Zhipu AI: GLM-5.2

开放旗舰 GLM,用于长期编程智能体和百万 token 上下文工作

研发机构
Zhipu AI
模型系列
glm

模型资料

输入与输出文本 → 文本
上下文窗口1,000,000
最大输出131,072
输入USD 0.24 / 1M token
输出USD 0.84 / 1M token

快速接入

使用你的 Moduck API Key,将 API 基础地址设置为 https://api.moduck.ai/v1,并将 model 参数设置为 zhipuai/glm-5.2。

import os
import requests

base_url = "https://api.moduck.ai/v1"
api_key = os.environ["MODUCK_API_KEY"]
model_id = "zhipuai/glm-5.2"

response = requests.post(
    f"{base_url}/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": model_id,
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
        "stream": False,
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

采用 OpenAI 风格的聊天请求格式,沿用熟悉的调用方式,让模型接入更简单。

GLM-5.2 API 价格

规格价格资料
输入USD 0.24 / 1M token
输出USD 0.84 / 1M token
缓存输入USD 0.04 / 1M token

模型评测

Max

综合智能指数 · v4.333.7
编码指数68.8
Agent 指数38.4
评测项目分数测量条件来源
SWE-Bench Pro62.1resolve rate · 日期: 2026-06-16
Terminal-Bench82.7success rate · 评测工具: Claude Code · 版本: 2.1 · 日期: 2026-06-16
FrontierSWE74.4dominance · 日期: 2026-06-16
Humanity's Last Exam40.5accuracy · 数据集: text-only subset · 日期: 2026-06-16
Humanity's Last Exam54.7accuracy · 数据集: text-only subset · 模型变体: with tools · 日期: 2026-06-16
CritPt20.9accuracy · 日期: 2026-06-16
AIME99.2accuracy · 版本: 2026 · 日期: 2026-06-16
HMMT94.4accuracy · 版本: November 2025 · 日期: 2026-06-16
HMMT92.5accuracy · 版本: February 2026 · 日期: 2026-06-16
IMOAnswerBench91accuracy · 日期: 2026-06-16
GPQA Diamond91.2accuracy · 日期: 2026-06-16
NL2Repo48.9resolve rate · 日期: 2026-06-16
DeepSWE46.2resolve rate · 日期: 2026-06-16
Program Bench63.7score · 日期: 2026-06-16
Terminal-Bench81success rate · 评测工具: Terminus 2 · 版本: 2.1 · 日期: 2026-06-16
PostTrainBench34.3score · 日期: 2026-06-16
SWE Marathon13resolve rate · 日期: 2026-06-16
MCP Atlas76.8score · 数据集: public subset · 日期: 2026-06-16
Tool-Decathlon48.2score · 日期: 2026-06-16

性能

这些数据基于 Moduck 网关过去 24 小时的实际请求流量,按小时测量。首个 Token 延迟是内容开始出现前的等待时间;吞吐量是此后答案生成的速度;端到端延迟是整个请求往返所需的时间。除非卡片另有说明,所列数值均为中位数。

Artificial Analysis 测量值 · Max

输出速度87.65 tokens/s
首 token 延迟3.81 s
首个答案 token 延迟—
端到端响应时长—
测量档位输出速度首 token 延迟首个答案 token 延迟端到端响应时长
Max87.65 tokens/s3.81 s——

性能走势

输出速度87.65 tok/s当前
首 token 延迟3.81 s当前
端到端延迟8.0 s当前
输出速度
当前87.65 tok/s
窗口均值90.1 tok/s
首 token 延迟
当前3.81 s
窗口均值4.0 s
端到端延迟
当前8.0 s
窗口均值7.5 s
长尾延迟(P99)
当前17.1 s
窗口均值16.9 s
提示词缓存命中率
当前18.2%
窗口均值24.7%
错误率
当前2.1%
窗口均值0.2%

可用性

运行时间是指至少一家为此模型提供服务的服务商作出响应的时间占比。可用率的口径更严格:它表示实际得到服务的请求占比。某家服务商即使作出了响应,只要未能处理部分请求,可用率就会下降,而运行时间不会下降。两项指标均统计过去三天。

运行时间100%至少一个服务方有响应
可用率100%实际成功服务的请求
错误率0%失败请求占比
服务请求 · 按小时
24 小时前现在

GLM-5.2 模型对比

模型输入价格输出价格上下文窗口主要能力
GLM-5.2当前模型USD 0.24 / 1M tokenUSD 0.84 / 1M token1,000,000文本输出 · 推理 · 工具调用
GLM-5.3USD 0.0632 / 1M token · 量化 fp4USD 1.12 / 1M token · 量化 fp41,000,000文本输出 · 推理 · 工具调用
GLM-5.1USD 0.36 / 1M tokenUSD 1.72 / 1M token200,000文本输出 · 推理 · 工具调用
GLM-5-TurboUSD 0.96 / 1M tokenUSD 3.2 / 1M token200,000文本输出 · 推理 · 工具调用
GLM-5USD 0.76 / 1M token · 量化 fp8USD 2.04 / 1M token · 量化 fp8204,800文本输出 · 推理 · 工具调用

模型规格

输入
文本
输出
文本
上下文窗口
1,000,000
最大输出
131,072
发布日期
2026-06-13
附件输入
不支持
推理
支持
工具调用
支持
结构化输出
支持
温度参数
支持
开放权重
支持

常见问题

GLM-5.2 适合做什么?

开放旗舰 GLM,用于长期编程智能体和百万 token 上下文工作

GLM-5.2 支持哪些输入和输出?

资料记录的输入:文本;输出:文本。

GLM-5.2 如何计费?

本页价格表展示当前记录的 Moduck 价格。例如:输入 USD 0.24 / 1M token;输出 USD 0.84 / 1M token。完整计费单位、规格和条件请查看本页价格表。

GLM-5.2 的已记录规格是什么?

当前资料记录:上下文窗口 1,000,000 tokens;最大输出 131,072 tokens。

快速接入示例中的 model 参数是什么?

示例使用 zhipuai/glm-5.2。这个值来自页面标识,尚未核定为可调用的 Moduck 公共 ID。

现在能通过 Moduck API 调用这款模型吗?

本页没有这款模型已通过 Moduck API 实际调用的验证记录。接入示例和预留 ID 不代表已经开放,请以账户可用模型列表为准。