Bukás ba ang GLM-5.2 weights at maaari ko ba itong patakbuhin nang lokal?

Oo — Ang GLM-5.2 ay inilabas sa ilalim ng MIT licence na walang regional restrictions, at ang weights ay nasa Hugging Face. Sinusuportahan ng Z.ai ang lokal na deployment gamit ang SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth, at Ascend NPU frameworks.

Magkano ang halaga ng GLM-5.2 at gaano kalaki ang context window nito?

Sa pamamagitan ng Z.ai API, ang presyo ay $0.06 bawat milyong input tokens at $7.00 bawat milyong output tokens, na may 1,048,576-token (mga 1M) na context window.

Paano naiiba ang GLM-5.2 sa GLM-5.1?

Nagdadagdag ang GLM-5.2 ng matatag na 1M-token na konteksto (kumpara sa mas maikling window sa 5.1), mas malalakas na coding scores sa SWE-bench Pro at Terminal Bench, flexible na antas ng pagsisikap sa reasoning, at mga pagbabago sa arkitektura — IndexShare at pinahusay na MTP layer — na nagpapababa ng compute kada token sa mahahabang konteksto at nagpapahaba ng speculative decoding acceptance length.

▲

21.7%

ngayong linggo

GLM 5.2

9057°

#llm #z-ai #pangangatwiran #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

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.

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang GLM-5.2 ay ang pangunahing reasoning model ng Z.ai na ginawa para sa mga gawaing may mahabang saklaw: proyekto-sa-sukat na software engineering, multi-step automation, at mga agentic pipeline na kailangang magpanatili ng konteksto sa buong 1M-token na window. Ang bukas na weights sa ilalim ng MIT licence na walang mga regional restrictions ang nagpapalayo nito sa karamihan ng mga frontier-class na kakumpitensya. Kung ang iyong trabaho ay may kinalaman sa tuloy-tuloy na coding tasks o komplikadong chain ng paggamit ng mga tool kaysa sa mabilisang one-shot queries, sulit itong seryosohin.

Kilalang-kilala sa

1M-token na konteksto na nananatili sa mahahabang, multi-file na engineering tasks
Naaayos na antas ng pagsisikap sa reasoning, kabilang ang maximum na xhigh na setting
Malalakas na real-world coding benchmarks: SWE-bench Pro, Terminal Bench, FrontierSWE
MIT licence, bukas na weights, walang regional access restrictions
Mga arkitekturang pagbuti sa kahusayan (IndexShare, pinahusay na speculative decoding) para sa mahahabang konteksto

Mag-ingat sa

Ang output pricing na $7.00/M tokens ay mabilis na tumataas sa mahahabang reasoning chains; magplano ng budget nang naaayon.
Malaki ang modelo; ang lokal na deployment ay nangangailangan ng seryosong hardware at suportadong inference framework.
Bukas ang weights ngunit ang self-hosting ng 1M-context run ay nangangailangan ng imprastraktura na wala karamihan sa mga indibidwal.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Pangangatwiran

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

Buong-stack na pagbuo ng feature

Nagtatrabaho ka sa isang monorepo na may Node.js REST API at React frontend. Magdagdag ng user notification system: disenyo ang database schema, isulat ang API endpoints na may input validation, ipatupad ang frontend component na nagpo-poll para sa mga bagong notification, at isulat ang integration tests. Sundin ang umiiral na mga code conventions at ipaliwanag ang bawat desisyon habang ginagawa mo.

Multi-step deployment plan

Mayroon akong Python FastAPI service na kasalukuyang tumatakbo sa isang VM. Planuhin at ipatupad ang migration sa containerised, multi-platform deployment: isulat ang Dockerfile, isang docker-compose file para sa lokal na development, isang Kubernetes manifest para sa production, at isang GitHub Actions workflow na nagbuo, sumusubok, at nagde-deploy sa push sa main. Itala ang anumang mga palagay na gagawin mo.

Mahirap na palaisipan sa pangangatwiran

Limang engineer ang bawat isa ay may kanya-kanyang programming language, umiinom ng iba't ibang inumin, at nakaupo sa isang hanay ng limang mesa. Ang Rust engineer ay nakaupo sa tabi ng umiinom ng espresso. Ang Python engineer ay nasa isang dulo. Ang Go engineer ay umiinom ng tsaa. Ang TypeScript engineer ay nakaupo agad sa kaliwa ng Java engineer. Ang umiinom ng kape ay hindi nasa alinmang dulo. Sino ang umiinom ng tubig, at saang mesa sila nakaupo? Ipakita ang iyong pangangatwiran nang hakbang-hakbang.

Ihambing sa

GLM 5.3 FlashX
Modelong API lang
1,048,576 token na konteksto · $0.37/M input, $1.25/M output
GLM 5V Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5 Turbo
Modelong API lang
202,752 token na konteksto · $1.20/M input, $4.00/M output
GLM 5.3 Prime
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $2.80/M input, $8.80/M output

Higit pang mga text model mula sa z-ai

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang GLM-5.2 weights at maaari ko ba itong patakbuhin nang lokal?: Oo — Ang GLM-5.2 ay inilabas sa ilalim ng MIT licence na walang regional restrictions, at ang weights ay nasa Hugging Face. Sinusuportahan ng Z.ai ang lokal na deployment gamit ang SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth, at Ascend NPU frameworks.
Magkano ang halaga ng GLM-5.2 at gaano kalaki ang context window nito?: Sa pamamagitan ng Z.ai API, ang presyo ay $0.06 bawat milyong input tokens at $7.00 bawat milyong output tokens, na may 1,048,576-token (mga 1M) na context window.
Paano naiiba ang GLM-5.2 sa GLM-5.1?: Nagdadagdag ang GLM-5.2 ng matatag na 1M-token na konteksto (kumpara sa mas maikling window sa 5.1), mas malalakas na coding scores sa SWE-bench Pro at Terminal Bench, flexible na antas ng pagsisikap sa reasoning, at mga pagbabago sa arkitektura — IndexShare at pinahusay na MTP layer — na nagpapababa ng compute kada token sa mahahabang konteksto at nagpapahaba ng speculative decoding acceptance length.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang kumbinasyon: frontier-class na coding at agentic capability na may mahabang saklaw, MIT-licensed, na may weights na maaari mong patakbuhin mismo.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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 ng kasikatan ng GLM 5.2

Heat score mula 16 Jun 2026

Iskor ng init

9,057°

Ngayong linggo

▲

21.7%

9,030° noon, 9,057° ngayon

Ngayong buwan

▲

155%

8,931° noon, 9,057° ngayon

Nakaraang taon

n/a

Hindi pa nailalabas/natatrack

7,000°

Floor

Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.

+1,739°

OpenRouter tokens

6,248,561,667,512 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 624,856 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+318°

Bilis ng pagtanggap

Mga humigit-kumulang 17,563 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.

Ipakita ang detalyadong paghahati

Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,057°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.

1
Magsimula sa floor.
Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.
7,000°
patuloy na kabuuan
2
Idagdag ang mga download.
624,856 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.
+1,739°
8,739°
patuloy na kabuuan
3
Idagdag ang bilis ng pagtanggap.
Mga 17,563 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.
+318°
9,057°
patuloy na kabuuan
=
Ang heat score.
Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.
9,057°

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.

Mga katulad na model

GPT 3.5 Turbo 16k

TEXT / LLM

Llama 3.2 90B Vision Instruct

TEXT / LLM

Claude Opus 4.7

TEXT / LLM

Llama 3.1 70B Instruct

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang GLM 5.2 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm z-ai pangangatwiran pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model