Z.ai が使用可能な 100 万トークンコンテキストと 2 つの思考レベルを備えた GLM-5.2 を発表、ベンチマークなしでリリース
Z.ai は最新大規模言語モデル「GLM-5.2」を発表し、100 万トークンの使用可能コンテキストウィンドウと 2 つの思考努力レベルを搭載した。同社は本モデルにベンチマーク結果を伴わずにリリースを行った。
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GLM-5.2 は Z.ai が最新リリースした大規模言語モデルであり、GLM-5 シリーズにおける第 3 回目の主要バージョンです。これは GLM-5（2 月 11 日）、GLM-5-Turbo（3 月 15 日）、そして GLM-5.1（4 月 7 日）に続くものです。これにより、約 4 ヶ月の間に 4 つのフラッグシップクラスのコーディングリリースが行われたことになります。
実用可能な 100 万トークンコンテキストウィンドウ
GLM-5.2 の目玉仕様は、1,000,000 トークンのコンテキストウィンドウです。Z.ai はこのバリアントを独自設定で glm-5.2[1m] と呼んでいます。各レスポンスでは最大 131,072 トークンの出力トークンを返すことができます。これは GLM-5.1 の 200,000 トークンウィンドウと比較して約 5 倍の拡大です。
1M トークンのウィンドウは、コーディングエージェントの実践的な動作を大きく変えます。エージェントは、作業メモリ内に中規模のコードリポジトリ全体を保持できるようになります。これにはソースファイル、テスト、設定ファイル、会話履歴が含まれます。これにより、小さなウィンドウが強制する頻繁な要約処理を回避できます。
今回のリリースでは、思考努力レベルとして「High（高）」と「Max（最大）」の 2 つが追加されました。Z.ai は複雑で多段階のコーディング作業に対して Max エフォートを推奨しています。Claude Code では /effort コマンドがこの設定を制御します。xhigh、max、ultracode の各オプションはすべて GLM-5.2 の Max エフォートにマッピングされます。
アーキテクチャと変更点
Z.ai はリリース資料において GLM-5.2 のアーキテクチャについては明言していません。しかしコミュニティの注釈に基づくと、GLM-5 ベースは 7,440 億パラメータを持つ Mixture-of-Experts（専門家混合モデル）です。トークンごとに 400 億パラメータが活性化されます。GLM-5.1 はこのバックボーンを維持しつつ、再ターゲットされたポストトレーニングを行いました。
MTP エクスプレイナープレイグラウンド
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}
インタラクティブデモ
GLM-5.2 セットアップジェネレーター & コンテキスト可視化ツール
エージェントとエフォートモードを選択してください。正確な設定をコピーし、100 万トークンが何をもたらすかを確認できます。
- コーディングエージェント
Claude Code
Claude Code (環境変数)
OpenClaw
Cline
- コンテキストウィンドウ
1M トークン (glm-5.2[1m])
標準 (glm-5.2)
- 思考エフォート
最大（複雑なコーディング用）
高
あなたの設定
コピー
コンテキストウィンドウ：GLM-5.1 vs GLM-5.2
GLM-5.1〜200,000 トークン
GLM-5.2 1,000,000 トークン
GLM-5.2 の概要
コンテキストウィンドウ内に 1,000,000 入力トークンを処理可能
1 回のレスポンスあたり最大 131,072 出力トークン
GLM-5.1 のウィンドウの 5 倍の規模
初日から 8 つのエージェントツールをサポート
設定情報元：Z.ai 開発者ドキュメント・2026 年 6 月
© Marktechpost
翻訳全文
function esc(s){ return s.replace(/&/g,'&').replace(//g,'>'); }
function highlight(s){
s = esc(s);
s = s.replace(/("[^"]*?"|"[^&]*?")/g, function(m){ return ''+m+''; });
s = s.replace(/\b(export|claude|Provider|Base URL|API Key|Model|Context size|Support Images)\b/g, '$1');
return s;
}
function render(){
var c = configs();
root.querySelector('#g52-out code').innerHTML = highlight(c.text);
root.querySelector('#g52-tip').innerHTML = 'How to apply: '+c.tip;
root.querySelector('#g52-out').setAttribute('data-raw', c.text);
}
function wire(groupId, key){
var g = root.querySelector('#'+groupId);
g.addEventListener('click', function(e){
var b = e.target.closest('.g52-btn'); if(!b) return;
state[key] = b.getAttribute('data-v');
g.querySelectorAll('.g52-btn').forEach(function(x){ x.classList.remove('is-on'); });
b.classList.add('is-on');
render();
});
}
wire('g52-tool','tool'); wire('g52-ctx','ctx'); wire('g52-eff','eff');
root.querySelector('#g52-copy').addEventListener('click', function(){
var raw = root.querySelector('#g52-out').getAttribute('data-raw');
var btn = this;
function done(){ btn.textContent='Copied'; setTimeout(function(){ btn.textContent='Copy'; },1400); }
if(navigator.clipboard && navigator.clipboard.writeText){
navigator.clipboard.writeText(raw).then(done, done);
} else {
var ta=document.createElement('textarea'); ta.value=raw; document.body.appendChild(ta);
ta.select(); try{document.execCommand('copy');}catch(e){} document.body.removeChild(ta); done();
}
});
render();
})();
ベンチマークに関する質問
ここには重要な注意が必要です。Z.ai は GLM-5.2 のローンチ時に、ベンチマークスコアを一切公開していませんでした。SWE-bench、Terminal-Bench、または Code Arena の数値もまだ存在しません。今回の発表は、利用可能性、コンテキストの拡張、そしてオープンソースのロードマップに焦点が当てられていました。
仕様比較：GLM-5.2 vs GLM-5.1
属性 | GLM-5.2 | GLM-5.1
---|---|---
リリース日 | 2026 年 6 月 13 日 | 2026 年 4 月 7 日
コンテキストウィンドウ | 1,000,000 トークン (glm-5.2[1m]) | 約 200,000 トークン
最大出力トークン数 | 131,072 | 非公表
推論モード | High（高）、Max（最大）の 2 レベル | シングルモードのみ
アーキテクチャ | ローンチ時は未発表 (GLM-5 リネージ) | 744B MoE、アクティブ 40B
ライセンス | MIT（重みは来週公開予定） | MIT（オープンウェイト公開済み）
ローンチ時のベンチマーク | 未公開 | SWE-bench Pro 58.4
ローンチ時のアクセス | GLM Coding Plan（全ティア対象） | Coding Plan、API、およびウェイト
使用例付きユースケース
リポジトリ全体の書き換え：中規模のリポジトリを単一のコンテキストウィンドウに読み込みます。エージェントは再取得を行うことなく、ファイル間の依存関係を追跡します。例として、40 個の Python データパイプラインファイルを単一セッションで書き換えることが可能です。
長期ホライズンのエージェント実行：GLM-5.2 は、計画・実行・テスト・修正のループを継続的に実行することを目的としています。GLM-5.1 は、1 つのセッションで約 1,700 ステップのエージェント動作を維持し、最大 8 時間にわたる自律的なループを実行しました。GLM-5.2 もその軌道を引き継ぎますが、同モデル自体の数値は現在未確定です。
Claude Code の差し替え代替品：ベース URL とモデル識別子のみを変更すれば、既存のエージェントハネスとワークフローをそのまま維持できます。これは、最先端 API へのアクセスが阻害された際に特に重要です。
大規模ドキュメントの分析：200K トークンを超える長い仕様書、ログ、または転写テキストを入力します。1M のウィンドウは、小規模モデルでは切り捨てられてしまう資料を保持できます。
GLM-5.2 のセットアップ方法
Claude Code の場合、~/.claude/settings.json を編集してください。Sonnet および Opus スロットを 1M バリアントに指し示します。自動コンパクションウィンドウを引き上げて、エージェントが完全なコンテキストを使用できるようにします。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1000000",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.2[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.2[1m]"
}
}あるいは、環境変数を通じてエンドポイントを設定することもできます。Anthropic 互換のエンドポイントは、ベース URL の差し替えを受け入れます。
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-api-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-5.2[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-5.2[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-4.5-air"
claude
次に、セッション内で /effort を実行して max を選択してください。/status を実行して GLM-5.2 がアクティブであることを確認します。Cline の場合は、OpenAI 互換プロバイダーを選択し、ベース URL を https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 に設定します。カスタムモデルとして glm-5.2 を入力し、コンテキストを 1,000,000 に設定してください。
GLM-5.2 は、発売初日から 8 つのエージェント型コーディングツールと互換性があります。リストには Claude Code、Cline、OpenCode、OpenClaw が含まれています。
主要なポイント
Z.ai は 2026 年 6 月 13 日に GLM-5.2 をリリースし、GLM コーディングプランのすべてのティア（Lite、Pro、Max、Team）で即時利用可能となりました。
最大 131,072 トークンの出力トークンを備えた 1M トークンコンテキストウィンドウ (glm-5.2[1m])。
発売時にベンチマークは公開されませんでした。
ベース URL とモデルの切り替えのみで、Anthropic 互換エンドポイント経由で Claude Code、Cline、OpenClaw に組み込まれます。
知性はオープンであり、アクセス可能であり、構築のために用意されているべきです。世界中の開発者をエンパワーします。
GLM-5.2 は now、Lite、Pro、Max、Team プランを含むすべての GLM コーディングプランユーザーに利用可能です。https://t.co/aOKcqZD5EJ
新フラッグシップモデルとして、GLM-5.2 は…
— Z.ai (@Zai_org) 2026 年 6 月 13 日
原文を表示
GLM-5.2 is the latest large language model from Z.ai, becoming the third major release in the GLM-5 line. It follows GLM-5 (February 11), GLM-5-Turbo (March 15), and GLM-5.1 (April 7). That makes four flagship-tier coding releases in roughly four months.
Usable 1M-Token Context Window
GLM-5.2’s standout spec is a 1,000,000-token context window. Z.ai labels the variant glm-5.2[1m] in its own configuration. Each response can return up to 131,072 output tokens. That is roughly a 5x jump from GLM-5.1’s 200,000-token window.
A 1M-token window changes how a coding agent works in practice. The agent can hold an entire mid-sized repository in working memory. That includes source files, tests, configuration, and conversation history. It avoids the constant summarization that smaller windows force.
The release also adds two thinking-effort levels: High and Max. Z.ai recommends Max effort for complex, multi-step coding work. In Claude Code, the /effort command controls this setting. The xhigh, max, and ultracode options all map to GLM-5.2’s Max effort.
Architecture and What Changed
Z.ai did not specify GLM-5.2’s architecture in its launch materials. But based on community notes, the GLM-5 base is a 744-billion-parameter Mixture-of-Experts model. It activates 40 billion parameters per token. GLM-5.1 kept that same backbone with retargeted post-training.
MTP Explainer Playground
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@media (max-width:640px){
}
Interactive Demo
GLM-5.2 Setup Generator & Context Visualizer
Pick your agent and effort mode. Copy the exact config. See what 1M tokens buys you.
- Coding agent
Claude Code
Claude Code (env vars)
OpenClaw
Cline
- Context window
1M tokens (glm-5.2[1m])
Standard (glm-5.2)
- Thinking effort
Max (complex coding)
High
Your config
Copy
Context window: GLM-5.1 vs GLM-5.2
GLM-5.1~200,000 tokens
GLM-5.21,000,000 tokens
GLM-5.2 at a glance
1,000,000input tokens in one context window
131,072max output tokens per response
5xlarger than GLM-5.1’s window
8agentic tools supported day one
Config sourced from Z.ai developer docs · June 2026
© Marktechpost
The Benchmark Question
Here is the important caveat. Z.ai published no benchmark scores for GLM-5.2 at launch. There is no SWE-bench, Terminal-Bench, or Code Arena number yet. The announcement focused on availability, context, and the open-source roadmap.
Specification Comparison: GLM-5.2 vs GLM-5.1
AttributeGLM-5.2GLM-5.1
ReleasedJune 13, 2026April 7, 2026
Context window1,000,000 tokens (glm-5.2[1m])~200,000 tokens
Max output tokens131,072Not disclosed
Reasoning modesHigh, MaxSingle mode
ArchitectureNot specified at launch (GLM-5 lineage)744B MoE, 40B active
LicenseMIT (weights pending next week)MIT (open weights released)
Launch benchmarksNone published58.4 SWE-bench Pro
Access at launchGLM Coding Plan (all tiers)Coding Plan, API, and weights
Use Cases With Examples
Whole-repository refactors: Load a mid-sized repo into one context window. The agent tracks cross-file dependencies without re-fetching. Example: refactor a 40-file Python data pipeline in a single session.
Long-horizon agent runs: GLM-5.2 targets sustained plan, execute, test, fix loops. GLM-5.1 sustained roughly 1,700 agent steps in one session. It ran autonomous loops for up to eight hours. GLM-5.2 inherits that trajectory, though its own numbers are pending.
Drop-in Claude Code replacement: Swap the base URL and model identifier only. Keep your existing agent harness and workflow. This matters when frontier API access is disrupted.
Large-document analysis: Feed long specs, logs, or transcripts past 200K tokens. The 1M window holds material that smaller models truncate.
How to Set Up GLM-5.2
For Claude Code, edit ~/.claude/settings.json. Point the Sonnet and Opus slots at the 1M variant. Raise the auto-compact window so the agent uses the full context.
Copy CodeCopiedUse a different Browser
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1000000",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-5.2[1m]",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-5.2[1m]"
}
}
Alternatively, set the endpoint through environment variables. The Anthropic-compatible endpoint accepts a base-URL swap.
Copy CodeCopiedUse a different Browser
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-api-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="glm-5.2[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="glm-5.2[1m]"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-4.5-air"
claude
Then run /effort in a session and select max. Run /status to confirm GLM-5.2 is active. For Cline, choose the OpenAI Compatible provider. Set the base URL to https://api.z.ai/api/coding/paas/v4. Enter the custom model glm-5.2 and set context to 1,000,000.
GLM-5.2 is compatible with eight agentic coding tools from day one. The list includes Claude Code, Cline, OpenCode, and OpenClaw.
Key Takeaways
Z.ai shipped GLM-5.2 on June 13, 2026, live immediately across all GLM Coding Plan tiers (Lite, Pro, Max, Team).
1M-token context window (glm-5.2[1m]) with up to 131,072 output tokens.
No benchmarks were published at launch
It drops into Claude Code, Cline, and OpenClaw via an Anthropic-compatible endpoint with just a base-URL and model swap.
Intelligence should be open, accessible, and ready to build with, empowering every developer, everywhere.
GLM-5.2 is now available to all GLM Coding Plan users, including Lite, Pro, Max, and Team plans.https://t.co/aOKcqZD5EJ
As our new flagship model, GLM-5.2 delivers…
— Z.ai (@Zai_org) June 13, 2026
Check out the Technical details. Also, feel free to follow us on Twitter and don’t forget to join our 150k+ML SubReddit and Subscribe to our Newsletter. Wait! are you on telegram? now you can join us on telegram as well.
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The post Z.ai Launches GLM-5.2 With a Usable 1M-Token Context, Two Thinking-Effort Levels, and No Benchmarks at Launch appeared first on MarkTechPost.
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