GLM 5.2
9057°
<glm52>
אפליקציות שתומכות בתגי ModelTrends מאפשרות לך להריץ/להתקין דגמים על ידי העתקת הקוד הזה בהנחיה שלך ללא צורך בהגדרה. חפש את הסמל שלנו באפליקציות שתומכות בזה, כמו Prism (מטה).
הפעל את המודל הזה
הצעות / פרסומות
Easy Creator (Prism) רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
הכי טוב למתחילים. זרימות עבודה חזקות, עקומת למידה נמוכה.
PirateDiffusion Telegram
ללא הגבלה · תשלום קבוע
צור וידאו, תמונות, דמויות צ'אט מותאמות ועוד.
Pro studio (SpyGlass) רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
עיין בדגמים, הרץ ושפר מכל דפדפן או טלפון.
Discord bot (Vector)
ללא הגבלה · תשלום קבוע
הוסף את Vector לשרת שלך או הצטרף ל-Vector Discord. צור כל דבר!
Unified Editor רשת
ללא הגבלה · תשלום קבוע
עורך לתמונות ווידאו: הרצה, עריכה, הגדלה ועוד בעמוד אחד.
OpenRouter טרמינל / API
תשלום לפי טוקן
שוחח עם המודל הזה בדפדפן או קרא לו מהקוד שלך עם מפתח API אחד.
אפליקציות מקומיות
דורש הגדרה
הגדר תוכניות מקומיות אם למחשב שלך יש חומרה מתאימה.
ModelDuel רשת
תשלום לפי שימוש
צור את אותה הנחיה על עד 50 דגמי נקודת בדיקה/בסיס בו זמנית.
מדריכים לדגם זה
ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה
כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?
משקלים פתוחים מול קוד פתוח מול API בלבד: מה באמת מותר לך לעשות
מה זה קובץ GGUF? הסבר על מודלים מכווצים (Q4, Q8, fp8, NF4)
Z.ai | 1,048,576 token context | $0.04/M input, $9.00/M output. GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering, and complex multi-step automation. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is particularly strong at coding and tool use across long-running tasks, able to maintain engineering context and follow standards consistently through a full development workflow, from requirements to multi-platform deployment, in a single task.
הערות הקפטן
הערות מ-2026-10-13
GLM-5.2 הוא מודל ההסקה המוביל של Z.ai, שנבנה לעבודה ארוכת טווח: הנדסת תוכנה בקנה מידה פרויקט, אוטומציה רב-שלבית וצינורות סוכנים שצריכים לשמור על הקשר לאורך חלון של מיליון טוקנים. המשקלים פתוחים ברישיון MIT ללא הגבלות אזוריות, מה שמבדיל אותו מרוב המתחרים המובילים. אם העבודה שלך כוללת משימות קידוד ממושכות או שרשראות שימוש בכלים מורכבים במקום שאילתות חד-פעמיות מהירות, זה שווה בדיקה רצינית.
ידוע ב
- חלון הקשר של מיליון טוקנים ששומר על יציבות במשימות הנדסה ארוכות ורב-קבצייות
- רמות מאמץ הסקה ניתנות לכוונון, כולל הגדרה מקסימלית xhigh
- מדדים חזקים בקידוד בעולם האמיתי: SWE-bench Pro, Terminal Bench, FrontierSWE
- רישיון MIT, משקלים פתוחים, ללא הגבלות גישה אזוריות
- שיפורי יעילות ארכיטקטוניים (IndexShare, דיקוד ספקולטיבי משופר) להקשרים ארוכים
שימו לב ל
- תמחור הפלט ב-7.00$ לכל מיליון טוקנים מצטבר מהר בשרשראות הסקה ארוכות; תכנן תקציב בהתאם.
- המודל גדול; פריסה מקומית דורשת חומרה רצינית ומסגרת אינפרנס נתמכת.
- המשקלים פתוחים אך הרצת הקשר של מיליון טוקנים דורשת תשתית שרוב הפרטים אינם מחזיקים בה.
הנחיות לנסות
בניית תכונה מלאה בסטאק
אתה עובד במונורפו עם REST API ב-Node.js ו-frontend ב-React. הוסף מערכת התראות למשתמש: עצב את סכמת בסיס הנתונים, כתוב את נקודות הקצה של ה-API עם אימות קלט, מימש את רכיב ה-frontend שמבצע פולינג להודעות חדשות, וכתוב בדיקות אינטגרציה. פעל לפי קונבנציות הקוד הקיימות והסבר כל החלטה תוך כדי.
תכנית פריסה רב-שלבית
יש לי שירות Python FastAPI שרץ כרגע על VM יחיד. תכנן וממש מעבר לפריסה מכולתית ורב-פלטפורמית: כתוב Dockerfile, קובץ docker-compose לפיתוח מקומי, מאניפסט Kubernetes לפרודקשן, ו-workflow ב-GitHub Actions שבונה, בודק ומפרסם בלחיצה על main. ציין כל הנחה שאתה עושה.
חידת הסקה קשה
חמישה מהנדסים, כל אחד שולט בשפת תכנות שונה, שותה משקה שונה, ויושבים בשורה של חמישה שולחנות. מהנדס Rust יושב ליד זה ששותה אספרסו. מהנדס Python יושב בקצה. מהנדס Go שותה תה. מהנדס TypeScript יושב מיד שמאל למהנדס Java. שותה הקפה לא יושב בקצוות. מי שותה מים ובאיזה שולחן הוא יושב? הצג את ההסקה שלך שלב אחר שלב.
השווה עם
- GLM 5.3 FlashXמודל רק ל-APIהקשר של 1,048,576 טוקנים · קלט $0.37/M, פלט $1.25/M
- GLM 5V Turboמודל רק ל-APIהקשר של 202,752 טוקנים · קלט $1.20/M, פלט $4.00/M
- GLM 5 Turboמודל רק ל-APIהקשר של 202,752 טוקנים · קלט $1.20/M, פלט $4.00/M
- GLM 5.3 Primeמודל רק ל-APIהקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $2.80/M, פלט $8.80/M
עוד דגמי טקסט מ-z-ai
שאלות שאנשים שואלים
- האם משקלי GLM-5.2 פתוחים והאם אפשר להריץ אותו מקומית?
- כן — GLM-5.2 שוחרר תחת רישיון MIT ללא הגבלות אזוריות, והמשקלים זמינים ב-Hugging Face. Z.ai תומכת בפריסה מקומית דרך SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth ו-Ascend NPU.
- כמה עולה GLM-5.2 ומה גודל חלון ההקשר שלו?
- באמצעות API של Z.ai המחיר הוא 0.06$ לכל מיליון טוקנים קלט ו-7.00$ לכל מיליון טוקנים פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים (כמעט מיליון).
- מה ההבדל בין GLM-5.2 ל-GLM-5.1?
- GLM-5.2 מוסיף חלון הקשר יציב של מיליון טוקנים (לעומת חלון קצר יותר ב-5.1), ציוני קידוד חזקים יותר ב-SWE-bench Pro ו-Terminal Bench, רמות מאמץ הסקה גמישות, ושינויים ארכיטקטוניים — IndexShare ושכבת MTP משופרת — שמפחיתים את חישוב הטוקן בחלונות ארוכים ומגדילים את אורך הקבלה בדיקוד ספקולטיבי.
פסק הדין של הקפטןשילוב נדיר: קידוד ארוך טווח ברמת קצה ויכולת סוכנות, ברישיון MIT, עם משקלים שניתן להריץ בעצמך.
כרטיס דגם ב-Hugging Face
הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #18 Hottest Text / LLM model · #18 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
מגמת הפופולריות של GLM 5.2
ציון חום מאז 16 Jun 2026
ציון חום
9,057°
השבוע הזה
▲
21.7%
9,030° אז, 9,057° עכשיו
החודש הזה
▲
155%
8,931° אז, 9,057° עכשיו
השנה האחרונה
לא זמין
טרם שוחרר/נמדד
7,000°
רצפה
הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.
+1,739°
אסימוני OpenRouter
6,248,561,667,512 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 624,856 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+318°
קצב אימוץ
כ-17,563 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.
הצג פירוט מפורט
כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 9,057°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.
- 1התחל מהרצפה.למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.7,000°סכום מצטבר
- 2הוסף את ההורדות.624,856 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.+1,739°8,739°סכום מצטבר
- 3הוסף את קצב האימוץ.כ-17,563 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.+318°9,057°סכום מצטבר
- =ציון החום.מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.9,057°
מילון: המונחים כאן
- ציון חום
- מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
- רצפה
- 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
- שקולים להורדה
- כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
- סולם לוגריתמי
- ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
- לייקים
- אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
- קצב אימוץ
- כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
- מדוד ומוערך
- מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
- משתף
- מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
- AI Horde
- רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
- אתרי יצירה
- אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
- אסימוני OpenRouter
- מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- מודל מלא (נקודת שמירה)
- המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
- LoRA והטמעה
- קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
- משפחה ומשקלים
- הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
- גיל
- מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
- דחיפה משפחתית
- דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
- ציון מייצג
- מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
- חדש! (תקופת חסד)
- מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
- מגמה
- איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
- מודל טיפוסי
- האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.
איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.
GLM 5.2 הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשום ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של דגמי AI פתוחים לתמונות, וידאו וטקסט. השווה אותו עם דגמים אחרים ממשפחת Text / LLM, בדוק את דירוג החום שלו כדי לראות את המגמה, ופתח אותו ב-PirateDiffusion או BitVector כדי לנסות.
עוד דגמים ממשפחת Text / LLMעוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLMllmz-aiהסקת מסקנותתכנותסוכניםהקשר ארוךמקומי
דפדף לפי משפחת מודלים
מודלי Text / LLM
434
מודלי Anima
528
מודלי Chroma
19
מודלי Fibo
2
מודלי Flux
1,496
מודלי Flux 2 / Klein
1,239
מודלי Flux 3
3
מודלי Moss
3
מודלי Iris
1
מודלי MiniMax H3
364
מודלי Hunyuan
204
מודלי Ideogram
20
מודלי Krea2
717
מודלי Qwen
20
מודלי Qwen2
47
מודלי Ltx2
153