Alex Getmanfrühe KI-Signale
DE

GLM-5.2

Z.ai

Veröffentlicht Aktualisiert
Kontextfenster
1M
1.048.576 Tokens
Maximale Ausgabe
131K
131.072 Tokens
Eingabe / Ausgabe
Text → Text

API-Preise

USD / 1 Mio. Token

EingabeAusgabeCache-Eingabe
  • $1,40
zai-pricing
  • $4,40
zai-pricing
  • $0,26
zai-pricing
Eigenen Bedarf berechnen

Zeitverlauf

  1. · Gewichtsversion · Beleglink
Preis Ein-/Ausgabe · USD / 1 Mio. Token
ModellBeleglinksPreis Ein-/Ausgabe
glm-5.2
standard · Text
opencode-go$1,40 / $4,40
glm-5.2
standard
zai-pricing
API-Route nicht verfügbar
$1,40 / $4,40
  1. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  2. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  3. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  4. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  5. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  6. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  7. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  8. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  9. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  10. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  11. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  12. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  13. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  14. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  15. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · alexjbarnes/cockpit · @alexjbarnes
  16. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · ROCm/aiter · @RElbers
  17. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm · @Ma1oneZhang
    Auszug
    gain. Models that run top-2048 over every key (GLM-5.2/5.3) should gain more; that is not measured here.
  18. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  19. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  20. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  21. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  22. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  23. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  24. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  25. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    glm-agentx branch (#1809, #2107, #2201), that brings the GLM-5.2 decode optimizations to main. Each kernel comes first in its own PR, and a separate PR
  26. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @pritha90
  27. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @aaronndx
  28. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Auszug
    At decode, every decoder layer of GLM-5.2 ends with a TP all-reduce, which sums the layer's output across the 16 cores. This tensor is small.
  29. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · octogee-ai/octogee-cloud · @ceckert
    Auszug
    - model `z-ai/glm-5.2`;
  30. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · metorial/metorial-platform · @herber
    Auszug
    | `nano-gpt/z-ai/glm-5.2` | link → `zhipu/glm-5.2` | NanoGPT's GLM 5.2 is Z.ai's flagship 1M-context coding model released June 2026 (NVIDIA NIM, Vercel), matching zhipu/glm-5.2 (2026-06-13,
  31. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @is911
    Auszug
    only for models that accept it (qwen3.8-max, kimi-k3, glm-5.2) and stripped elsewhere to avoid vendor 400s; `max` preserved on kimi-k3. Since opening, live dogfooding corrected
  32. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  33. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  34. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  35. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  36. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Auszug
    - updated: `/home/runner/_work/models.dev/models.dev/providers/nano-gpt/models/z-ai/glm-5.2:thinking.toml`
  37. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  38. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @KevRojo
  39. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · pulls · AMD-AGI/AKLR · @zhenhuang12
    Auszug
    - Files per model: qwen3.5 160, glm-5.2 147, kimi-k3 119, qwen3-next 80, deepseek-v4-pro 53, glm-5.3 53, deepseek-v4-flash 45, deepseek-r1 40, deepseek-v3 40, minimax-m2.5 32, muse-spark
  40. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · genji1024/dotfiles · @genji1024
  41. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  42. · Beleglinks · GitHub search · Z.ai · commits · Nulluminati/pi-extensions · @Nulluminati
    Auszug
    the 11 ids that /v1/models no longer publishes (GLM-5.2, DeepSeek

Signale 4

Technische Daten

GLM-5.2 ist ein Modell von Z.ai mit offenen Modellgewichten, veröffentlicht am 2026-06-16. Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens. Die maximale Ausgabelänge beträgt 131.072 Tokens. Pro Million Tokens kostet die Eingabe $1,40 und die Ausgabe $4,40.

Kontextfenster
1.048.576
Maximale Ausgabe
131.072
Eingabe
Text
Ausgabe
Text
Modellgewichte
Offen
Eingabe · USD / 1 Mio. Token
$1,40
Ausgabe · USD / 1 Mio. Token
$4,40
Cache-Eingabe · USD / 1 Mio. Token
$0,26

Fragen

Wie groß ist das Kontextfenster von GLM-5.2?

Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens. Die maximale Ausgabelänge beträgt 131.072 Tokens.

Was kostet GLM-5.2?

Pro Million Tokens kostet die Eingabe $1,40 und die Ausgabe $4,40. Cache-Eingabe kostet $0,26 pro Million.

Sind die Modellgewichte von GLM-5.2 offen?

Ja. Z.ai veröffentlicht die Modellgewichte.

Wann wurde GLM-5.2 veröffentlicht?

Am 2026-06-16.