智譜AI於今日在Hugging Face平台釋出其旗艦模型GLM-5.2，這是繼GLM-5.1之後的一次重大升級，重點強化了長程任務處理能力，並首次在100萬token的上下文視窗下實現穩定執行。該模型採用MIT開源許可證，無區域限制，技術開放無國界。

GLM-5.2在架構上引入了名為IndexShare的改進，通過每四個稀疏注意力層複用同一個索引器，在1M上下文長度下將每token的FLOPs降低了2.9倍。同時，模型優化了MTP層用於投機解碼，使接受長度提升最多20%。這些改進旨在平衡效能與延遲，提供多種思考強度級別，以適應不同任務需求。

在基準測試中，GLM-5.2相比前代GLM-5.1及多家競品模型（如Qwen3.7-Max、DeepSeek-V4-Pro、Claude Opus 4.8等）表現出色。在推理方面，HLE得分從31提升至40.5，HLE（帶工具）達54.7；AIME 2026得分99.2，HMMT Nov. 2025得分94.4，IMOAnswerBench得分91.0。程式設計能力上，SWE-bench Pro得分62.1（前代58.4），NL2Repo得分48.9，DeepSWE得分46.2（前代僅18），ProgramBench得分63.7。在智慧體相關測試中，MCP-Atlas（公開集）得分76.8，Tool-Decathlon得分48.2。此外，Terminal Bench 2.1（Terminus-2）得分81.0，FrontierSWE（Dominance）得分74.4，PostTrainBench得分34.3，SWE-Marathon得分13.0（前代僅1.0）。

GLM-5.2支援多種本地部署框架，包括SGLang（v0.5.13.post1+）、vLLM（v0.23.0+）、Transformers（v0.5.12+）、KTransformers（v0.5.12+）和Unsloth（v0.1.47-beta+）。此外，還支援昇騰NPU平台，通過vLLM-Ascend、xLLM和SGLang等框架進行部署。

此次釋出標誌著智譜AI在長上下文與複雜任務處理上的技術躍升，其開源策略與效能表現將對全球大模型生態產生深遠影響。對於AI產業而言，GLM-5.2在程式設計與智慧體任務上的突破，可能推動相關應用落地，並進一步加劇開源與閉源模型的競爭格局。