Czy wagi GLM-5.2 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?

Tak — GLM-5.2 jest wydany na licencji MIT bez regionalnych ograniczeń, a wagi są dostępne na Hugging Face. Z.ai wspiera lokalne wdrożenie przez frameworki SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth oraz Ascend NPU.

Ile kosztuje GLM-5.2 i jak duże ma okno kontekstu?

Przez API Z.ai cena wynosi 0,06 USD za milion tokenów wejściowych i 7,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów (około 1 miliona).

Czym GLM-5.2 różni się od GLM-5.1?

GLM-5.2 oferuje stabilne okno kontekstu 1 miliona tokenów (w porównaniu do krótszego w 5.1), lepsze wyniki kodowania w benchmarkach SWE-bench Pro i Terminal Bench, elastyczne poziomy wysiłku rozumowania oraz zmiany architektoniczne — IndexShare i ulepszoną warstwę MTP — które zmniejszają zużycie mocy obliczeniowej na token przy długim kontekście i zwiększają długość akceptacji spekulatywnego dekodowania.

▲

21.7%

ten tydzień

GLM 5.2

9057°

#llm #z-ai #rozumowanie #kodowanie #agenci #długi kontekst

Działa na Graydient

Uruchom model

Oferty / Reklamy

Easy Creator (Prism) Web

Nielimitowane · stała opłata

Najlepsze dla początkujących. Potężne procesy, niska krzywa nauki.

PirateDiffusion Telegram

Nielimitowane · stała opłata

Twórz filmy, obrazy, niestandardowe postacie do czatu i więcej.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nielimitowane · stała opłata

Przeglądaj modele, renderuj i poprawiaj z dowolnej przeglądarki lub telefonu.

Discord bot (Vector)

Nielimitowane · stała opłata

Dodaj Vector do swojego serwera lub dołącz do Vector Discord. Twórz wszystko!

Unified Editor Web

Nielimitowane · stała opłata

Edytor obrazów i wideo: renderuj, edytuj, powiększaj i więcej na jednej stronie.

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Aplikacje lokalne Lokalnie

Wymaga konfiguracji

Zainstaluj programy lokalnie, jeśli masz wystarczająco mocny komputer.

ModelDuel Web

Płać za użycie

Generuj ten sam prompt na maksymalnie 50 modelach checkpoint/podstawowych jednocześnie.

Wynajmij GPU w chmurze

Graydient Chmurowy GPU

Nielimitowane · stała opłata

Stała opłata, nielimitowane użycie. Ten model instaluje się jednym kliknięciem.

RunPod Chmurowy GPU

Opłata za minutę

Wynajmij GPU na minuty i skonfiguruj model samodzielnie.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

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.

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

GLM-5.2 to flagowy model rozumowania Z.ai, stworzony do pracy na długich horyzontach: inżynierii oprogramowania na skalę projektową, wieloetapowej automatyzacji oraz agentowych pipeline’ów, które muszą utrzymać kontekst na pełnym oknie 1 miliona tokenów. Otwarte wagi na licencji MIT bez regionalnych ograniczeń wyróżniają go spośród większości konkurentów klasy frontowej. Jeśli Twoja praca obejmuje długotrwałe zadania kodowania lub złożone łańcuchy użycia narzędzi, a nie szybkie zapytania jednorazowe, warto się mu poważnie przyjrzeć.

Znany z

Kontekst 1 miliona tokenów utrzymujący się podczas długich, wieloplikowych zadań inżynieryjnych
Regulowane poziomy wysiłku rozumowania, w tym maksymalny poziom xhigh
Silne wyniki w benchmarkach rzeczywistego kodowania: SWE-bench Pro, Terminal Bench, FrontierSWE
Licencja MIT, otwarte wagi, brak regionalnych ograniczeń dostępu
Zyski efektywności architektonicznej (IndexShare, ulepszone spekulatywne dekodowanie) dla długich kontekstów

Uważaj na

Koszt generowania na poziomie 7,00 USD za milion tokenów szybko rośnie przy długich łańcuchach rozumowania; planuj budżet odpowiednio.
Model jest duży; lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu i obsługiwanego frameworka inferencyjnego.
Wagi są otwarte, ale samodzielne uruchomienie z kontekstem 1 miliona tokenów wymaga infrastruktury, której większość osób nie posiada.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Budowa funkcji full-stack

Pracujesz w monorepo z Node.js REST API i frontendem React. Dodaj system powiadomień użytkownika: zaprojektuj schemat bazy danych, napisz endpointy API z walidacją danych wejściowych, zaimplementuj komponent frontendowy, który odpyta o nowe powiadomienia, oraz napisz testy integracyjne. Zachowaj istniejące konwencje kodu i wyjaśniaj każdą decyzję w trakcie.

Plan wdrożenia wieloetapowego

Mam serwis Python FastAPI działający obecnie na jednej maszynie wirtualnej. Zaplanuj i zaimplementuj migrację do konteneryzowanego, wieloplatformowego wdrożenia: napisz Dockerfile, plik docker-compose do lokalnego rozwoju, manifest Kubernetes do produkcji oraz workflow GitHub Actions, który buduje, testuje i wdraża przy pushu do main. Zaznacz wszelkie założenia, które przyjmujesz.

Trudna zagadka logiczna

Pięciu inżynierów, każdy zna inny język programowania, pije inny napój i siedzi w rzędzie pięciu biurek. Inżynier Rust siedzi obok tego, który pije espresso. Inżynier Python siedzi na jednym z końców. Inżynier Go pije herbatę. Inżynier TypeScript siedzi bezpośrednio na lewo od inżyniera Java. Osoba pijąca kawę nie siedzi na żadnym z końców. Kto pije wodę i przy którym biurku siedzi? Pokaż swoje rozumowanie krok po kroku.

Porównaj z

GLM 5.3 FlashX
Model tylko z API
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.37/M wejście, $1.25/M wyjście
GLM 5V Turbo
Model tylko z API
Kontekst 202,752 tokenów · $1.20/M wejście, $4.00/M wyjście
GLM 5 Turbo
Model tylko z API
Kontekst 202,752 tokenów · $1.20/M wejście, $4.00/M wyjście
GLM 5.3 Prime
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.80/M wejście, $8.80/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od z-ai

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi GLM-5.2 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?: Tak — GLM-5.2 jest wydany na licencji MIT bez regionalnych ograniczeń, a wagi są dostępne na Hugging Face. Z.ai wspiera lokalne wdrożenie przez frameworki SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth oraz Ascend NPU.
Ile kosztuje GLM-5.2 i jak duże ma okno kontekstu?: Przez API Z.ai cena wynosi 0,06 USD za milion tokenów wejściowych i 7,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów (około 1 miliona).
Czym GLM-5.2 różni się od GLM-5.1?: GLM-5.2 oferuje stabilne okno kontekstu 1 miliona tokenów (w porównaniu do krótszego w 5.1), lepsze wyniki kodowania w benchmarkach SWE-bench Pro i Terminal Bench, elastyczne poziomy wysiłku rozumowania oraz zmiany architektoniczne — IndexShare i ulepszoną warstwę MTP — które zmniejszają zużycie mocy obliczeniowej na token przy długim kontekście i zwiększają długość akceptacji spekulatywnego dekodowania.

Wyrok kapitana
Rzadkie połączenie: frontowy model do kodowania na długich horyzontach i zdolności agentowych, licencja MIT, z wagami, które możesz faktycznie uruchomić samodzielnie.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #18 Hottest Text / LLM model · #18 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Trend popularności: GLM 5.2

Wynik heat od 16 Jun 2026

Wskaźnik popularności

9,057°

Ten tydzień

▲

21.7%

9,030° wtedy, 9,057° teraz

Ten miesiąc

▲

155%

8,931° wtedy, 9,057° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,739°

Tokeny OpenRouter

6,248,561,667,512 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 624,856; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+318°

Tempo adopcji

Około 17,563 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,057°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
624,856 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,739°
8,739°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 17,563 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+318°
9,057°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,057°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

GLM 5.2 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM, sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend, i otwórz na PirateDiffusion lub BitVector, aby wypróbować.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm z-ai rozumowanie kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli