Agentic-RL 訓練
5.2 模型專為自主工作流程最佳化，可在複雜的多步驟任務中防止目標偏移，確保程式設計代理程式產出高保真結果。
glm-5.2 / web-search
GLM 5.2 API 提供具備 1M 上下文視窗的前沿級 MoE 模型。透過 Agentic-RL 針對自主程式設計與長期任務進行最佳化，為開發者提供媲美 Claude 的效能，同時大幅節省成本。
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GLM 5.2 API 技術特色
定義 GLM 5.2 API 成為開放權重智慧領導者的技術規格。
IndexShare MoE 架構
這項創新的架構可將 KV 快取記憶體負載降低 2.9 倍，即使處理大量輸出序列，也能實現高效能推論。
可選推理模式
在高強度與最高強度推理之間切換，以平衡速度與深度。最高強度模式經過特別調校，適用於架構設計與高難度除錯。
100 萬 Token 上下文視窗
處理完整的 monorepo 或大量文件集。GLM 5.2 API 可在 1,048,576 個 token 的範圍內維持高檢索準確度，不會損失效能。
如何取得 glm-5.2 API 金鑰
取得 glm-5.2 API 金鑰只需四個步驟，僅需幾分鐘。建立免費的 GPTProto 帳號、儲值、產生金鑰，並進行第一次呼叫 — 在 $1.26 / $3.96 這裡能以比直連更划算的價格取得 glm-5.2 API 金鑰，且單一金鑰即可在平台上所有模型通用。完整 glm-5.2 說明文件 請參閱說明文件。
註冊
建立您的免費 GPT Proto 帳號即可開始。您可以隨時為您的團隊設定組織。
儲值
您的餘額可用於平台上的所有模型，包括 glm-5.2，讓您能靈活地進行實驗並隨需求擴充。
產生您的 API 金鑰
在您的儀表板中建立 API 金鑰 — 進行 glm-5.2 請求時，您將需要它來進行驗證。
進行第一次 API 呼叫
使用您的 API 金鑰搭配我們的範例程式碼，透過 GPT Proto 向 glm-5.2 發送請求，並立即查看 AI 生成的結果。
GLM 5.2 API 常見問題
瞭解在正式環境中導入 GLM 5.2 API 的常見問題解答。
GLM 5.2 API 對開發者而言有何獨特之處？
它提供 100 萬 token 的上下文視窗，並具備高檢索準確率。不同於許多難以處理長篇資料的模型，GLM 5.2 採用 IndexShare 架構來有效管理記憶體，非常適合分析大型程式碼庫或複雜法律文件，成本僅為封閉模型的一小部分。
5.2 模型中的 reasoning_effort 如何運作？
5.2 模型引入了 High 和 Max effort 等特定設定。Max 模式會觸發更深入的規劃與驗證迴圈，這對架構重構或安全稽核等精準度比速度更重要的任務至關重要。
GLM 5.2 API 是否相容於 OpenAI SDK？
可以。只要在現有的 OpenAI 相容程式碼中更新基礎 URL 和模型名稱，即可輕鬆整合 GLM 5.2 API。它支援工具呼叫和結構化 JSON 輸出，讓工程團隊能順暢地從其他前沿模型遷移。
GLM 5.2 模型的授權條款是什麼？
此模型採用寬鬆的 MIT 授權條款發布。這允許不受限制的使用方式，包括在私有企業雲端中進行本機部署、針對特定產業資料微調，以及完整的商業應用，且無需支付按席位計費的費用。
GLM 5.2 如何處理自主代理程式的偏離問題？
它採用 Agentic-RL 進行訓練，這是一種專為長期任務設計的強化學習框架。這項訓練能協助模型在超過 40 輪的自主迴圈中持續專注於主要目標，減少常見的偏離問題。
GLM 5.2 API 的 token 吞吐量是多少？
GLM 5.2 API 通常可達到約 150 毫秒的首次 token 時間（Time to First Token，TTFT）。開始生成後，使用者可期待約每秒 70 個 token 的吞吐量，但實際數值可能會依所選的 reasoning effort 等級略有不同。