Вышла флагманская open-source модель GLM 5.2. Уже доступна в KodaCode
habr.comКомпания Z.ai представила GLM 5.2 — новую флагманскую модель семейства GLM, ориентированную на long-horizon задачи: системную разработку, большие кодовые базы, сложный дебаг, оптимизацию производительности и длительные агентные сценарии.Главное изменение относительно GLM 5.1 — стабильный контекст на 1M токенов.
В релизе Z.ai отдельно подчёркивает, что речь не просто о возможности принять длинный prompt, а о сохранении качества на длинных инженерных траекториях: когда агент много шагов работает с кодом, инструментами, промежуточными результатами и не должен терять структуру задачи.Ключевые изменения GLM 5.2:* контекстное окно 1M токенов для длинных агентных задач* улучшенные возможности в кодинге* несколько уровней thinking effort для баланса качества, скорости и стоимости* архитектурная оптимизация IndexShare, которая снижает per-token FLOPs до 2.9× на контексте 1M* улучшенный MTP-слой для speculative decoding с ростом acceptance length до 20%* MIT-лицензия без региональных ограниченийПо бенчмаркам GLM 5.2 заметно выросла относительно предыдущей версии и стала одной из самых сильных open-source моделей для кодинга:* Terminal-Bench 2.1: 81.0 против 63.5 у GLM 5.1* SWE-bench Pro: 62.1 против 58.4 у GLM 5.1* FrontierSWE: 74.4 — всего на 1% ниже Claude Opus 4.8 и на 1% выше GPT-5.5* PostTrainBench: 34.3 — выше Claude Opus 4.7 и GPT-5.5, уступает только Claude Opus 4.8* SWE-Marathon: 13.0 — второй результат после моделей OpusНа длинных coding benchmarks GLM 5.2 особенно интересна тем, что 1M контекст начинает конвертироваться в практическое качество.
