GLM 5 博客
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GLM 5 的使用指南、教程、对比评测与最新资讯：如何在本地部署运行、各套餐价格方案、性能基准跑分，以及用好 AI 聊天、图像生成与视频生成的实用技巧与最佳实践，一站掌握。
GLM 5.2 JSON 模式：结构化输出与 Schema 强制
GLM 5.2 通过 response_format 支持 JSON 模式——每次输出都是合法、可解析的 JSON。本文讲它在结构化抽取、数据流水线和 schema 约束响应中的用法。
GLM 5.2 API 速率限制：档位、配额与错误处理
GLM 5.2 API 的速率限制因 Z.ai 订阅档位而异。本文讲清档位结构、如何用指数退避处理 429 错误，以及高吞吐生产负载的扩展策略。
GLM 5.2 Temperature 与采样参数：如何控制输出质量
GLM 5.2 的 temperature、top-p 和 top-k 参数控制随机性与创造性。本文给出编码、分析、创意写作和结构化提取的推荐设置——附具体示例。
GLM 5.2 思考模式：扩展推理如何运作
GLM 5.2 支持扩展思考模式，在给出最终答案前暴露模型的推理链条。本文讲清思考模式如何工作、何时开启，以及它对成本和响应质量的影响。
GLM 5.2 API 接入指南：端点、鉴权与 Python 集成
GLM 5.2 使用 OpenAI SDK 格式，只需换 base_url 和模型名。本文完整讲解端点、鉴权、流式输出与 Python 集成方式。
GLM 5.2 上下文窗口:1 百万 token 到底意味着什么
GLM 5.2 支持 1,048,576 token,是 GPT-4o 128K 的 8 倍。本文讲清这种容量对代码库、文档和长程智能体会话意味着什么,以及什么时候它才是关键。
GLM 5.2 编程实战：基准测试、最佳提示词与 IDE 集成
GLM 5.2 在 SWE-bench Pro 上拿下 62.1%、Terminal-Bench 78%。本文教你如何把它用作编程助手、哪些提示词模式最有效，以及如何接入 VS Code 和 Cursor。
GLM 5.2 数据分析指南：结构化输出、SQL 生成与 Python 工作流
GLM 5.2 的 1M 上下文窗口与 JSON 模式让它适合大规模数据分析。本文讲解如何用它做 SQL 生成、CSV 分析、结构化提取与 Python 数据工作流。
GLM 5.2 许可证解析：MIT 开放权重与商用意味着什么
GLM 5.2 权重采用 MIT 许可，无任何商用限制。你可以微调、再分发、构建产品——本文还对比 MIT 与 Llama、Apache 许可的差异。
OpenRouter 上的 GLM 5.2：接入、定价与集成指南
GLM 5.2 已上线 OpenRouter（z-ai/glm-5.2）。本文讲清如何接入、OpenRouter 与 Z.ai 直连的定价对比，以及如何一行代码从其他模型切换过来。
GLM 5.2 System Prompt 指南：编程、分析与写作模板
System prompt 决定了 GLM 5.2 一切输出的框架。本文提供经过验证的代码生成、文档分析与结构化抽取模板，附 token 效率技巧。
本地运行 GLM 5.2：Ollama、显存与硬件指南
诚实的 GLM 5.2 本地指南：Ollama 的 cloud 标签不是本地推理。这里给出各量化档需要的显存，以及 Mac 和 Linux 上精确的 llama.cpp 步骤。
GLM 5.2 定价指南：API 费用、订阅套餐与免费途径
GLM 5.2 定价全解读：Z.ai 官方 API 每百万 token $1.40/$4.40，OpenRouter 更便宜，另有 Coding Plan 订阅与免费运行方式。完整拆解。
GLM 5.2 是什么？特性、规格与开放权重全解析
GLM 5.2 是什么？这是 Z.AI 推出的开放权重大模型，主打编程与智能体，拥有 1M token 上下文。本文讲清它能做什么、表现如何，以及怎样免费试用。