ГЛМ 5.2 получила контекст в миллион токенов: целый проект помещается в одну сессию

Китайская компания Z.ai выпустила ГЛМ 5.2 — четвёртую крупную модель в линейке GLM-5 за четыре месяца. До неё вышли GLM-5 (11 февраля), GLM-5-Turbo (15 марта) и GLM-5.1 (7 апреля). По данным MarkTechPost, новинка доступна сразу на всех тарифах GLM Coding Plan: Lite, Pro, Max, Team. Бенчмарков (публичных тестов производительности вроде SWE-bench или Terminal-Bench) на момент запуска компания не представила.

Миллион токенов на практике — зачем столько?

Предыдущая GLM-5.1 работала с окном в 200 000 токенов. ГЛМ 5.2 увеличила его в пять раз, до 1 000 000. Максимальный ответ модели — до 131 072 токенов.

Что это значит в быту:

• Целый средний репозиторий кода — исходники, тесты, конфигурации и история диалога — помещается в одну сессию без принудительного сжатия
• Длинные документы, логи, стенограммы свыше 200 000 токенов больше не обрезаются
• ИИ-агент (программа, которая сама выполняет цепочку действий) удерживает контекст на протяжении многошаговых задач

По данным сообщества, базовая архитектура GLM-5 — модель типа Mixture-of-Experts (смесь экспертов, когда модель «включает» только часть своих параметров на каждый запрос) с 744 миллиардами параметров, из которых на один токен активируются 40 миллиардов. Z.ai не уточнила, изменилась ли архитектура в версии 5.2.

Что нового?

• Контекстное окно 1 000 000 токенов — вариант обозначается как glm-5.2[1m] в конфигурации
• Максимальный ответ до 131 072 токенов — можно получить развёрнутый вывод без обрезки
• Два уровня «усилия мышления»: High и Max — Z.ai рекомендует Max для сложных многошаговых задач с кодом
• Совместимость с восемью агентными инструментами — Claude Code, Cline, OpenCode и OpenClaw с первого дня
• Подключение через Anthropic-совместимый эндпоинт — замена базового URL и идентификатора модели, без переписывания рабочего процесса
• Бенчмарки не опубликованы — ни SWE-bench, ни Terminal-Bench, ни Code Arena на момент запуска

Как попробовать?

1. Для Claude Code. Откройте файл ~/.claude/settings.json и замените модели Sonnet и Opus на glm-5.2[1m]. Поднимите параметр CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW до 1000000, чтобы агент использовал весь контекст. Альтернативно — задайте переменные окружения: ANTHROPIC_BASE_URL на https://api.z.ai/api/anthropic, укажите свой API-ключ Z.ai и запустите claude
2. Для Cline. Выберите провайдер OpenAI Compatible. Базовый URL — https://api.z.ai/api/coding/paas/v4. Модель — glm-5.2, контекст — 1000000
3. Проверка. В сессии Claude Code выполните команду /effort и выберите max. Затем /status, чтобы убедиться, что активна именно GLM 5.2

Стоит ли сравнивать с YandexGPT и GigaChat?

Прямое сравнение здесь некорректно: ГЛМ 5.2 заточена под агентную работу с кодом и миллионный контекст, тогда как YandexGPT и GigaChat решают другие задачи и доступны в РФ без VPN. Но для понимания масштаба:

Если вы работаете с текстами на русском и не пишете код, YandexGPT и GigaChat закрывают большинство задач. ГЛМ 5.2 актуальна тем, кому нужен именно длинный контекст для кода или анализа больших документов.

Частые вопросы

GLM 5.2 бесплатна?

Модель доступна на всех тарифах GLM Coding Plan (Lite, Pro, Max, Team). Точные цены за токены Z.ai в анонсе не указала. Для проверки нужен API-ключ Z.ai.

Можно ли использовать без Claude Code или Cline?

Да. Z.ai заявляет совместимость с восемью агентными инструментами, включая OpenCode и OpenClaw. Подключение идёт через Anthropic-совместимый эндпоинт или OpenAI-совместимый провайдер.

Насколько модель надёжна без публичных бенчмарков?

Это открытый вопрос. Z.ai не представила результатов SWE-bench, Terminal-Bench или Code Arena. Предыдущая GLM-5.1, по данным сообщества, выдерживала до 1 700 агентных шагов и автономные циклы до восьми часов. Повторит ли это ГЛМ 5.2, пока неизвестно. Совет: тестируйте на второстепенных задачах, а рабочие проекты переводите после появления независимых замеров.

По материалам MarkTechPost