Відкрита модель ШІ змогла обігнати GPT-5.5 у ключових кодових тестах і коштує приблизно шосту частину від ціни, яку стягує OpenAI. Z.AI’s GLM-5.2, представлена між 13 і 16 червня, розроблена для довгих та складних завдань з кодування, які розрізняють демонстраційні приклади від інструментів, готових до виробництва.
Модель трохи перевершує GPT-5.5 приблизно на 1% у FrontierSWE і посідає перше місце серед усіх відкритих моделей у тестах на довгострокове кодування. Вона також показує високі результати на PostTrainBench і SWE-Marathon — двох тестах, які оцінюють здатність моделі вирішувати багатокрокові інженерні завдання, що розгортаються протягом довгих інтеракцій.
Що насправді пропонує GLM-5.2
GLM-5.2 використовує архітектуру Mixture-of-Experts (MoE). Замість запуску всіх 744–753 мільярдів параметрів для кожного запиту, вона активує приблизно 40 мільярдів за раз, направляючи кожне завдання експертам, які найкраще підходять для його виконання.
Вікно контексту збільшилося з 200 000 токенів, доступних у попереднику GLM-5.1, до 1 мільйона токенів. Для порівняння: 1 мільйон токенів — це приблизно еквівалент надання моделі цілого величезного кодового базису та запиту на розуміння всього цього одночасно.
На стандартних тестах GLM-5.2 показує результат 81,0 у Terminal-Bench 2.1 та 62,1 у SWE-bench Pro. Модель також підтримує два рівні зусиль — «High» та «Max», що дозволяє розробникам вибирати між швидкістю та продуктивністю залежно від завдання.
Повні ваги вже доступні на Hugging Face за іменем zai-org/GLM-5.2, випущені з ліцензією MIT, що означає, що розробники можуть використовувати, змінювати та комерційно розгортати модель майже без обмежень.
Стратегія швидких ітерацій Z.AI
Z.AI, компанія, раніше відома як Zhipu AI, продовжує активно розвиватися на початку 2026 року. GLM-5.2 слідує за GLM-5 та GLM-5.1 у швидкому темпі випусків. Доступ до API та повні відкриті ваги були запущені всього через декілька днів після першого анонсу, разом із конкретними ціновими рівнями для розробників, які віддають перевагу хостованому доступу замість запуску моделі самостійно.