskiego żądania, zapisz oczekiwany kształt odpowiedzi, a definicje narzędzi dodawaj dopiero, gdy otaczająca aplikacja potrafi bezpiecznie weryfikować argumenty i obsługiwać błędy.
Otwórz dokumentację 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."
}]
}'GLM 5.2 FAQ
Jasne odpowiedzi o GLM 5.2 dotyczące czatu glm5.app, publicznego API, narzędzi funkcyjnych, limitów kontekstu i granic oceny.
Czym jest GLM 5.2 na glm5.app?
glm5.app pozwala programistom korzystać z GLM 5.2 do tekstowych rozmów programistycznych i technicznych w czacie lub przez udokumentowane API zgodne z OpenAI. Przynieś konkretny problem, utrzymaj granicę zatwierdzeń w swoim zespole i przejdź od rozmowy eksploracyjnej do kontrolowanej integracji dopiero, gdy przepływ pracy jest gotowy. Użyj GLM 5.2, aby doprecyzować kolejną decyzję, a następnie zweryfikuj ją kodem, testami i osobami odpowiedzialnymi za system.
Kto opracował GLM-5.2 i kiedy został wydany?
GLM-5.2 to model Z.ai. Z.ai opublikowało materiały premierowe GLM-5.2 16 czerwca 2026 r. glm5.app to osobna ścieżka hostowanego czatu i publicznego API, dlatego limity platformy i regulamin konta mogą różnić się od oficjalnej dokumentacji modelu.
Czy glm5.app oferuje API GLM 5.2?
Tak. Użyj publicznego identyfikatora modelu glm-5.2 z udokumentowanym API Chat Completions. Dokumentacja API wyjaśnia uwierzytelnianie, strumieniowanie, modele i formaty żądań.
Jakie są limity API GLM 5.2 w glm5.app?
Publiczne API glm5.app dokumentuje okno kontekstu 64,000 tokenów i maksymalny wynik 8,192 tokenów dla glm-5.2. To limity API platformy, a nie deklaracja dotycząca każdego wdrożenia upstream.
Czy GLM 5.2 obsługuje wywoływanie funkcji?
Publiczne API glm5.app obsługuje narzędzia funkcyjne w stylu OpenAI dla glm-5.2. Twoja aplikacja weryfikuje i wykonuje żądaną funkcję, a następnie zwraca jej wynik do rozmowy.
Jak korzystać z GLM 5.2 w czacie?
Otwórz czat, wpisz zadanie tekstowe i rozpocznij rozmowę z bieżącym domyślnym modelem GLM 5.2. Wysłanie wiadomości może wymagać zalogowania i dostępnych kredytów.
Jaka jest cena GLM 5.2 — czy GLM 5.2 jest darmowy?
Darmowy dostęp do GLM 5.2, kredyty i ceny zależą od bieżącej polityki konta glm5.app. Sprawdź stronę cennika przed wyborem czatu lub API; nie wyciągaj wniosków o koszcie ani dostępności z wyników benchmarków.
Czy mogę uruchomić GLM 5.2 lokalnie?
Wdrożenie lokalne to osobny proces niż hostowany czat i API glm5.app. Zapoznaj się z dedykowanym przewodnikiem lokalnym i potwierdź aktualny sprzęt, wagi i szczegóły licencji dla swojego środowiska.
Czy GLM-5.2 ma otwarte wagi?
Oficjalna karta modelu GLM-5.2 na Hugging Face podaje licencję MIT. Ten fakt z karty modelu nie oznacza, że glm5.app oferuje wdrożenie lokalne ani że GLM-5.2 zadziała na każdym komputerze. Przed samodzielnym wdrożeniem potwierdź aktualne środowisko wykonawcze, sprzęt, kwantyzację i szczegóły licencji.
Jak interpretować benchmarki GLM 5.2?
Wyniki benchmarków zależą od środowiska testowego, daty, konfiguracji zadania, budżetu tokenów i limitu czasu. Użyj datowanego materiału źródłowego jako kontekstu, a następnie oceń GLM 5.2 na przepływie programistycznym lub narzędziowym, którego faktycznie potrzebujesz.
Start here
Przynieś swoje kolejne zadanie techniczne do GLM 5.2
Rozpocznij skoncentrowaną rozmowę tekstową w czacie lub użyj udokumentowanej ścieżki API, gdy aplikacja jest gotowa do integracji.