# GLM-5.2 发布，性能对标 Opus 4.8，支持 1M 上下文，采用新 IS 注意力机制，并已在 transformers、vLLM、SGLang 中可用

- 来源：智谱AI
- 发布时间：2026-06-17 01:45
- AIWatch 分数：69
- AIWatch 标记：当日精选
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- 原文链接：https://x.com/undefined/status/2065682307915362730

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

GLM-5.2 发布，性能对标 Opus 4.8，支持 1M 上下文窗口。其采用新的 IS 注意力机制，每 4 个稀疏层复用 1 个索引器，在 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；改进了 MTP 层用于推测解码，并支持灵活的思考努力级别。模型发布首日即在 transformers、vLLM、SGLang 中可用，采用 MIT 许可证。对开发者而言，可立即在主流推理框架中使用，并受益于长上下文和推理效率提升。
核心观点：
1. IS 注意力机制每 4 个稀疏层复用 1 个索引器，在 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍。
2. GLM-5.2 发布首日即支持 transformers、vLLM、SGLang，采用 MIT 许可证。

## 正文

GLM-5.2 发布，性能对标 Opus 4.8，支持 1M 上下文窗口。其采用新的 IS 注意力机制，每 4 个稀疏层复用 1 个索引器，在 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍；改进了 MTP 层用于推测解码，并支持灵活的思考努力级别。模型发布首日即在 transformers、vLLM、SGLang 中可用，采用 MIT 许可证。对开发者而言，可立即在主流推理框架中使用，并受益于长上下文和推理效率提升。
核心观点：
1. IS 注意力机制每 4 个稀疏层复用 1 个索引器，在 1M 上下文下每 token FLOPs 降低 2.9 倍。
2. GLM-5.2 发布首日即支持 transformers、vLLM、SGLang，采用 MIT 许可证。