# 智谱AI在ModelScope发布GLM-5.2模型，支持100万上下文、更强编码能力，在多项基准上达到开源SOTA

- 来源：智谱AI
- 发布时间：2026-06-17 10:38
- AIWatch 分数：73
- AIWatch 标记：本月精选
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- 原文链接：https://x.com/Zai_org/status/2067094124948300277

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

智谱AI在ModelScope发布GLM-5.2模型，支持100万上下文窗口，并显著提升编码能力。该模型在Code Arena全球可用模型中排名第二，在FrontierSWE、SWE-Marathon和PostTrainBench等基准上成为排名最高的开源模型，性能介于Claude Opus 4.7和4.8之间。GLM-5.2采用KV8、LayerSplit、IndexShare等技术实现百万上下文，在Terminal-Bench 2.1上达到开源SOTA，较GLM-5.1提升17.5%。开发者可使用vLLM、SGLang、Transformers进行推理部署。
核心观点：
1. GLM-5.2在Code Arena全球所有可用模型中排名第二。
2. 在Terminal-Bench 2.1上达到开源SOTA，较GLM-5.1提升17.5%。
3. 采用KV8、LayerSplit、IndexShare技术实现100万上下文窗口。

## 正文

智谱AI在ModelScope发布GLM-5.2模型，支持100万上下文窗口，并显著提升编码能力。该模型在Code Arena全球可用模型中排名第二，在FrontierSWE、SWE-Marathon和PostTrainBench等基准上成为排名最高的开源模型，性能介于Claude Opus 4.7和4.8之间。GLM-5.2采用KV8、LayerSplit、IndexShare等技术实现百万上下文，在Terminal-Bench 2.1上达到开源SOTA，较GLM-5.1提升17.5%。开发者可使用vLLM、SGLang、Transformers进行推理部署。
核心观点：
1. GLM-5.2在Code Arena全球所有可用模型中排名第二。
2. 在Terminal-Bench 2.1上达到开源SOTA，较GLM-5.1提升17.5%。
3. 采用KV8、LayerSplit、IndexShare技术实现100万上下文窗口。