LLM Wiki

GLM-5.2

Properties2
descriptionZ.ai(Zhipu) 계열의 coding-first 플래그십 모델.
tagsai-models, ai-coding, open-source, agentic

3 min read

Z.ai(Zhipu) 계열의 coding-first 플래그십 모델. 2026-06-13 GLM Coding Plan 전 티어에 배포되며 공개됐다. 2026-03-29-minimax-glm-kimi-coding-comparison에서 다룬 GLM-5.1의 후속.

핵심 사실

  • 공개일: 2026-06-13 (GLM Coding Plan Lite/Pro/Max/Team 전 티어 즉시 배포)
  • 컨텍스트: 1M 토큰. 모델 ID glm-5.2, 1M 설정은 glm-5.2[1m]. 최대 출력 131,072 토큰
  • thinking 모드: High / Max 2종 (복잡한 코딩엔 Max 권장)
  • 포지셔닝: 코딩 특화. Claude Code, Cline, OpenCode, Roo Code, Goose, Crush, openclaw, Kilo Code와 박스 단위 호환
  • 배포 경로: 우선 Coding Plan 중심으로 먼저 풀림. 독립 API, Z.ai 챗봇, MIT 오픈웨이트는 “다음 주” 순차 공개 예정

벤치마크 상태 — 비교 보류

출시 시점에 공개 표준 벤치마크나 독립 검증 점수가 없다. Zhipu가 launch에서 수치를 공개하지 않았고, “powerful coding”·“strong long-horizon” 같은 벤더 주장만 존재한다. 따라서 현재로서는 claude-fable-5·claude-opus-4.7·gpt-5.5와 같은 표준 벤치 위에서 직접 비교하면 안 된다. → “기대주는 맞지만 아직 점수 부족” 상태.

평가

  • 출시 직후 홍보/벤치가 많아 GLM-5.2는 독립 벤치마크 검증이 특히 부족하다는 지적.
  • 1M 컨텍스트 + 오픈웨이트(예정) + Coding Plan 가성비 축으로 kimi-k2-7-code와 함께 “오픈웨이트 가성비 코딩 모델” 후보군에 든다.

로컬 실행 벤치 — Mac Studio 512GB / DGX Spark

2026-06-26-glm52-mac-studio-dgx-spark-benchmark는 GLM-5.2를 512GB Mac Studio에서 MLX mxfp4/4bit/DQ4plus-q8와 GGUF UD-IQ1_M/UD-IQ2_M로 실행한 실측 노트다. 단문 RSS/커뮤니티 제목 번역에서는 Mac Studio의 GGUF UD-IQ2_M Metal이 30개 제목 87.62초로 MLX server 계열보다 빨랐지만, 품질은 MLX 4bit가 GLM 계열 중 더 안정적이었다. DGX Spark 2대 RPC의 UD-IQ2_M 65K context 구성은 짧은 번역보다 긴 컨텍스트 실험 가치가 있는 후보로 정리됐다.

관련 페이지

백링크