Sunt greutățile GLM-5.2 deschise și pot să-l rulez local?

Da — GLM-5.2 este lansat sub o licență MIT fără restricții regionale, iar greutățile sunt pe Hugging Face. Z.ai suportă implementarea locală prin SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth și cadrele Ascend NPU.

Cât costă GLM-5.2 și cât de mare este fereastra de context?

Prin API-ul Z.ai prețul este 0,06 USD per milion de tokeni de intrare și 7,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni (aproximativ 1 milion).

Cum diferă GLM-5.2 de GLM-5.1?

GLM-5.2 adaugă un context stabil de 1 milion de tokeni (față de o fereastră mai scurtă în 5.1), scoruri mai puternice la codare în SWE-bench Pro și Terminal Bench, niveluri flexibile de efort de raționament și schimbări arhitecturale — IndexShare și un strat MTP îmbunătățit — care reduc calculul per token la contexte lungi și cresc lungimea acceptată pentru decodarea speculativă.

▲

21.7%

săptămâna aceasta

GLM 5.2

9057°

#llm #z-ai #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

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.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

GLM-5.2 este modelul emblematic de raționament al Z.ai, construit pentru munci pe termen lung: inginerie software la scară de proiect, automatizări în mai mulți pași și fluxuri agentice care trebuie să păstreze contextul pe o fereastră completă de 1 milion de tokeni. Greutățile deschise sub o licență MIT, fără restricții regionale, îl diferențiază de majoritatea competitorilor de top. Dacă munca ta implică sarcini susținute de codare sau lanțuri complexe de utilizare a uneltelor, mai degrabă decât interogări rapide de tip one-shot, merită să-l iei în serios în considerare.

Cunoscut pentru

Context de 1 milion de tokeni care se menține pe durata unor sarcini lungi, cu mai multe fișiere
Niveluri ajustabile de efort de raționament, inclusiv o setare maximă xhigh
Performanțe puternice în benchmark-uri reale de codare: SWE-bench Pro, Terminal Bench, FrontierSWE
Licență MIT, greutăți deschise, fără restricții de acces regionale
Îmbunătățiri arhitecturale (IndexShare, decodare speculativă îmbunătățită) pentru contexte lungi

Atenție la

Prețul de ieșire de 7,00 USD la milionul de tokeni se adună rapid în lanțuri lungi de raționament; bugetați corespunzător.
Modelul este mare; implementarea locală necesită hardware serios și un cadru de inferență suportat.
Greutățile sunt deschise, dar găzduirea locală a unei rulări cu context de 1 milion de tokeni cere infrastructură pe care majoritatea indivizilor nu o au.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Construire funcționalitate full-stack

Lucrezi într-un monorepo cu un API REST Node.js și un frontend React. Adaugă un sistem de notificări pentru utilizatori: proiectează schema bazei de date, scrie endpoint-urile API cu validare a inputului, implementează componenta frontend care verifică periodic notificările noi și scrie teste de integrare. Urmează convențiile de cod existente și explică fiecare decizie pe parcurs.

Plan de implementare în mai mulți pași

Am un serviciu Python FastAPI care rulează în prezent pe o singură mașină virtuală. Planifică și implementează o migrare către o implementare containerizată, multi-platformă: scrie Dockerfile-ul, un fișier docker-compose pentru dezvoltare locală, un manifest Kubernetes pentru producție și un workflow GitHub Actions care construiește, testează și implementează la push pe main. Semnalează orice presupuneri faci.

Puzzle dificil de raționament

Cinci ingineri dețin fiecare câte un limbaj de programare diferit, beau o băutură diferită și stau pe un rând de cinci birouri. Inginerul Rust stă lângă cel care bea espresso. Inginerul Python este la un capăt. Inginerul Go bea ceai. Inginerul TypeScript stă imediat în stânga inginerului Java. Cel care bea cafea nu este la niciun capăt. Cine bea apă și la ce birou stă? Arată raționamentul pas cu pas.

Compară cu

GLM 5.3 FlashX
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.37/M intrare, $1.25/M ieșire
GLM 5V Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5 Turbo
Model doar API
context de 202,752 tokeni · $1.20/M intrare, $4.00/M ieșire
GLM 5.3 Prime
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.80/M intrare, $8.80/M ieșire

Mai multe modele text de la z-ai

Întrebări frecvente

Sunt greutățile GLM-5.2 deschise și pot să-l rulez local?: Da — GLM-5.2 este lansat sub o licență MIT fără restricții regionale, iar greutățile sunt pe Hugging Face. Z.ai suportă implementarea locală prin SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth și cadrele Ascend NPU.
Cât costă GLM-5.2 și cât de mare este fereastra de context?: Prin API-ul Z.ai prețul este 0,06 USD per milion de tokeni de intrare și 7,00 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni (aproximativ 1 milion).
Cum diferă GLM-5.2 de GLM-5.1?: GLM-5.2 adaugă un context stabil de 1 milion de tokeni (față de o fereastră mai scurtă în 5.1), scoruri mai puternice la codare în SWE-bench Pro și Terminal Bench, niveluri flexibile de efort de raționament și schimbări arhitecturale — IndexShare și un strat MTP îmbunătățit — care reduc calculul per token la contexte lungi și cresc lungimea acceptată pentru decodarea speculativă.

Verdictul căpitanului
O combinație rară: codare de top pe termen lung și capacitate agentică, licențiat MIT, cu greutăți pe care le poți rula efectiv singur.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Tendința de popularitate a GLM 5.2

Scor de căldură din 16 Jun 2026

Scor de popularitate

9,057°

Săptămâna aceasta

▲

21.7%

9,030° atunci, 9,057° acum

Luna aceasta

▲

155%

8,931° atunci, 9,057° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,739°

Tokeni OpenRouter

6,248,561,667,512 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 624,856 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+318°

Rata de adoptare

Aproximativ 17,563 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 9,057°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
624,856 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,739°
8,739°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 17,563 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+318°
9,057°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
9,057°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Llama 3.3 70B Instruct Turbo

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

GLM 5.2 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm z-ai raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele