Technische Spezifikationen von GLM-5.2
| Parameter | GLM-5.2 |
|---|---|
| Anbieter | Zhipu AI |
| Veröffentlichungsdatum | 13. Juni 2026 |
| Modelltyp | LLM mit offenen Gewichten und Mixture-of-Experts (MoE) |
| Gesamtanzahl Parameter | ~744B |
| Aktive Parameter | ~40B pro Token |
| Kontextfenster | 1,000,000 Token |
| Maximale Ausgabe | 131,072 Token |
| Reasoning-Modi | High, Max |
| Lizenz | MIT |
| Primärer Schwerpunkt | Agentisches Coding, Software Engineering, langfristiges Schlussfolgern |
| API-Verfügbarkeit | Z.ai-Plattform und kompatible Anbieter |
| Offene Gewichte | Ja |
GLM-5.2 ist das neueste Flaggschiffmodell aus der GLM-Familie von Zhipu AI. Im Unterschied zu allgemeinen Frontier-Modellen ist GLM-5.2 primär als Coding-first und agentenorientiertes Modell positioniert, das für Software Engineering im Repository-Maßstab, autonome Workflows und extrem langkontextiges Schlussfolgern entwickelt wurde. Die herausragende Fähigkeit ist ein natives Kontextfenster mit 1 Million Token, womit es zu den größten öffentlich verfügbaren Kontextfenstern unter Open-Weight-Modellen zählt.
Hauptfunktionen von GLM-5.2
- 1M-Token-Kontextfenster für ganze Repositories, umfangreiche Dokumentationssammlungen und agentische Workflows über mehrere Sitzungen.
- Coding-first-Optimierung mit Fokus auf Refactoring, Debugging, Codegenerierung und Aufgaben im Software Engineering.
- Unterstützung agentischer Workflows für Tools wie Claude Code, Cline, Roo Code, OpenCode und ähnliche Coding-Agents.
- Open-Weight-Veröffentlichung unter MIT-Lizenz, ermöglicht Self-Hosting und Fine-Tuning.
- Zwei Reasoning-Modi (High und Max) ermöglichen Abwägungen zwischen Latenz und Reasoning-Tiefe.
- Große MoE-Architektur mit etwa 744B Gesamtparametern, während aus Effizienzgründen pro Token nur ~40B aktiviert werden.
Benchmark-Leistung von GLM-5.2
Zhipu veröffentlichte zum Start keine umfassenden offiziellen Benchmark-Ergebnisse, was direkte Benchmarks unsicherer macht als bei Modellen wie GPT-5 oder Claude. Mehrere Branchenberichte vermerken das Fehlen unabhängig validierter Benchmark-Veröffentlichungen.
| Benchmark | Gemeldete Punktzahl |
|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 81.0 |
| SWE-Bench Pro | 62.1 |
| NL2Repo | 48.9 |
| AIME 2026 | 99.2 |
GLM-5.2 vs GLM-5.1 vs Claude Opus 4.8
| Spezifikation | GLM-5.2 | GLM-5.1 | Claude Opus 4.8 |
|---|---|---|---|
| Veröffentlichungsdatum | 2026-06-13 | 2026 | 2026 |
| Kontextfenster | 1,000,000 | ~200,000 | 1,000,000 |
| Offene Gewichte | Ja (MIT) | Ja | Nein |
| Reasoning-Modi | High, Max | Standard | Extended Thinking |
| Gesamtparameter | 744B | 744B | Not disclosed |
| Aktive Parameter | 40B | 40B | Not disclosed |
| Offizielle Benchmark-Daten | Nicht veröffentlicht | Zum Start veröffentlicht | Veröffentlicht |
Die wichtigste dokumentierte Verbesserung von GLM-5.2 gegenüber GLM-5.1 ist die Erweiterung auf ein 1M-Token-Kontextfenster sowie die Einführung der auswählbaren Reasoning-Modi High und Max. Zum Start veröffentlichte Z.ai keine offiziellen Ergebnisse für SWE-Bench, LiveCodeBench, HumanEval oder ähnliche Benchmarks, sodass Leistungsvergleiche mit Claude Opus 4.8, GPT-5, DeepSeek oder Qwen-Modellen unbestätigt bleiben.
Im Vergleich zu anderen offenen Modellen liegt das Hauptunterscheidungsmerkmal von GLM-5.2 in der Kombination aus sehr großem Kontextfenster, Coding-Spezialisierung und MIT-Lizenzierung. Der größte Reiz liegt bei Software Engineering im Repository-Maßstab statt bei allgemeinen Chat-Anwendungen.
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Die GLM-5.2-API liefert strukturierte Antworten, einschließlich Completion-Text, Anweisungen zum Toolaufruf und Metadaten zur Token-Nutzung. Sie unterstützt sowohl standardmäßige synchrone Antworten als auch Echtzeit-Streaming via Server-Sent Events (SSE), wenn stream: true konfiguriert ist. Der Endpoint lässt sich mit gängigen HTTP-Clients oder openAI compatible SDKs leicht in bestehende Workflows integrieren, indem Sie Anfragen über url(//api.cometapi.com/v1) mit Ihrem Bearer Token routen.