Alex GetmanAI 早期信号
ZH

GLM-5.2

Z.ai

已发布 更新于
上下文窗口
1M
1,048,576 token
最大输出
131K
131,072 token
输入 / 输出
文本 → 文本

API 价格

USD / 百万 token

输入输出缓存输入
  • $1.40
zai-pricing
  • $4.40
zai-pricing
  • $0.26
zai-pricing
计算使用成本

时间线

  1. · 权重版本 · 参考链接
输入/输出价格 · USD / 百万 token
模型参考链接输入/输出价格
glm-5.2
standard · 文本
opencode-go$1.40 / $4.40
glm-5.2
standard
zai-pricing
API 路由不可用
$1.40 / $4.40
  1. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  2. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  3. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  4. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  5. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  6. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  7. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  8. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  9. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  10. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  11. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · vhaldemar/opencode-plugin-yandex-ai-studio · @vhaldemar
  12. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  13. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · renj-arch/dimsred · @github-actions[bot]
  14. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  15. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · alexjbarnes/cockpit · @alexjbarnes
  16. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · ROCm/aiter · @RElbers
  17. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm · @Ma1oneZhang
    摘录
    gain. Models that run top-2048 over every key (GLM-5.2/5.3) should gain more; that is not measured here.
  18. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @pritha90
  27. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @aaronndx
  28. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · vllm-project/vllm-torchtpu · @Zhiqun-Zuo
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · octogee-ai/octogee-cloud · @ceckert
    摘录
    - model `z-ai/glm-5.2`;
  30. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · metorial/metorial-platform · @herber
    摘录
    | `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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · maximhq/bifrost · @is911
    摘录
    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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  33. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  34. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  35. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  36. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    摘录
    - updated: `/home/runner/_work/models.dev/models.dev/providers/nano-gpt/models/z-ai/glm-5.2:thinking.toml`
  37. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
  38. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · anomalyco/models.dev · @KevRojo
  39. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · pulls · AMD-AGI/AKLR · @zhenhuang12
    摘录
    - 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. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · genji1024/dotfiles · @genji1024
  41. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · devlawey/filar · @claude
  42. · 参考链接 · GitHub search · Z.ai · commits · Nulluminati/pi-extensions · @Nulluminati
    摘录
    the 11 ids that /v1/models no longer publishes (GLM-5.2, DeepSeek

信号 4

规格

GLM-5.2 是 Z.ai 的 AI 模型，权重开放，于 2026-06-16 发布。 上下文窗口为1,048,576 token。 最大输出为131,072 token。 每百万 token 的价格为：输入 $1.40，输出 $4.40。

上下文窗口
1,048,576
最大输出
131,072
输入
文本
输出
文本
权重
开放
输入 · USD / 百万 token
$1.40
输出 · USD / 百万 token
$4.40
缓存输入 · USD / 百万 token
$0.26

常见问题

GLM-5.2 的上下文窗口有多大？

上下文窗口为1,048,576 token。 最大输出为131,072 token。

GLM-5.2 的价格是多少？

每百万 token 的价格为：输入 $1.40，输出 $4.40。 缓存输入价格为每百万 token $0.26。

GLM-5.2 的权重是否开放？

是的，Z.ai 已公开权重。

GLM-5.2 何时发布？

2026-06-16。