Alex GetmanMga maagang senyal sa AI
FIL

GLM-5.2

Z.ai

Inilabas Na-update
Context window
1M
1,048,576 token
Pinakamahabang output
131K
131,072 token
Input / Output
teksto → teksto

Mga presyo ng API

USD / 1 milyong token

InputOutputNaka-cache na input
  • $1.40
zai-pricing
  • $4.40
zai-pricing
  • $0.26
zai-pricing
Kuwentahin ang gastos ng paggamit

Takdang panahon

  1. · Bersyon ng mga timbang · link sa ebidensiya
Presyo ng input / output · USD / 1 milyong token
ModeloMga link sa ebidensiyaPresyo ng input / output
glm-5.2
standard · teksto
opencode-go$1.40 / $4.40
glm-5.2
standard
zai-pricing
Hindi available ang ruta ng API
$1.40 / $4.40
  1. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  2. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  3. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  4. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  5. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  6. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  7. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  8. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  9. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  10. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  11. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  12. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  13. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  14. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  15. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · alexjbarnes/cockpit · @alexjbarnes
  16. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · ROCm/aiter · @RElbers
  17. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm · @Ma1oneZhang
    Sipi
    gain. Models that run top-2048 over every key (GLM-5.2/5.3) should gain more; that is not measured here.
  18. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @pritha90
  27. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @aaronndx
  28. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · octogee-ai/octogee-cloud · @ceckert
    Sipi
    - model `z-ai/glm-5.2`;
  30. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · metorial/metorial-platform · @herber
    Sipi
    | `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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @is911
    Sipi
    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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  33. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  34. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  35. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  36. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    Sipi
    - updated: `/home/runner/_work/models.dev/models.dev/providers/nano-gpt/models/z-ai/glm-5.2:thinking.toml`
  37. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  38. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @KevRojo
  39. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · pulls · AMD-AGI/AKLR · @zhenhuang12
    Sipi
    - 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. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · genji1024/dotfiles · @genji1024
  41. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  42. · Mga link sa ebidensiya · GitHub search · Z.ai · commits · Nulluminati/pi-extensions · @Nulluminati
    Sipi
    the 11 ids that /v1/models no longer publishes (GLM-5.2, DeepSeek

Mga senyal 4

Mga espesipikasyon

Ang GLM-5.2 ay isang modelo mula sa Z.ai na may bukas na weights, na inilabas noong 2026-06-16. Ang context window ay 1,048,576 token. Ang pinakamahabang output ay 131,072 token. Ang presyo ay $1.40 sa bawat isang milyong input token at $4.40 sa bawat isang milyong output token.

Context window
1,048,576
Pinakamahabang output
131,072
Input
teksto
Output
teksto
Weights
Bukas
Input · USD / 1 milyong token
$1.40
Output · USD / 1 milyong token
$4.40
Naka-cache na input · USD / 1 milyong token
$0.26

Mga tanong

Gaano kalaki ang context window ng GLM-5.2?

Ang context window ay 1,048,576 token. Ang pinakamahabang output ay 131,072 token.

Magkano ang GLM-5.2?

Ang presyo ay $1.40 sa bawat isang milyong input token at $4.40 sa bawat isang milyong output token. Ang naka-cache na input ay $0.26 sa bawat isang milyong token.

Magagamit ba ng publiko ang weights ng GLM-5.2?

Oo. Inilalathala ng Z.ai ang weights.

Kailan inilabas ang GLM-5.2?

Noong 2026-06-16.