GLM-5.2

GLM-5.2

zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型，适合编程和智能体这类长链条多步工作，有 1M 词元上下文，采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。

由 zai-org 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：GLM-5.2 是 zai-org 最新的旗舰文本模型，为长链条任务而造。模型卡说它在 1M 词元上下文里依然稳定，并且在编程上比 GLM-5.1 有所提升。记录里列出 753B 参数、英文和中文，以及 MIT 许可证。

适合谁：拥有大型 GPU 集群，想用开放权重模型做编程、推理和智能体工作的团队，以及通过托管 API 使用它的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 用来做编程和智能体任务 | 一个请求完成整个仓库的修改
企业 | 平台团队 | 托管一个 MIT 许可证的开放模型 | 私有服务器上的内部助手
研究 | AI 实验室 | 研究大型稀疏注意力模型 | 和 GLM-5.1 对比
法律和金融 | 分析师 | 处理长文档 | 在一个上下文里读完一份长文件

如果你没有多 GPU 服务器，可以跳过它。BF16 权重约 1,507 GB，所以托管 API 是更轻松的入口。

用在哪里：

• SGLang、vLLM、Transformers 和 KTransformers，按模型卡列出的版本
• Unsloth，从模型卡指明的一个 beta 版本起
• Ascend NPU 平台，通过 vLLM-Ascend、xLLM 和 SGLang
• Z.ai API Platform，作为托管服务

Use case | Who | What they get back
编程 | 开发者 | 按所选强度编写和修改的代码
长上下文工作 | 分析师 | 跨越最多 1M 词元上下文的回答
智能体任务 | 开发者 | 多步的工具和终端操作

如何设置：

• 电脑上装有 Python 和 pip
• 多 GPU 服务器，因为 BF16 权重约 1,507 GB，按估算 4-bit 约 377 GB
• 模型卡列出的某个框架，使用它指明的版本

1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 用 hf 命令下载模型文件。
3. 从模型卡里选一个框架，照着它的手册或配方操作。

pip install -U huggingface_hub
hf download zai-org/GLM-5.2

如何使用：用列出的某个框架提供模型服务，再发送聊天请求。模型卡说 GLM-5.2 有多个思考强度，你可以在质量和速度之间取舍。

Framework | Minimum version on the card
SGLang | 0.5.13.post1
vLLM | 0.23.0
Transformers | 0.5.12
KTransformers | 0.5.12
Unsloth | 0.1.47-beta

示例：你把一个很长的代码库贴进去，发给它一个编程任务，并选择高强度。它会逐步推理，再返回修改，用更多的时间换更仔细的推理。

新手与专家：如果你是新手，先试托管 API 或量化副本，因为这个模型对普通电脑来说太大了。别人已发布 148 个量化副本。

如果你懂这个领域，模型卡介绍了 IndexShare，它在每四个稀疏注意力层之间复用同一个索引器。它说这在 1M 上下文下把每个词元的 FLOPs 降低了 2.9 倍。它还说改进后的 MTP 层把推测解码的接受长度最多提高了 20%。

最多 1M 词元的提示词
共享索引器的稀疏注意力
所选的思考强度
文字或代码回答

Title: SWE-bench Pro 分数
GLM-5.2: 62.1
GLM-5.1: 58.4

注意事项：

• License: MIT
• Cost to run: 本地使用需要大型 GPU 集群，或者用 Z.ai API Platform，模型卡没有给出它的价格
• Data it reaches: 你下载的文件和你发送的提示词
• Versions: 别人已发布 148 个量化版本和 27 个微调版本

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：753B
• Weights: about 1,507 GB in BF16; about 377 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：316,074
• 点赞：5,206
• 许可证：mit
• 语言：en, zh
• Quantized versions: 148
• Fine-tunes: 27
• 标签：transformers, safetensors, glm_moe_dsa, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2
• 文件：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.2/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download zai-org/GLM-5.2

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。