GLM-5.2

Z.ai コーディングエージェント長文
比較に入れる
パラメータ
753.3B
dense
いちばん小さい量子化
390GB
MLX 4bit
KV キャッシュ(8K・FP16)
0.69GB
公称コンテキスト 1M
乗るスペック
2/ 64
クラスタ構成を含む・8K

コンテキスト長と必要メモリ

横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る
4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
0GB500GB1000GB1500GB2000GB4K8K16K32K64K128K256K512K1Mコンテキスト長 →RTX 4090 24GB 23GBM5 Ultra 512GB 384GB

スペックごとの推定速度

decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化

乗る構成がありません。

GLM-5.2 は、作業ごとにどのくらいか

  • AIエージェント軽量級(Claude Haiku 5.5・Gemini 3.8 Flash と同じくらい)。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 17%・Claude Sonnet 5.5 に 14%・Claude Haiku 5.5 に 40%(3 ベンチ・比べた相手 17 モデル)
  • コーディング軽量級(Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい)(1 ベンチ・比べた相手 9 モデル)
  • 検索・調べもの数字なし(判定できません)
  • 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 37%・Claude Haiku 5.5 に 45%(2 ベンチ・比べた相手 31 モデル)
  • 数学目印なし(2 ベンチ・比べた相手 7 モデル)
  • 日本語数字なし(判定できません)
  • 画像理解数字なし(判定できません)

同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています(チェスや LLM のアリーナと同じ考え方)。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。

作業ごとの位置

GLM-5.2クラウドモデル(点に乗せると名前)縦線は階層の目印(右ほど強い)
AIエージェントツールを使って作業を進める(ターミナル操作…最上位級中位級軽量級軽量級
コーディング実際のリポジトリのバグ修正、競技プログラミ…中位級軽量級軽量級
検索・調べものWeb を検索して答えを探し当てる数字なし
知識・推論専門知識の問題、難問最上位級中位級中位級未満
数学数学オリンピック級の問題目印なし
日本語日本語を含む多言語での知識問題数字なし
画像理解図表・写真を読んで答える数字なし

用途で変わる:チャット・コーディング・AIエージェント

チャット

コンテキスト 8K

短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 0 / 9・最小構成で 411 GB(うち KV 0.7 GB)

代表スペックでは乗りません。

乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB

コーディング

コンテキスト 64K

リポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 0 / 9・最小構成で 416 GB(うち KV 5.5 GB)

代表スペックでは乗りません。

乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB

AIエージェント

コンテキスト 128K

ツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化

乗るスペック 0 / 9・最小構成で 421 GB(うち KV 11.0 GB)

代表スペックでは乗りません。

乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB

用途ごとに見るベンチ

GLM-5.2 はどのあたりか

  • Terminal-Bench 2.0:GLM-5.2 の数字なし
  • τ²-Bench:GLM-5.2 の数字なし
  • SWE-bench Verified:GLM-5.2 の数字なし
  • Humanity's Last Exam:25 モデル中 10 位。クラウドなら DeepSeek V4.1 Flash (API)(42.6)と Claude Opus 4.6(40)のあいだ
  • Artificial Analysis Intelligence Index:GLM-5.2 の数字なし同じ条件

数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件(推論モード・ツールの有無など)は揃っていません。目安として見てください。

Terminal-Bench 2.0

6 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

τ²-Bench

5 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)
Claude Opus 4.691.9Gemma 4 31B76.9Gemma 4 12B69.0Gemma 4 26B-A4B68.2Gemma 4 E4B42.2

SWE-bench Verified

10 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

Humanity's Last Exam

25 モデル・各社の自己申告(条件はばらばら)

ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外

Claude Fable 5.160.9Claude Sonnet 5.556.9Kimi K3.1 Pro51.1Kimi K3.1 Pro (AP…51.1Claude Haiku 5.545.9Kimi K343.5Claude Sonnet 543.2DeepSeek V4 Pro (…42.7DeepSeek V4.1 Fla…42.6GLM-5.240.5 ◀ ここClaude Opus 4.640.0DeepSeek V4 Pro37.7DeepSeek V4.1 Fla…36.8Qwen3.8 Flash-Next35.9Qwen3.7 Plus34.7Qwen3.8 27B30.8Qwen3.6 27B24.0Qwen3.6 35B-A3B21.4Gemma 4 31B19.5MiniMax M2.519.4gpt-oss-120b14.9gpt-oss-20b10.9Seed-OSS 36B10.1Gemma 4 26B-A4B8.7Gemma 4 12B5.2

Artificial Analysis Intelligence Index

26 モデル・全モデル同じ条件(第三者が測定)
Claude Opus 5.559.0GPT-6 Astra57.0GPT-6.1 Sol55.0Claude Sonnet 5.555.0GPT-6.1 Terra51.0Gemini 4 Argon50.0Claude Fable 5.149.0Kimi K3.1 Pro46.0Kimi K3.1 Pro (AP…46.0Muse Wonder44.0Claude Haiku 5.536.0Grok 4.735.0Qwen3.8 Max34.0DeepSeek V4.1 Fla…33.0GLM-5.332.0GLM-5.3 (API)32.0Gemini 3.8 Flash31.0GLM-5.3-Flash28.0GPT-6 Luna28.0Mistral Large 4 (…26.0Mistral Large 4 (…26.0Muse Spark Open 8…25.0DeepSeek V4 Pro (…23.0Qwen3.8 27B20.0Gemini 3.5 Flash-…12.0Gemma 4 31B4.0

スペックごとの判定

スペック判定推奨量子化必要メモリ利用可能最大コンテキスト推定 tok/s
RTX 5070 12GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 11.0 GB — —
RTX 3060 12GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 11.0 GB — —
M5 16GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 12.0 GB — —
M4 16GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 12.0 GB — —
RTX 5080 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 15.0 GB — —
M5 Pro 24GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 18.0 GB — —
M5 24GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 18.0 GB — —
M4 Pro 24GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 18.0 GB — —
M4 24GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 18.0 GB — —
RTX 4090 24GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 23.0 GB — —
RTX 3090 24GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 23.0 GB — —
Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 23.0 GB — —
M5 32GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 24.0 GB — —
M4 32GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 24.0 GB — —
M2 Max 32GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 24.0 GB — —
M1 Max 32GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 24.0 GB — —
RTX 5090 32GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 31.0 GB — —
M5 Max 36GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 27.0 GB — —
M4 Max 36GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 27.0 GB — —
M3 Max 36GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 27.0 GB — —
M5 Max 48GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 36.0 GB — —
M5 Pro 48GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 36.0 GB — —
M4 Max 48GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 36.0 GB — —
M4 Pro 48GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 36.0 GB — —
M3 Max 48GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 36.0 GB — —
RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 47.0 GB — —
RTX A6000 48GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 47.0 GB — —
M5 Max 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M5 Pro 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M4 Max 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M4 Pro 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M3 Max 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M2 Ultra 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M2 Max 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M1 Ultra 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
M1 Max 64GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 48.0 GB — —
Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 57.6 GB — —
M5 Ultra 96GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 72.0 GB — —
M3 Ultra 96GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 72.0 GB — —
M3 Max 96GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 72.0 GB — —
M2 Max 96GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 72.0 GB — —
RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 95.0 GB — —
M5 Max 128GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 96.0 GB — —
M4 Max 128GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 96.0 GB — —
M3 Max 128GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 96.0 GB — —
M2 Ultra 128GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 96.0 GB — —
M1 Ultra 128GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 96.0 GB — —
DGX Spark 128GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 115 GB — —
Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 115 GB — —
M2 Ultra 192GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 144 GB — —
M5 Ultra 256GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 192 GB — —
M3 Ultra 256GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 192 GB — —
HPE Private Cloud AI Small(RTX PRO 6000 ×4)llama.cpp 乗らない UD-Q4_K_XL 459 GB 380 GB — —
M5 Ultra 512GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 384 GB — —
M3 Ultra 512GBMLX 乗らない MLX 4bit 411 GB 384 GB — —
M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗らない MLX 4bit 412 GB 192 GB — —
M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗る MLX 4bit 412 GB 768 GB 1M —
M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5(RDMA)・exo / MLX distributed 乗る MLX 4bit 414 GB 1536 GB 1M —
DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7(200GbE 直結)・vLLM(Ray・テンソル並列) 乗らない FP8 746 GB 230 GB — —

量子化ごとのサイズ

形式量子化サイズ実効 bitリポジトリ
BF16 BF16 1403 GB 16.00 zai-org/GLM-5.2
FP8 FP8 704 GB 8.02 zai-org/GLM-5.2-FP8
GGUF UD-Q4_K_XL 435 GB 4.96 unsloth/GLM-5.2-GGUF
GGUF UD-Q6_K_XL 637 GB 7.27 unsloth/GLM-5.2-GGUF
GGUF Q8_0 746 GB 8.51 unsloth/GLM-5.2-GGUF
MLX MLX 4bit 390 GB 4.44 mlx-community/GLM-5.2-4bit

Hugging Face のファイルサイズ(本体の重みのみ)。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。

基本情報

パラメータ
753.3B(MoE)
層数
78
KV を持つ層
78層×576要素
入力
テキスト
ライセンス
mit
公開日
2026-06-16
配布元
zai-org/GLM-5.2

モデルカードにアクティブパラメータの記載なし。速度推定は出さない

起動コマンドの例

mlx_lm.server --model mlx-community/GLM-5.2-4bit
llama-server -hf unsloth/GLM-5.2-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192
ollama run hf.co/unsloth/GLM-5.2-GGUF:UD-Q4_K_XL
vllm serve zai-org/GLM-5.2-FP8 --max-model-len 8192

ECN 実測

このモデルの ECN 実測はまだありません。

ベンチマークと出典

ベンチマークスコア出典条件日付
Terminal-Bench 2.1 81 ベンダー vendor self-report; Terminus-2 harness (best reported harness: 82.7) 2026-06-16
SWE-bench Pro 62.1 ベンダー vendor self-report 2026-06-16
MCP-Atlas 76.8 ベンダー vendor self-report; Public Set 2026-06-16
Humanity's Last Exam 40.5 ベンダー vendor self-report; no tools (with tools: 54.7) 2026-06-16
GPQA Diamond 91.2 ベンダー vendor self-report 2026-06-16
AIME 2026 99.2 ベンダー vendor self-report 2026-06-16
HMMT Feb 2026 92.5 ベンダー vendor self-report; row labeled 'HMMT Feb. 2026' 2026-06-16
Toolathlon Verified 59.9 ベンダー vendor self-report (GLM-5.2 comparison column in GLM-5.3 HF card) 2026-08-25