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Zhipu AI 開源 GLM-5.2，支援 100 萬 Token 上下文

Zhipu AI 開源 GLM-5.2，支援 100 萬 Token 上下文
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🐼閱讀原文： Pandaily
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💡全新的 100 萬上下文開源模型採用 MIT 授權；這是受限美國模型的重要替代選擇。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

GLM-5.2 現已採用寬鬆的 MIT 授權發布。

為什麼重要

此發布為需要長上下文能力且無法依賴美國受限 API 的開發者提供了強大的替代方案。它顯著降低了在受出口管制影響地區建構 RAG 密集型應用程式的門檻。

下一步行動

下載 GLM-5.2 權重，並在您的長文件資料集上測試其檢索準確度，與現有的專有模型進行比較。

誰應關注：Researchers & Academics

關鍵要點

  • •GLM-5.2 現已採用寬鬆的 MIT 授權發布。
  • •該模型支援高達 100 萬 token 的上下文視窗。
  • •此發布作為受限美國 AI 模型的策略性替代方案。
  • •Zhipu AI 旨在為開發者提供高容量的開源基礎設施。

🧠 深度解析

Web-grounded analysis with 37 cited sources.

🔑 增強重點摘要

  • •GLM-5.2 被智譜AI定位為迄今為止能力最強的開源模型，特別在長程任務和編碼方面表現領先，並支援多種主流開發工具，如Claude Code、Cline和Cursor等。
  • •該模型採用混合專家（MoE）架構，總參數達7440億，每次推理僅激活約400億參數，且全程基於華為昇騰910B晶片與MindSpore框架訓練，完全不依賴NVIDIA硬體，展現其自主研發能力。
  • •GLM-5.2的發布被視為對近期美國出口管制導致Anthropic的Claude Fable 5模型下架的直接回應，旨在透過開源策略保障開發者對前沿AI技術的長期可控使用權。
  • •此版本顯著強化了智能體編程（Agentic Coding）能力，能夠同時處理多種尋路演算法並自主實現核心組件，並在74萬條伺服器日誌中準確追溯系統崩潰根源，以及在法律文件中識別隱性衝突，證明其在複雜編碼和長文本推理方面的實用性。
📊 競品分析▸ Show
特性/模型GLM-5.2 (智譜AI)Gemini 1.5 Pro (Google)Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)GPT-4o (OpenAI)
上下文視窗100萬 token標準128K，部分開發者可達100萬，現已開放200萬 token20萬 token12.8萬 token
授權模式MIT開源專有專有專有
架構MoE (總7440億參數，約400億激活)MoE (未明確參數)未公開 (通常為MoE)未公開 (通常為MoE)
訓練硬體華為昇騰910B晶片，MindSpore框架Google TPU未公開未公開
主要優勢智能體編程、長程任務、國產最強編碼模型長上下文、多模態、上下文學習智能水平、功能多樣性、處理複雜認知任務、編碼能力超越Opus多模態（文字、語音、影像）、跨語言能力、視覺理解
API定價 (每百萬token)GLM Coding Plan $18/月起，API定價下周上線未公開具體定價，透過AI Studio和Vertex AI提供輸入$3 / 輸出$15GPT-4o mini 輸入$0.15 / 輸出$0.60 (GPT-4o更高)
基準測試表現SWE-Bench Pro超越GPT-5.2 (GLM-5.1數據)，長程任務領先，編程能力接近Claude Opus 4.8在長上下文任務中保持高性能，但複雜檢索任務準確率約60-70%在GPQA、MMLU、HumanEval等基準測試中超越競爭對手及Claude 3 Opus在MMLU、MathVista和ChartQA等視覺基準測試中達到SOTA

🛠️ 技術深入

  • 模型架構： 採用混合專家（MoE）架構，總參數量達7440億，每次推理僅激活約400億參數，以平衡知識廣度與推理效率。
  • 訓練基礎設施： 模型全程基於華為昇騰910B晶片與MindSpore框架訓練，實現了對NVIDIA硬體的完全獨立。
  • 訓練數據： 使用28.5萬億token數據完成訓練。
  • 上下文處理： 實現「真正可用」的100萬token上下文視窗，約可處理200萬中文字符，能夠完整加載大型代碼庫、技術文檔或多份合同。
  • 長文本能力實測： 實測顯示，GLM-5.2能在74萬條伺服器日誌中準確追溯系統崩潰根源，並在四份法律文件中識別隱性衝突。
  • 編碼能力： 被官方定位為「當前最強國產Coding模型」，具備同時處理A*、Dijkstra和BFS三種尋路演算法的能力，並能自主實現優先佇列等核心組件，而非依賴標準庫函數。
  • 迭代速度： 作為GLM-5系列在兩個月內的第三次重大迭代（前兩代為2026年2月發布的GLM-5.0和5月推出的GLM-5.1），展現智譜AI快速工程化迭代的節奏。
  • 底層優化： GLM-5系列整合了DeepSeek的稀疏注意力機制（DSA）以降低長文本推理成本，並採用多token預測（MTP）技術提升生成效率，尤其在程式碼和JSON等結構化文本方面。
  • 強化學習框架： 引入名為「slime」的異步強化學習框架，將生成過程與訓練過程解耦，大幅提升後訓練的迭代效率和模型從複雜長程交互中學習的能力。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

中國AI產業將加速擺脫對美國AI硬體和模型的依賴。
GLM-5.2完全基於華為昇騰晶片訓練，並開源以提供美國受限模型的替代方案，將鼓勵更多中國企業採用國產AI基礎設施。
開源大型語言模型市場的競爭將進一步加劇，特別是在長上下文處理和智能體編程領域。
智譜AI以MIT授權發布GLM-5.2，並強調其在100萬token上下文和編程能力上的領先，將促使其他模型開發者提升相關能力並考慮開源策略。
智譜AI將鞏固其在中國AI生態系統中的核心地位，吸引更多開發者和企業用戶。
透過提供高性能、開源且不受地緣政治限制的模型，智譜AI為中國開發者提供了可靠的基礎設施，有助於擴大其市場份額和影響力。

⏳ 時間線

2019-06
智譜AI成立，源自清華大學計算機系知識工程實驗室
2022-08
智譜AI聯合清華大學發布並開源GLM-130B
2025-01
智譜AI被美國列入實體清單
2026-01-08
智譜AI在香港交易所正式掛牌上市
2026-02-11
智譜AI發布旗艦大模型GLM-5，總參數7440億，專注編程與AI智能體能力
2026-06-13
智譜AI面向GLM Coding Plan全量用戶開放GLM-5.2，並宣布將於下周正式開源
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