silvamux/glm-5.2

GLM 5.2是一款侧重代码生成的模型,在文本理解方面也有较好表现。它适合处理代码编写、重构与开发辅助,可作为相关业务流程中的理解、推理或生成能力底座。

支持模态
text
输入价格¥8 / 1M tokensper 1M tokens
输出价格¥28 / 1M tokensper 1M tokens
上下文1M
最大输出131K
发布日期2026-06-13

价格

Tune 与 Pro 采用相同的价格。

输入上下文输入输出缓存读取缓存写入
-¥8 / 1M tokens¥28 / 1M tokens¥2 / 1M tokens¥8 / 1M tokens

模型能力

GLM 5.2在本轮能力评测中综合得分82,整体表现优秀。其代码生成(100%)和信息检索 / RAG(95%)表现突出,能够完成代码编写、函数实现和开发辅助,并从知识库和多来源资料中定位信息、组织证据并生成有依据的回答。对软件开发者和工程团队而言,它适合用于代码编写、代码库理解、重构调试等研发场景,解决在复杂代码任务中兼顾生成结果与上下文理解;文本理解(95%)也为相关任务提供补充。它的主要限制在于,智能体协同(45%)相对较弱,在需要多步骤自主规划、连续工具调用或跨智能体协作的任务中,建议增加人工复核或专项验证。

综合能力
82/ 100优秀
突出能力代码生成 100%信息检索 / RAG 95% · 文本理解 95%
最适合场景代码研发 / 内容创作场景适配度 82%
相对短板智能体协同45%

专项进阶能力

8 项
智能体协同45%

7 题 · 主/客观混合

代码生成100%

10 题 · 客观

代码理解与调试83%

12 题 · 主观

创意写作85%

17 题 · 主观

信息检索 / RAG95%

13 题 · 主/客观混合

长文本处理70%

3 题 · 主观

数学与科学推理79%

14 题 · 客观

多语言能力90%

10 题 · 主/客观混合

通用基础能力

3 项
通识知识75%

15 题 · 主/客观混合

文本理解95%

5 题 · 主观

逻辑推理84%

20 题 · 主/客观混合

安全与合规能力

2 项
幻觉控制82%

9 题 · 主观

指令遵循83%

14 题 · 主观

服务表现

Glm 5.2 Tune

glm-5.2@tune
延迟
9.01s
吞吐量
2.15Ktokens/min
可用率
100.0%
可用率
100.0%
完成率
100%
缓存命中率
动态变化
累计评测耗时
2938.6s
Token 消耗
105,539tokens
平均请求次数
1.0
TPM
2,155tokens/min
QPM
3.0req/min

Glm 5.2

glm-5.2
延迟
32.66s
吞吐量
3.37Ktokens/min
可用率
100.0%
可用率
100.0%
完成率
100%
缓存命中率
动态变化
累计评测耗时
8112.6s
Token 消耗
456,244tokens
平均请求次数
1.0
TPM
3,374tokens/min
QPM
1.1req/min

Glm 5.2 的示例代码和 API

Tuneglm-5.2@tune
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
统一入口OpenAIAnthropic
Proglm-5.2
/api/v0/chat/completions/api/v1/chat/completions/api/anthropic/v1/messages
统一入口OpenAIAnthropic
curl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
  }'