GLM-5.2

Das GLM-Flaggschiff: 1M-Kontext, einstellbarer Denk-Effort

Frontier-Generation der GLM-Reihe

Das GLM-5.2 Modell im Überblick

GLM-5.2 ist Z.AIs Frontier-Flaggschiff und positioniert sich als das offene Modell, das sich in Coding-Harnesses „richtig anfühlt“. Das 753-Milliarden-MoE bietet ein stabiles 1-Million-Token-Kontextfenster, einstellbare „effort levels“ für die Denk-Tiefe und verbessertes Speculative Decoding. In agentischen Aufgaben bewegte es sich zum Release im Juni 2026 laut Fachpresse auf Augenhöhe mit führenden proprietären Modellen – bei durchgängiger MIT-Lizenz.

Name:

GLM-5.2

Entwickler:

Z.AI (Zhipu AI)

Veröffentlichung:

Juni 2026

Lizenz:

MIT (keine regionalen Einschränkungen)

Verfügbarkeit:

Hugging Face | Analyse

Modelltyp:

MoE, agentic-coding-Frontier, text-fokussiert

Parameter:

753 Mrd. total (glm_moe_dsa)

Architektur:

GLM-MoE mit Dynamic Sparse Attention, verbessertes Speculative Decoding

Kontextlänge:

1.000.000 Token

Spezialitäten von GLM-5.2

1M-Token-Kontext

Stabiles 1-Million-Token-Fenster bei offenen Gewichten – für Long-Horizon-Arbeit.

Einstellbarer Effort

„Flexible effort levels“ steuern die Denk-Tiefe je Aufgabe (Max-Effort empfohlen).

Coding-Harness-tauglich

Positioniert als das offene Modell, das sich in Coding-Harnesses richtig anfühlt.

Schnelleres Decoding

Verbessertes Speculative Decoding (bis ~20 % längere Acceptance).

Benchmarks & Leistung

Angaben von Z.AI / Fachpresse (Auswahl):

Benchmark	GLM-5.2	Kategorie
AIME 2026	99,2 %	Mathematik
SWE-bench Pro	62,1 %	Coding

Quelle: interconnects.ai / Z.AI. Laut Analyse auf Augenhöhe mit Top-Closed-Modellen bei Agenten-Aufgaben.

Individuelle KI-Beratung

Ist GLM-5.2 das passende Modell für Sie?

Als aktuelles Frontier-Flaggschiff mit 1M-Kontext ist GLM-5.2 mächtig, aber ressourcenintensiv. Wir planen Auslegung und Betrieb mit Ihnen.

Die Post-Training Pipeline für GLM-5.2

Trainingsdaten & Trainingsprozess

GLM-5.2 nutzt ein GLM-MoE mit Dynamic Sparse Attention und ein verbessertes Speculative Decoding. Das stabile 1-Million-Token-Kontextfenster macht Long-Horizon-Arbeit an ganzen Codebasen praktikabel.

Trainiert und optimiert mit Z.AIs RL-Framework „SLIME“, richtet sich GLM-5.2 an anspruchsvollste Coding-Agenten – als offene Alternative zu geschlossenen Frontier-Modellen.

Hardware & Deployment

vLLM, SGLang, Transformers
Hardware-Profil wie GLM-5.x (Multi-GPU H200-Klasse)
1M-Kontext erhöht KV-Cache-/Speicherbedarf massiv

Anwendungsfälle – Empfohlene Anwendungsfälle für GLM-5.2

Empfohlene Anwendungsfälle für GLM-5.2

Für Frontier-Coding-Agenten mit sehr langem Kontext.

Frontier-Coding-Agenten mit langem Kontext

Repo- und codebasisweite Aufgaben

Long-Horizon-Automation

Self-hosted Alternative zu Closed-Frontier-Modellen

Deep Research

GLM-5.2

Stärken & Schwächen von GLM-5.2

Stärken

1M-Kontext bei MIT-Lizenz

Frontier-Agentik-Leistung

Einstellbarer Denk-Effort

Aktuellste offene Option der GLM-Reihe

Schwächen & Einschränkungen

Extrem hoher Hardware-/Speicherbedarf (v. a. bei 1M-Kontext)

Rein textbasiert

Aktive Parameter offiziell nicht beziffert

Mit dem richtigen Modell Ergebnisse maximieren

Aktuelles Frontier-Flaggschiff, souverän betrieben

Wir planen die Cluster-Auslegung für GLM-5.2 und betreiben es DSGVO-konform aus dem deutschen Rechenzentrum – als offene Alternative zu proprietären Frontier-Modellen.