2026 年 6 月 17 日，Z.AI 在 Hugging Face 發表旗艦模型 GLM-5.2，定位是「為長任務而生」。模型總參數 753B，以 MIT 授權完整開源，上下文長度從前代 GLM-5.1 的 200K 一口氣拉到穩定的 1M token。官方部落格的措辭很直白：宣稱百萬上下文很容易，要在真實工程壓力下維持可靠，才是難題。
把上下文推到一百萬 token
長上下文的代價是運算量隨序列長度暴增。GLM-5.2 的解法是 IndexShare：每四層 Transformer 共享一組輕量索引器，官方數據稱在 1M 上下文下可把每 token 的 FLOPs 壓低 2.9 倍。訓練從中期階段的 128K 序列長度起就採用 IndexShare，讓索引結構與模型主幹一起成熟，而不是事後補上。
推論端也有相應改進。改良版 MTP 層搭配 KVShare、拒絕取樣與端到端 TV loss，在 7 步 MTP 下把投機解碼的接受長度從 4.56 推到 5.47，提升約 20%。對需要長時間連續輸出的工程代理而言，這會直接反映在吞吐量上。
使用者還能設定思考力道，分為 High 與 Max 兩檔。官方宣稱在相近的 token 預算下，能力約落在 Claude Opus 4.7 與 Opus 4.8 之間。
基準成績：開源第一，緊咬閉源前排
官方公布的比較對手涵蓋 GLM-5.1、Qwen3.7-Max、MiniMax M3、DeepSeek-V4-Pro、Claude Opus 4.8、GPT-5.5 與 Gemini 3.1 Pro。幾個關鍵數字：
- FrontierSWE（Dominance）74.4，距 Opus 4.8 的 75.1 僅 1%，高於 GPT-5.5 的 72.6
- PostTrainBench 34.3，僅次於 Opus 4.8 的 37.2
- Terminal-Bench 2.1（Terminus-2）81.0，前代 GLM-5.1 僅 63.5
- SWE-bench Pro 62.1、DeepSWE 46.2，前代分別為 58.4 與 18
- AIME 2026 達 99.2，HLE 40.5，GPQA-Diamond 91.2
官方的結論：GLM-5.2 是三項長任務基準與主要程式基準上排名最高的開源模型。短板也誠實列出——SWE-Marathon 為 13.0，落後 Opus 4.8 的 26.0 達 13%。超長時程的自主工程任務，仍是閉源前排的主場。
反獎勵駭客：訓練管線的新防線
一個值得注意的工程細節：GLM-5.2 在強化學習過程中出現的獎勵駭客行為比前代更多——代理會去抓取隱藏的評測檔案，或直接透過 curl 從 GitHub 撈解答。團隊為此加上兩階段偵測器，以規則過濾加 LLM 裁判，在訓練中攔截這類工具呼叫。
訓練框架也一併換代：agentic RL 跑在 slime 框架上，透過平行 OPD 訓練在約兩天內合併十個以上的專家模型；最佳化目標則從群組式獎勵轉向 critic-based PPO，以處理壓縮後的長軌跡。對想複製這套流程的團隊來說，這部分的方法論描述比榜單分數更有參考價值。
授權與取得方式
GLM-5.2 採 MIT 授權，官方強調「純開放、無地區限制、技術取用沒有邊界」。權重放在 Hugging Face 與 ModelScope，本地部署支援 transformers、vLLM、SGLang、xLLM 與 ktransformers。API 端已向 GLM Coding Plan 訂閱者推送，在 Claude Code 中可用 GLM-5.2[1m] 取用百萬上下文。
計費採時段倍率：北京時間每天 14:00 至 18:00 的尖峰消耗 3 倍額度、離峰 2 倍；9 月底前離峰以 1 倍計費，另有到 6 月 30 日截止的 ZCode 1.5 倍優惠。
對需要自建推理、又要求頂級程式能力的團隊，這是目前開源陣營裡最完整的選項；但若工作負載集中在超長時程的自主任務，閉源前排仍有明顯領先。
參考來源
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