# DeepInfra 上线 Zhipu AI 的 GLM-5.2 模型，744B/40B MoE、MIT 许可、1M 上下文，在多项基准中领先开源模型

- 来源：智谱AI
- 发布时间：2026-06-17 04:34
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- 原文链接：https://x.com/Zai_org/status/2066984353947943258

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

DeepInfra 上线了智谱 AI 的 GLM-5.2 模型。该模型采用 744B/40B MoE 架构，MIT 许可，支持 1M 上下文窗口。在 FrontierSWE、PostTrainBench 和 SWE-Marathon 基准测试中，GLM-5.2 表现领先于其他开源模型。DeepInfra 提供该模型的 API 服务，定价为每百万 token 输入 $1.40、输出 $4.40、缓存 $0.25。开发者可通过 DeepInfra 平台直接调用该模型。
核心观点：
1. GLM-5.2 采用 744B/40B MoE 架构，支持 1M 上下文窗口，MIT 许可。
2. 在 FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathon 三项基准中，GLM-5.2 为表现最佳的开源模型。
3. DeepInfra 定价：输入 $1.40/1M tokens，输出 $4.40/1M tokens，缓存 $0.25/1M tokens。

## 正文

DeepInfra 上线了智谱 AI 的 GLM-5.2 模型。该模型采用 744B/40B MoE 架构，MIT 许可，支持 1M 上下文窗口。在 FrontierSWE、PostTrainBench 和 SWE-Marathon 基准测试中，GLM-5.2 表现领先于其他开源模型。DeepInfra 提供该模型的 API 服务，定价为每百万 token 输入 $1.40、输出 $4.40、缓存 $0.25。开发者可通过 DeepInfra 平台直接调用该模型。
核心观点：
1. GLM-5.2 采用 744B/40B MoE 架构，支持 1M 上下文窗口，MIT 许可。
2. 在 FrontierSWE、PostTrainBench、SWE-Marathon 三项基准中，GLM-5.2 为表现最佳的开源模型。
3. DeepInfra 定价：输入 $1.40/1M tokens，输出 $4.40/1M tokens，缓存 $0.25/1M tokens。