Z.AI (Zhipu) · 2026-06-16
сейчас нет в тарифах
GLM 5.2
Флагман GLM: MoE ~744B / 40B активных, устойчивый 1M контекст — длинный код
GLM-5.2 — флагман Z.AI (Zhipu) под длинные многошаговые задачи: смесь экспертов (~744B, около 40B активных), устойчивый контекст 1M, ответ до 128K. Заточена под код «от ТЗ до реализации» — глубже и стабильнее Flash. В GPThub работает только с текстом.
Сейчас этой модели нет в тарифах GPThub.
Картинки
Нет
Только текст
Тариф
—
Сейчас нет в тарифах
Контекст
1M
текст → текст
GLM 5.2
Флагман GLM: MoE ~744B / 40B активных, устойчивый 1M контекст — длинный код
Когда выбирать
- Крупный код и рефакторинг — Многофайловый контекст, миграции, архитектурный разбор, длинные планы.
- От ТЗ до каркаса продукта — Структура сервиса, API, критерии приёмки, пошаговый план внедрения.
- Аналитика и регламенты — Длинные инструкции, сравнение вариантов, runbook, исследовательские выжимки.
- Когда Flash уже мало — Сложные рассуждения, связный длинный ответ, «дотащить» задачу до конца.
Честно о границах
- Нет картинок — только текст
- Claude / Grok 4.5 / GPT-6.1 Sol могут быть сильнее или удобнее (и с картинками)
- 1M контекст + длинный ответ быстро тратят пакет токенов тарифа
- Как у любой нейросети: проверяйте код, зависимости и «галочку готово» сами
Характеристики
- Серия
- GLM-5.2 (флагман)
- Параметры
- ~744B всего · ~40B активных (MoE 744B-A40B)
- Контекст
- 1M токенов (документация Z.AI)
- Макс. ответ
- до 128K токенов
- Модальности
- текст → текст
- Релиз
- 16 июня 2026
- В GPThub
- сейчас нет в тарифах
Как это выглядит в чате
Примеры диалогов — иллюстрация сценариев, не запись реальных сессий. Формулировки упрощают задачу; в чате можно уточнять и прикладывать файлы.
Пример · GLM 5.2GLM 5.2
Пример · GLM 5.2GLM 5.2
Что это за модель
16 июня 2026 Z.AI представила GLM-5.2 как актуальный флагман после GLM-5 / 5.1: упор на реально рабочий контекст 1M и длинный код, а не просто «большое окно». В документации — текст→текст, 1M контекст, макс. ответ 128K.
Архитектура 744B-A40B: ёмкость огромной модели при активных вычислениях ближе к 40B-классу. В GPThub это «тяжёлый» GLM рядом с быстрым Flash 4.7.
Контекст 1M и код
По сравнению с ~200K у Flash-ветки, 1M у 5.2 рассчитан на крупные репозитории, длинные логи, многофайловые патчи и сессии «задача → исследование → правка → проверка».
На публичных бенчмарках по программированию модель держится среди топа открытых моделей и близко к закрытым лидерам. В чате GPThub: длинные ТЗ, архитектурные разборы, пошаговые планы — зона 5.2; быстрые мелкие фиксы можно оставить Flash.
Когда брать 5.2, а когда другую
5.2 — если Flash «не дотягивает»: сложный код, длинный контекст, многошаговые рассуждения, связная аналитика на русском. Luna / Grok 4.3 — если нужны картинки. Claude, Grok 4.5, GPT-6.1 Sol — когда нужен другой топовый профиль.
Только текст. Для скринов и фото переключитесь на модель с картинками.
Сильные стороны
- Устойчивый 1M контекст — код масштаба проекта, длинные ТЗ, многофайловые сессии
- MoE ~40B активных: ёмкость «744B-класса» при умеренных активных вычислениях
- Длинный код и агентные планы: от требований до связанной реализации
- Сильнее GLM-4.7-Flash на сложных и длинных задачах
- Сильные публичные сигналы по коду среди открытых моделей (Z.AI)
Ограничения
Честно о границах — чтобы выбрать модель под задачу
- Нет картинок — только текст
- Claude / Grok 4.5 / GPT-6.1 Sol могут быть сильнее или удобнее (и с картинками)
- 1M контекст + длинный ответ быстро тратят пакет токенов тарифа
- Как у любой нейросети: проверяйте код, зависимости и «галочку готово» сами
Для каких задач
Крупный код и рефакторинг
Многофайловый контекст, миграции, архитектурный разбор, длинные планы.
От ТЗ до каркаса продукта
Структура сервиса, API, критерии приёмки, пошаговый план внедрения.
Аналитика и регламенты
Длинные инструкции, сравнение вариантов, runbook, исследовательские выжимки.
Когда Flash уже мало
Сложные рассуждения, связный длинный ответ, «дотащить» задачу до конца.
Как пользоваться в GPThub
- 01В чате GPThub выберите GLM 5.2.
- 02Для кода: цель + ограничения + ключевые файлы; просите план → патч → тесты.
- 03Для 1M-контекста: сначала оглавление/цель, потом тело.
- 04Мелкие быстрые правки — GLM-4.7-Flash. Картинки — Luna/Grok. Другой топовый профиль — Claude / Grok 4.5 / GPT-6.1 Sol.
Источники
Материалы о возможностях модели (релизы, обзоры, бенчмарки). Тарифы и доступ — только в GPThub.
Частые вопросы
Чем 5.2 отличается от GLM-4.7-Flash?
Flash — лёгкий MoE ~30B/3B активных, 200K, ежедневный код. 5.2 — флагман ~744B/40B активных, устойчивый 1M, длинные и сложные задачи. Обе работают только с текстом.
Правда ли контекст 1M?
Да, Z.AI заявляет устойчивый контекст 1M и макс. ответ до 128K. Пакет токенов тарифа ограничивает суммарный расход.
Какой максимальный ответ?
До 128K токенов при устойчивом контексте 1M.
Есть ли картинки?
Нет. Для скринов и фото выберите модель с картинками, например Luna или Grok 4.3.
Похожие модели
Запустить GLM 5.2 в чате
Доступ из России без VPN. Сейчас этой модели нет в тарифах.
Статьи о GLM 5.2
- Китайские нейросети
Какие китайские нейросети открыть в ноябре 2026: DeepSeek, Qwen, Kimi и GLM. Карта лабораторий и выбор под задачу.
- Что такое Qwen
Qwen — семейство моделей Alibaba. Чья это нейросеть, чем Qwen 2.5, 3, 3.5 и 3.8 отличаются друг от друга и как с ней говорить на русском.
- Карта нейросетей 2026
Кто делает лучшие нейросети в 2026 году, чем отличаются модели OpenAI, Anthropic, Google, xAI и китайских лабораторий и какую выбрать под задачу.
- Нейросеть для решения задач
Как нейросеть решает задачи по математике и физике, что она делает по фото условия, где ошибается в счёте и как проверить ответ до того, как сдать.
- Gemini 4 Hydrogen
12 ноября 2026 Google выпустила Gemini 4 Hydrogen — быструю модель на замену 3.8 Flash. Разбираем тесты, уровни тщательности и где она проигрывает.
- Песня нейросетью
Как написать песню нейросетью: слова в чате, музыка в Suno, ElevenLabs и Lyria, зачем нужны теги куплета и припева и кому принадлежат права на трек.