GLM-5.2
z-ai/glm-5.2
Guide uniquementPoids ouverts
- Date de sortie
- 16 juin 2026
- Fenêtre de contexte
- 1.05M
- Sortie maximale
- 944K
- Entrée / sortie par 1M
- $0.0341 / $7
- Entrées
- Texte
z-ai/glm-5.2
Guide du modèle · Juin 2026
GLM-5.2 : un contexte solide d'un million de tokens
GLM-5.2 est le modèle de la gamme GLM-5 qui a fiabilisé le contexte d'un million de tokens. Il a également introduit un reasoning effort ajustable ainsi qu'une architecture d'attention plus efficace, le tout en open weights sous licence MIT.
GLM-5.2 n'est pas disponible dans notre chat. Les modèles les plus proches que vous pouvez tester ici gratuitement sont GLM-5.3 Flash et GLM-5.3.
§ 01Fiche technique
Spécifications de GLM-5.2
| ID OpenRouter | z-ai/glm-5.2 |
|---|---|
| Développeur | Z.ai |
| Date de sortie | 16 juin 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1,048,576 tokens |
| Sortie maximale | 943,718 tokens |
| Prix en entrée | $0.0341 par 1M de tokens |
| Prix en sortie | $7 par 1M de tokens |
| Entrées | Texte |
| Poids ouverts | zai-org/GLM-5.2 |
| Paramètres | Non publié |
| Licence | MIT |
| Chat gratuit ici | Guide uniquement |
Source : liste des modèles OpenRouter et model cards officielles sur Hugging Face.
§ 02Vue d'ensemble
Les nouveautés de GLM-5.2
Une fenêtre de contexte véritablement fiable
GLM-5.2 a été déployé sur OpenRouter le 16 juin 2026 avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens et une sortie maximale de 943 718 tokens. Z.ai évoque une avancée majeure dans les capacités à long horizon par rapport à GLM-5.1 et précise que, pour la première fois dans cette famille, les performances se maintiennent sur un « contexte solide de 1M de tokens » capable de soutenir durablement des tâches complexes.
Un million de tokens équivaut approximativement à un vaste codebase, plusieurs longs rapports ou des heures de retranscriptions en une seule requête. L'avantage pratique est immédiat : un agent peut garder l'intégralité d'un projet en mémoire sans devoir résumer ni rien oublier.
IndexShare et un décodage accéléré
Traiter un contexte long coûte cher en calcul, c'est pourquoi GLM-5.2 fait évoluer son architecture. Z.ai introduit IndexShare, qui réutilise le même indexeur toutes les quatre couches d'attention sparse ; selon la fiche du modèle (model card), ce mécanisme réduit les FLOPs par token de 2.9× sur une longueur de contexte d'un million de tokens.
GLM-5.2 optimise également sa couche de prédiction multi-token (MTP) pour le décodage spéculatif, augmentant la longueur d'acceptation jusqu'à 20 % d'après Z.ai. Un taux d'acceptation plus élevé signifie que davantage de tokens sont validés à chaque étape, accélérant ainsi la génération.
Un reasoning effort flexible
GLM-5.2 propose plusieurs niveaux de réflexion afin de trouver le juste équilibre entre qualité et latence. Une simple vérification ne requiert pas le même budget de raisonnement qu'un refactoring complexe. Sur OpenRouter, le modèle prend en charge les paramètres reasoning et reasoning_effort.
La tarification sur OpenRouter est atypique : environ $0.034 par million de tokens en entrée et $7 par million de tokens en sortie. L'analyse d'entrées volumineuses est très économique, tandis que les réponses longues coûtent plus cher — un détail essentiel à anticiper pour les workflows d'agents générant beaucoup de texte.
- Contexte : 1 048 576 tokens ; sortie maximale : 943 718 tokens.
- Poids ouverts (open weights) : zai-org/GLM-5.2, licence MIT.
- Successeur : GLM-5.3 s'appuie sur le même modèle de base avec un post-training optimisé.
§ 03Points forts
Les points forts de GLM-5.2
Un contexte de 1M fiable
Conçu pour rester stable sur de très longues entrées, un atout décisif pour le développement à l'échelle d'un projet et la recherche.
Une attention plus économique sur contextes longs
Selon Z.ai, IndexShare réduit la charge de calcul par token de 2.9× à 1M de tokens.
Niveau d'effort sélectionnable
Choisissez un budget de raisonnement plus ou moins élevé par requête.
Poids ouverts sous licence MIT
Téléchargez zai-org/GLM-5.2 et exécutez-le ou ajustez-le (fine-tuning) sous une licence permissive.
§ 04Comment l'essayer
Trois façons d'utiliser GLM-5.2
Essayez gratuitement la version suivante
GLM-5.3 partage le modèle de base de GLM-5.2 et fonctionne dans notre chat. Commencez par là pour tester le comportement de la famille sur les longs contextes.
Appeler z-ai/glm-5.2
Utilisez OpenRouter avec le paramètre reasoning pour définir un niveau d'effort.
Déployez-le vous-même
Servez zai-org/GLM-5.2 depuis Hugging Face avec un framework compatible avec son architecture.
§ 05Famille
Le reste de la famille GLM-5
Chaque page de modèle utilise la même fiche technique pour vous permettre de les comparer en un coup d'œil.
| Modèle | Date de sortie | Fenêtre de contexte | Entrée / sortie par 1M | Chat gratuit ici |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5 | 11 févr. 2026 | 205K | $1 / $3.20 | — |
| GLM-5-Turbo | 15 mars 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5V-Turbo | 1 avr. 2026 | 203K | $1.20 / $4 | — |
| GLM-5.1 | 7 avr. 2026 | 205K | $1.40 / $4.40 | — |
| GLM-5.2 | 16 juin 2026 | 1.05M | $0.0341 / $7 | — |
| GLM-5.3 | 18 août 2026 | 1.05M | $0.079 / $1.40 | Dans notre chat |
| GLM-5.3 Flash | 26 août 2026 | 1.05M | $0.0052 / $0.1985 | Dans notre chat |
| GLM-5.3 FlashX | 18 sept. 2026 | 1.05M | $0.37 / $1.25 | — |
| GLM-5.3 Prime | 23 sept. 2026 | 1M | $2.80 / $8.80 | — |
§ 06FAQ
Questions sur GLM-5.2
Q01Quelle est la longueur de contexte de GLM-5.2 ?
OpenRouter indique 1,048,576 tokens de contexte, avec jusqu'à 943,718 tokens de sortie par requête.
Q02Qu'est-ce qu'IndexShare ?
Il s'agit d'une technique d'attention conçue par Z.ai, dans laquelle un indexeur est réutilisé toutes les quatre couches de sparse attention. Z.ai fait état d'une réduction de 2.9× des FLOPs par token sur un contexte de 1M.
Q03GLM-5.2 est-il open source ?
Ses poids sont disponibles publiquement sur Hugging Face sous le nom zai-org/GLM-5.2, sous licence MIT.
Q04Dois-je utiliser GLM-5.2 ou GLM-5.3 ?
GLM-5.3 repose sur le même modèle de base et Z.ai indique qu'il est bien plus performant sur le code complexe ; c'est donc généralement le meilleur choix. GLM-5.2 conserve la licence permissive MIT, tandis que GLM-5.3 adopte une licence personnalisée.
§ 07Sur le même sujet
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